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实测 Kimi K2:最擅长 Agentic 任务开源模型? 本期视频将对月之暗面(Moonshot AI)最新推出的开源模型 Kimi K2 进行一次全方位的评测。 Kimi K2 在官方介绍中号称其在代码和 Agent 任务上表现卓越。 我将从官方公布的性能跑分入手,详细解读其模型架构、API 特点,并进行大量的上手实测。 内容包括: - 代码生成与可视化: 从 3D 峡谷、粒子银河到财务报表,再到像素游戏和复古打字机,我们将通过十余个不同难度的任务,深度测试 Kimi K2 的代码生成和数据可视化能力。 - 推理与逻辑: 通过精巧的逻辑推理题,考验 Kimi K2 在复杂指令下的理解和执行能力,并与 Gemini 和 o3 等模型进行横向对比。 - API 与工具调用: Kimi K2 同时兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 API,我将展示如何将其集成到 Agent 和各类工具中,并分享我个人在调用 API 时的经验和遇到的问题。 - 横向对比: 在多个环节中,我会将 Kimi K2 的表现与 Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro 等业界顶尖模型进行直观比较。 Kimi K2 究竟是名副其实的开源强者,还是有所夸大?它的实际表现能否挑战闭源的顶尖模型?看完这期视频,你就会有答案。 时间戳 00:00 Kimi K2 核心亮点与性能跑分 00:58 模型架构、API 特点与使用门槛 03:01 创意写作与可视化测试 08:29 更多官方示例 09:41 指令遵循+推理能力测试 #kimi #moonshot #AI
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