7月11日，月之暗面发布并开放Kimi K2。该模型采用混合专家架构，总参数规模为1万亿，每次推理激活约320亿参数，上下文长度为12.8万Token，并针对代码、工具调用和智能体任务进行优化。

与主要面向对话生成的模型不同，Kimi K2强调“可执行任务”的能力。模型可以结合外部工具完成资料检索、代码处理和多步骤工作，并根据工具返回结果继续调整方案。官方同时提供模型权重和API入口，方便开发者进行部署与应用开发。

混合专家架构能够在扩大模型容量的同时，控制单次推理实际激活的参数量。不过，大型开放模型仍需要较高的硬件、推理优化和运维投入，开放权重并不等于普通企业可以低成本直接部署。

企业在评估此类模型时，应优先使用自身代码库、业务资料和工具接口进行测试，观察其能否保持任务目标、正确调用工具，并在长流程中输出可复核的结果。

*本文为基于官方发布信息的中文摘要，详情以原文链接为准。