今天，PPIO 首发上线 Kimi K2 模型，该模型采用 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。
该模型在代码、Agent、数学推理任务处理上表现突出，在 SWE Bench Verified、Tau2、AceBench 等基准性能测试中，Kimi K2 均取得开源模型中的 SOTA 成绩。
据月之暗面透露，Kimi K2 的预训练阶段使用 MuonClip 优化器，实现万亿参数模型的稳定高效训练。
Kimi K2 模型支持 128k 上下文，价格为输入: ￥4/百万 tokens，输出: ￥16/百万 tokens。
目前，该模型已上线PPIO，前往PPIO官网即可体验，新用户填写邀请码【JUEJIN】可得 15 元代金券。
模型特点
Kimi K2 在自主编程（Agentic Coding）、工具调用（Tool Use）和数学推理（Math & Reasoning）三大能力维度性能突出。
代码能力
据月之暗面介绍，在前端开发任务中，Kimi K2 可以生成兼具设计感与视觉表现力的代码。
我们尝试用其生成一个 3D 的银河星系页面，输入提示词：
Create a 3D HTML galactic galaxy that includes both nearby and distant galaxies
将 html 代码用网页打开，就得到可这样的效果：
Agent 工具调用能力
Kimi K2 具备复杂指令解析能力，可将需求自动拆解为一系列格式规范、可直接执行的 ToolCall 结构，支持无缝接入 Agent/Coding 框架，完成复杂任务或自动化编码。
你可以前往PPIO模型服务用户指南，查看详细接入教程：
风格化写作能力
Kimi K2 能够准确控制输出风格，模仿不同文风写作，能够同时保留原意和表达风格。
例如，输入指令：模仿鲁迅《阿Q正传》解构网络键盘侠。
PPIO 致力于为企业及开发者提供高性能的模型 API 服务，目前已上线 DeepSeek R1/V3、Qwen3、baidu/ernie-4.5 等系列模型，仅需一行代码即可调用。并且，经过长期实践，PPIO 已经实现大模型推理的 10 倍 + 降本，实现推理效率与资源使用的动态平衡。
