这首先嘛，当然是为了赚个好名声：
Grok 4作为前车之鉴，其能力越强，人们的评价标准或预期也会随之提升，这往往会导致负面评价的数量增加。
另一大好处在于能借助开源社区的力量完善技术生态。
K2开源仅仅不到24小时，社区便迅速涌现了多种相关实现，包括适用于Mac设备进行训练与部署的MLX版本，以及4bit量化技术等。
要知道K2这次开源的模型版本有两个：
光靠Kimi内部，一些后续开源工作确实难以快速实现。
不过最最重要的是，开源能够倒逼模型进步。
开源之后，开源模型的效果必须确保“可重复验证”，不能依赖各种手段来掩盖问题。只有当任何人获得相同的权重后都能轻松地重现出相同的结果，这样的模型才算真正稳固可靠。
与此同时，他亦对众人有关Kimi在市场营销和流量引入方面能力出众的传闻作出了回应。
自今年年初起，Kimi便已停止了流量投放。具体来看，在国内众多应用商店中，搜索Kimi的用户甚至无法在首页找到相关信息；而在苹果App Store以及国内各大搜索平台上，搜索结果则会优先推荐其他竞争对手。
年初DeepSeek-R1的爆火让他们认识到，强大的技术实力是最佳的推广手段，只要模型质量上乘，便能在市场上赢得认可。
甚至他还透露了一个细节：
就是说，Kimi是少数还在坚持投入基础模型研发的创业公司。
即便在Agent项目大红大紫之际，面对外界对Kimi不应投身于大型模型开发，而应专注于Agent产品研发的质疑，Kimi依然坚定地维持着自己的选择。
Kimi工程师强调，在Claude的支持下，绝大多数Agent产品才能发挥其应有的作用，否则将变得毫无价值。
除却前述两点，该工程师还指出，Kimi团队在产品开发以及基础技术构建方面进行了深入的思索。
自Claude 3.5版本起，AI在前端编写方面的能力已基本实现实用化。然而，传统聊天机器人输出的Markdown格式，往往难以满足将内容排版成一张A4纸的具体要求。
因此，在上个月推出的Kimi Researcher功能中，尝试采用了除纯文本以外的交互方式。
随着AI系统将输出形式从“文字”切换至“前端页面”，人机交互体验实现了质的飞跃，呈现出全新的面貌。
除此之外，Kimi团队原本计划在强化学习（RL）的框架内，结合MCP的真实工具对AI进行训练，然而，由于部署过程中的困难以及登录权限的限制，这一尝试最终未能成功。
团队调整了策略，考虑到预训练模型已经“接触”了众多API调用，实际上已经掌握了工具使用的相关知识，所以关键是要激发这种潜能。
随后，他们借助多智能体技术，成功构建了丰富的工具调用数据集，即便无需大量的人工标记，也能实现出色的训练效果。
更多细节也将在之后的技术报告中详细揭秘。
Kimi K2作为Kimi最新推出的MoE基础模型，其总参数量达到了1T，激活参数则有32B，在代码、Agent以及数学推理等任务上均展现出卓越的表现。
此外，所遵循的依然是经过修订的麻省理工学院许可证（修订版MIT协议）。
MIT协议堪称相当宽容的协议（几乎可以说是随心所欲使用）。Kimi的改动则体现在，一旦以Kimi K2为基础开发的产品或服务，其月度活跃用户数超过一亿，或是月度收入突破了两千万美元，那么便必须在相应的用户界面中标注“Kimi K2”。
Kimi K2，这款在风格上做出重大转变，采纳了开源策略的产品，自亮相以来便迅速吸引了众多目光。
那么，Kimi K2真实能力究竟如何呢？我们这就实测一下。
实测一下Kimi K2
具体实测的方向，咱们直接从广大网友cue到的K2亮点展开：
针对前端开发领域，我们选取了经典游戏“打砖块”作为案例，旨在比较Kimi的原始模型与Kimi K2版本之间的性能差异。
输入“构建一个基础版的breakout游戏，并以单一HTML页面形式呈现”至Kimi的原始模型后，其生成的结果呈现如下：
在代码之下还“附赠”了游戏说明：
按照指示，将代码保存为.html文件，打开后是这样的：
画面十分简洁，缺乏任何指示，仅通过键盘上的左右上下键进行操作，一旦角色坠落，屏幕便会显现“游戏结束”的字样，即便所有方块都已消失，这一提示也不会改变。
然而，一旦采用K2模型，其输出的结果会显得相当复杂（同时，生成速度也显著降低）：
Kimi的输出仅有4KB，而K2模型的输出则是10.7KB，这比前者多出了2.6倍。
画面与玩法得以大幅丰富，新增了得分与生命机制，同时操作方式也转变为使用鼠标进行。
尽管与网友所展示的有所出入，然而至少，它的外观现在已颇具雏形。
而我们只用了一句话作为提示：
既然这种简单的breakout游戏表现优异，那么尝试换为更为复杂的贪吃蛇游戏又会如何呢？
在这场演示中，它详细阐述了游戏的特色与操作方法（而之前基于K2构建breakout游戏时，仅呈现了代码）：
将文件保存为.html格式，第一次生成的效果实在是……令人失望！几乎每次打开都需要重新开始，这绝对不是我操作不熟练的表现！
迫不得已，咱在原有的对话下加入了新的要求：
耗时约三分钟，系统成功生成了全部代码，并附上了相应的修改说明。
结果显示，这次的贪吃蛇游戏在速度和难度上都有了很大的改进：
至于工具调用功能，让我们本土化一点，这么近那么美。
它给出了这样的结果：
居然！每一个步骤都很详细，并且可以直接点击链接跳转！？
可以说是很高效了！
对于K2的创意写作特性，网友们显然提出了不少独到见解：他们建议K2能够撰写一封告别的信件。
于是，我们也试着让K2写一封“给宇宙和自己最后的告别信”。
