开源模型在这里：Kimi2.0

主要信息

🚀 Kimi K2！开源 Agentic 模型！
🔹 1T 总计 / 32B 活跃 MoE 模型
🔹 SWE Bench Verified 上的 SOTA，Tau2 和 AceBench 属于开放模型
🔹擅长编码和代理任务
🐤目前不支持多模式和思维模式

Kimi-K2 与 DeepSeek-R1 架构对比，相比较下 Kimi-k2 增加了专家数量，减少了注意力头的数量

Kimi K2 是由月之暗面 (Moonshot AI) 开发的大规模混合专家模型 (Mixture-of-Experts, MoE) 语言模型，其总参数量达 1 万亿，每次前向传播激活的参数为 320 亿。该模型针对智能体能力进行了优化，包括高级工具使用、推理和代码合成。Kimi K2 在广泛的基准测试中表现卓越，尤其是在编码（LiveCodeBench, SWE-bench）、推理（ZebraLogic, GPQA）和工具使用（Tau2, AceBench）任务上。它支持长达 128K token 的长上下文推理，并采用了新颖的训练技术栈，其中包括用于稳定大规模 MoE 训练的 MuonClip 优化器。

官方测试

https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/

计费价格

🔌 API 在这里： https://platform.moonshot.ai

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0.15 美元/百万输入令牌（缓存命中）

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每百万输入令牌 0.60 美元（缓存未命中）

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每百万输出代币 2.50 美元

使用排行榜

python调用

import requests
import json

response = requests.post(
  url="https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
  headers={
    "Authorization": "Bearer <OPENROUTER_API_KEY>",
    "Content-Type": "application/json",
    "HTTP-Referer": "<YOUR_SITE_URL>", # Optional. Site URL for rankings on openrouter.ai.
    "X-Title": "<YOUR_SITE_NAME>", # Optional. Site title for rankings on openrouter.ai.
  },
  data=json.dumps({
    "model": "moonshotai/kimi-k2",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What is the meaning of life?"
      }
    ],
    
  })
)

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