在技术性能上，Kimi K2模型展现出强劲实力。在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench等多项基准性 能测试中，该模型均取得开源模型中的最优成绩，充分彰显了其在代码、Agent及数学推理任务上的领 先水平。值得关注的是，在预训练阶段，Kimi K2采用MuonClip优化器，实现了万亿参数模型的稳定高 效训练。在当前人类高质量数据成为发展瓶颈的背景下，这一技术有效提升了Token利用效率，为模型 找到新的Scaling空间。尤其在自主编程（Agentic Coding）、工具调用（Tool Use）和数学推理（Math & Reasoning）三大核心能力维度的基准性能测试中，Kimi K2均收获优秀表现。 除了在基准测试中成绩亮眼，Kimi K2在多个实际应用场景中也体现出更强的能力泛化性和实用价值， 进一步验证了其技术落地的潜力。 来源：环球网 【环球网科技综合报道】7月12日消息，月之暗面于昨日正式发布Kimi K2模型，并同步宣布开源。该 模型作为一款采用MoE架构的基础模型，总参数达1T，激活参数为32B，在代码能力与通用Agent任务 处理方面表现突出。 为方便用户体验与 ...

月之暗面Kimi K2模型发布 - 公司正式发布Kimi K2模型并同步开源 [1] - 模型采用MoE架构，总参数1T，激活参数32B [1] - 模型具备更强代码能力，更擅长通用Agent任务 [1] 技术特性 - Kimi K2为MoE架构基础模型 [1] - 总参数规模达1T，激活参数32B [1] - 优化方向聚焦代码能力与Agentic任务处理 [1]

月之暗面Kimi发布MoE架构基础模型K2并同步开源，总参数1T，激活参数32B，在自主编程、工具调 用、数学推理等领域超越全球其他开源模型。Kimi K2使用MuonClip优化器实现万亿参数模型的高效训 练，在高质量数据遇到瓶颈的背景下通过提升Token效率，找到新的预训练扩展空间。K2具备更强代码 能力，擅长通用Agent任务，在多个实际场景中展现出更强的能力泛化及实用性，新模型目前已上线开 放体验。(36氪) ...