最近两周以来，Kimi K2成为了最受国际关注的国产开源大模型，其不仅登顶全球开源模型榜单，在全球开发者社区引发轰动，还被《自然》杂志网站评价为世界迎来“又一个DeepSeek时刻”，大有在4个月后“接棒”DeepSeek之势。
值得注意的是，两家公司在地理上的距离也并不远，均位于北京市海淀区：从DeepSeek北京总部所在的融科资讯中心向南步行1.4公里，就可以抵达Kimi所在的京东科技大厦。
事实上，2024年以来，Kimi曾历经和豆包在“投流”领域的竞争，以及两次和DeepSeek发布“撞车”。面对陡然加大的竞争压力和市场环境的剧烈变化，这家“清华系”公司坚持住了自己的初心，并通过K2的发布证明了自己的实力。
Kimi发布K2大模型之前经历了哪些故事？新京报贝壳财经记者对北京月之暗面科技有限公司进行了探访。
重回基础研发轨道 Kimi感谢DeepSeek
“从研究者的角度，我其实非常感谢DeepSeek，它的出现对我们是一件好事，让我们更加能够以长期主义视角看待实现AGI的梦想。”Kimi研究人员杜羽伦在接受记者采访时表示。
此前，Kimi1.5的发布日期曾和DeepSeek-R1“撞车”。对此，杜羽伦反思认为Kimi1.5的反响不如deeps-R1热烈，一部分原因是Kimi方面没有进行开源，另外参数规模比较小，技术上也没有强调计算效率，“接下来我们并没有‘一拍脑袋’把强化学习干到底，反而更加注重第一性原理，即先把基座模型做好，所以我们在3到4个月的时间里没有发布任何模型，也拒绝了抢发模型的诱惑，而做了一件更长期的事。”
贝壳财经记者注意到，“第一性原理”也是英伟达创始人黄仁勋经常挂在嘴边的词语，前不久黄仁勋在北京参加链博会期间，也称赞了DeepSeek和Kimi在开源领域取得的成功。这一原理的核心在于回归事物本源，而在大模型领域，这就是基础模型。
事实上，贝壳财经记者曾在今年3月，DeepSeek火爆之后不久这一时间节点上探访过Kimi。一名曾在数据公司工作，后跳槽到Kimi的员工告诉记者，“AI行业迭代速度远超传统领域，现在每周都有重大技术突破，比如我们和DeepSeek曾两次在同一天发布相似论文。在这类竞争压力下，如果研发进度落后，技术优势可能瞬间消失，一旦晚推出，就必须有更显著的提升才有意义。”
但历经DeepSeek冲击后，Kimi公司内部却反而有了一股“解脱”感。“之前许多技术人员的脑子会被产品带着走，需要分出部分精力给用户反馈的问题‘打补丁’、关注DAU（日活跃用户数量），这在让产品变好的同时，也或多或少影响了底层技术的开发。DeepSeek的出现让我们回归到了本来就擅长的技术领域，现在我们集中资源研发下一代模型，就像蒸汽机发明初期，重点在于核心技术创新而非局部优化。”这名员工对贝壳财经记者表示。
显然，从当前的国际反响上来看，Kimi找到了适合自己的路，被誉为“AI搜索神器”，有望接替Google的美国知名创业公司Perplexity首席执行官阿拉温德·斯里尼瓦斯表示Kimi模型在“内部测试中表现卓越”，是一个“不可思议的模型”，该公司将会利用K2来进行训练，而上一个被他们拿来训练的模型是DeepSeek- R1。其表现还征服了致力于大模型生态社区建设的公司Hugging Face。公司联合创始人托马斯·沃尔夫评价Kimi模型“简直令人震惊……月之暗面团队在过去几个月里推出了一系列令人印象深刻的模型，我们很可能会在新闻中频繁看到这些名字。”
当大模型用钢琴弹奏卡农 下一版本的模型会变得更强
获得国际上的“一致好评”后，Kimi还公布了官方技术报告，进一步把开源进行到底。作为北京的大模型公司，这也和北京“建设开源之都”的理念不谋而合。
事实上，DeepSeek开源技术细节后，Kimi K2也继承了DeepSeek-V3的架构。Kimi团队成员刘少伟表示，K2在DeepSeek-V3的基础上进行增加专家数量、减少注意力头数量等调整，最终实现了较强的性能。K2模型架构一共包含384个专家，每层激活其中8个，通过这种高度稀疏的设计在保证性能的同时优化计算效率。
根据Kimi团队公布的技术报告，K2采用了三大核心创新技术：MuonClip优化器，抛弃传统的Adam优化器，创新性地使用了Muon优化器。结合Muon的token效率与QK-Clip的稳定性，支持15.5万亿token无损失spike预训练；大规模Agentic Tool Use数据合成，构建可大规模生成多轮工具使用场景的合成pipeline，覆盖数百领域、数千工具；通用强化学习框架，结合可验证奖励（RLVR）和自我批判评估奖励，将对齐从静态扩展到开放域。
得益于这些技术创新，K2在多项基准性能测试中取得优异表现，展现出在自主编程、智能体工具调用和数学推理等方面的领先能力。根据其公布的测评结果，K2在自主编程、工具调用和数学推理三个维度的表现上，都超过了同为开源模型的DeepSeek-V3和阿里Qwen3。
Kimi K2项目组成员詹皓冰表示，K2的前端编程能力很强，在3D、游戏、动画制作等场景上，用简单的指令和K2交互，就能得到很惊艳的效果。另一方面，智能体的工具调动能力也让模型整体上有了很大提升。
贝壳财经记者注意到，Kimi总部的门口摆放着一架钢琴，上面摆放了摇滚乐队Pink Floyd的专辑《The Dark Side of the Moon》（月之暗面）。据悉，月之暗面创始人杨植麟就因为这张专辑定下了公司的名称。
詹皓冰告诉记者，在K2发布的前夜，公司员工们使用K2编写了一个MCP工具，让它去弹奏这架钢琴，最终K2从“扒琴谱”开始，再学习如何通过代码弹奏钢琴，最终完整弹奏出了一曲《卡农》，“这就像我们听到AI说出的那句‘hello world’，大家很激动。当时创始人在会议室谈发布的事，看到我们在弹钢琴，他特意过来看了钢琴是怎么弹奏的，然后又回去忙。”
杜羽伦表示，贯彻第一性原理，做好基座模型这一长期战略看来对团队非常有益，“我们既得到了技术突破，也得到了一个非常好的模型，并且这个模型目前还没有经过大规模的强化学习，等我们在下一版经过了大规模的强化学习之后，它的能力会变得更强。”
贝壳财经记者在采访中了解到，“K2”这一名字由杨植麟所取。同时，K2也是乔戈里峰的名字，乔戈里峰被称为攀登难度最大的山峰，也许这就是杨植麟为Kimi下一代大模型取名“K2”背后的意义。
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