Kimi外网翻红，重新叠buff杀回来更值得上手

沉寂很久的 Kimi 发布了最新的 K2 模型，并同步开源。

虽然说是开源但是模型能力就是对照顶尖闭源去打造的。

简单来说 K2 是一款具备更强代码能力、更擅长通用 Agent 任务的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。

没有任何画饼上线，官网直接可用。

个人在体验后有明显的感觉，Kimi更好用了。

现在外网也有非常多深耕AI行业的大佬在疯狂推荐K2模型。

Hugging face 的联合创始人Thomas Wolf，直接外网摇旗推荐种草。

也有评价Kimi K2模型是自 Claude 3.5 Sonnet 以来，在自己的使用中最舒服的模型。

知名的AI 搜索公司 Perplexity 其 CEO，也是前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas，也公开夸赞了月之暗面，并计划让Perplexity基于 Kimi K2 进行训练。

外网现阶段疯狂推荐的态势，我感觉差不多有了DeepSeek最先开始在外网小火，接着是翻天覆地的报道，最后反而在国内火到一塌糊涂的样子。

首先实测下编程能力，以童年中最经典的俄罗斯方块游戏为例。

我仅仅给了非常简单的提示语：制作一个俄罗斯方块游戏。

几分钟时间，在K2模型的加持下，整个游戏就跑出来了。

实操性非常强，通过键盘操作即时上手玩，另外发现Kimi编程出来的前端页面也很强悍，简单美观，有点赶上Claude编程的味道了。

为了让大家有明显的对比，这里我也用豆包、ChatGPT、Gemini跑了同样的提示词。

横向比较下来，豆包的排版稍有一些混乱，主界面和辅助说明区域的分布失衡。我个人认为不管是页面布局还是整体的画面美观度，Kimi是更胜一筹。

用ChatGPT则是有些惨不忍睹，有些对不起作为全球旗舰AI大模型的名头，不管是界面和功能完整性来讲都是一个不合格的作品，也难怪很多人都在吐槽GPT的编程能力。

Gemini则会好不少，至少整个游戏是完整的，界面分布也较合理，但要是和Kimi相比，我认为美观度和产品操作性上还是要稍落后。

如果难度增加，将编程的逻辑改为3D场景，效果又是怎么样。

让Kimi制作一个地球在太空自转的3D场景。

Kimi基本实现了提示语的全部要求，正常绘制并展示了转动和根据太阳位置光线自动变化，另外还自动给出了月球的转动。

甚至哥白尼看到都会点赞喊强。

豆包到了3D场景搭建环节就有些拉垮，试了两次都没有按照提示词给出太空地球场景界面。

整个游戏除了标题带了“太空中地球”外，没有任何地球元素，错乱的搭建了一个地球的介绍web网站。

另外在实测中发现，Kimi的K2模型在文案创作上的能力也提升了不少，告别了之前浓厚的AI味儿。

更像是从一个文笔生涩的中学生成长为一个成熟且文笔颇佳的百万文案老手。

例如这封地球毁灭的告别信，越看越让我眼睛发酸。

Kimi写的文字有了“人”的感情色彩，更像一个活脱脱的人。

当然还有很多性能是我个人没有完全去测试的，下面也给了官方的测试成绩排名，大家可以根据 DeepSeek、Qwen、GPT、Claude 的能力进行参考：

总体使用体验下来，Kimi的K2模型有很多的进步值得关注，推荐大家在工作中无脑上手使用。

不过有一项我认为是当前Kimi的弱点，整体体验下来运行速度有些捉急，生成结果等待的时间有些长。

例如上面简单的俄罗斯方块游戏编程，跑完整个流程Kimi大约用了3分钟，豆包耗费的时间在2分钟上下，ChatGPT和Gemini则是在1分钟级别，还是有明显的差距。

推测可能Kimi现阶段还是多多的少少算力有些吃紧，但瑕不掩瑜，Kimi也确实是一个优秀的大模型。

这几年在AI产业中不断涌现出在全球都能排上号的国产AI，这个少不了国内厂商的不断精进和创新，让国产AI大模型和agent等工具也能在全球化的舞台绽放光芒。

也让国人能够接轨使用上最为先进和可靠的AI产品，让年迈的老人能够找到贴身陪聊、让压力颇大的办公一族忙里偷闲感受风和光、让对求知欲极强的小孩的十万个为什么不再深沉大海。

而我相信Kimi是国产AI不断向前中，还是那个懂用户且接地气的。

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