月之暗面公司近日正式推出具备通用Agentic能力和深度推理能力的Kimi-k2 thinking模型，该模型通过多轮工具调用机制，可系统化解决复杂问题。作为Kimi K2系列的最新迭代版本，此次发布在技术架构和商业化应用层面均实现突破。
基础技术参数显示，Kimi K2系列模型采用10000亿总参数架构，其中320亿参数处于激活状态。9月5日推出的Kimi K2-0905版本已完成核心能力升级，新增Agentic Coding编程能力，支持256K长文本处理，API输出速度达60-100Token/s，并兼容Claude Code编程接口。此次发布的thinking版本在此基础上强化了推理决策模块。
商业化方案采用差异化定价策略。标准版kimi-k2-thinking每百万tokens输入价格（缓存未命中）为4元，输出价格16元；高速版kimi-k2-thinking-turbo输入价格提升至8元，输出价格达58元，主要面向对响应速度有极致要求的业务场景。这种分层定价模式为不同需求用户提供灵活选择。
在编程能力测试中，模型成功生成包含导航栏、主体展示区的开源模型分享网站HTML原型。该原型不仅实现简洁现代的设计风格，更集成一键复现、模型对比等特色功能。交互测试显示，搜索框、按钮等组件均可正常响应，点击上传模型按钮时能准确显示文件大小限制等提示信息。生成该项目消耗9K tokens，耗时约3分钟，但在多次生成测试中出现偶发崩溃现象。
数学推理测试选取2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）第六题作为挑战样本。标准版模型经过4分钟、21188字的思考过程后给出错误答案4048块（正确答案为2112块），消耗23.5K tokens。高速版模型虽将响应时间压缩至2分钟，但tokens消耗激增至38.5K，且答案保持一致错误。在第四题测试中，模型经过10余分钟、47684字的深度思考后终止运算，重复测试仍卡在47940字处未能给出解答。技术团队指出，当前版本不支持图片公式自动识别，制约了复杂数学问题的输入效率。
常识推理测试展现模型优势。面对基础逻辑问题，模型能快速识别逻辑陷阱并给出准确答案。在进阶测试中，模型在1分钟内完成16.6K tokens的推理运算，答案准确率保持较高水平。这种表现印证了其在结构化问题处理方面的技术积累。
行业观察显示，推理型AI模型竞争进入白热化阶段。11月4日阿里刚发布Qwen3-Max-Thinking早期预览版，月之暗面随即推出对标产品。随着Agentic AI成为技术发展主流，模型的自主推理能力正成为衡量AI系统解决现实问题能力的核心指标。这种技术竞赛推动着AI从单一任务执行向复杂系统决策的范式转变。
