模型架构与技术特点 - 采用稀疏MoE架构，拥有1万亿总参数量，激活参数为320亿，包含384个专家，每个token选择8个专家进行计算，并设置1个共享专家提高通用性 [4] - 使用改进的MuonClip优化器，在15.5万亿tokens预训练规模下保持稳定，避免大模型常见的"训练崩溃"问题 [7] - 最大上下文长度达128K，擅长处理长文档理解、长对话及大规模检索任务 [8] 性能表现与基准测试 - 在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench等测试中取得开源模型SOTA成绩，代码、Agent、数学推理能力领先 [8] - LiveCodeBench编程基准测试准确率53.7%，超越GPT-4.1（44.7%），OJBench得分27.1% [19] - SWE-bench Verified单次尝试准确率65.8%，超越多数开源模型 [21] - Tau2-bench加权平均值66.1%，AceBench英文测试准确率80.1%，MMLU-Pro多语言测试进入领先梯队 [25] 开源与商业化 - 模型权重和代码发布于Hugging Face与Github，采用MIT许可证，支持免费使用与修改 [24] - API定价为4元/百万输入tokens和16元/百万输出tokens，成本优势显著 [24] - 海外平台如OpenRouter、Cline、Visual Studio Code已宣布接入 [12] 行业影响与评价 - 英伟达创始人黄仁勋评价其为"全球最优秀推理模型之一"，开源价值获全球认可 [9] - Hugging Face联合创始人称赞其突破闭源限制，《自然》期刊称其引发"DeepSeek时刻" [13][14] - Perplexity CEO计划基于K2进行后训练，科技媒体评价其"成本低廉、性能卓越" [12][16] 应用场景 - 擅长前端开发，可生成3D场景代码，支持粒子系统、可视化等复杂交互 [20] - 能自动解析13万行数据，生成统计图表与回归模型报告，适用于数据分析 [22] - 在EQ-Bench3情商测试与Creative Writing v3创意写作测试中登顶 [25]