北京
Kimi K2：本地運(yùn)行指南【量化版（體積減少 80%）】
如何運(yùn)行Kimi K2 這個龐然大物（API & 本地部署）
刷到Kimi員工在X上說——“我嗅到了一個偉大模型的到來”
評論區(qū)才發(fā)現(xiàn)是K2思考模型發(fā)布了，官方賬號倒是安靜
這次低調(diào)到只在官方API文檔中更新了模型名稱
> `kimi-k2-thinking`模型是具有通用 Agentic 能力和推理能力的思考模型，它擅長深度推理，并可通過多步工具調(diào)用，幫助解決各類難題。
- kimi-k2-thinking 模型上下文長度 256k，是具有通用 Agentic 能力和推理能力的思考模型，它擅長深度推理
- kimi-k2-thinking-turbo 模型上下文長度 256k，是 kimi-k2-thinking 模型的高速版，適用于需要深度推理和追求極致高速的場景
kimi-k2-thinking-turbo 輸出價格每百萬Token 58元
太晚了，沒時間細(xì)測，只拿了我經(jīng)常使用的一個閱讀理解+svg代碼生成的例子，還算不錯，比Qwen3-Max還強(qiáng)，是國產(chǎn)模型中為數(shù)不多可以正確識別到四次背影并正確引用原文的。只是理解的不夠深刻，而且審美上，還差點意思。最后一張圖是Claude 3.7的水平。
今天白天在搞DeepSeek-COR和PaddleOCR-VL的本地部署，明天再詳細(xì)測試 kimi-k2-thinking
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