Kimi-K2-Thinkingのレビュー：いくつかの興味深くユニークな視点。 今シーズンのサイバークリケットバトルでは、K2-thinkingとGPT-5 Highに同じレガシーの「デザインシステムドキュメント」を磨き上げてもらい、2人の審査員（GPT-5 ProとGemini 2.5 Pro）に提出して採点してもらいました。 つまり、キミがわずかな差で勝利した。 両審判員は合意しました。日常的な「確認」にはキミ版を、システムの「読み取り」にはハイ版を使用します。スピードと正確さを優先する場合は、キミ版をメイン資料として使用します。 会話ログはコメントセクションにあり、自分で見ることができます。 GPT-5 Proは、10の指標と100点の加重スコアからなる専門的なレビューフレームワーク（図1）を構築しました。最も重要な「実現可能性」指標（加重15%）では、Kimiバージョンは4.8点を獲得し、GPT-5バージョンの4.5点を大幅に上回りました。この2.7点の差が勝敗を決定づけました。 Kimi はより実用的でスキャンしやすいです。わかりやすい表、Do/Don't オプション、クイック リファレンス コード ブロックがあります。 「高」は、プロジェクトの調整（リポジトリ調整）がわずかに優れており、制度的な青写真を作成するのに適しています。 私は双方の成果物を全体的に検討した結果、文書の使命は「情報を詰め込みすぎて極端に圧縮する」ことではなく、「理解しやすく、使いやすく」あることであるという結論に至りました。この点において、キミ氏のバランス感覚は明らかに優れています。 さらに、K2 Thinking Mermaid は優れたグラフ生成機能を備えています (図 2)。一方、GPT-5 High では基本的な構文にさえ間違いが見られます... Q: Codex ドキュメントはすでに利用可能であるのに、なぜ最適化のために余分な作業を行う必要があるのでしょうか? A: 2つの理由 - ドキュメントの一貫性：時間の経過とともに、Codexは不要な詳細を大量に蓄積し、ドキュメントセクションの並べ替えミスなどの基本的なエラーさえも発生する可能性があります。定期的な整理は不可欠ですが、Codex + GPT-5 Highは過度に慎重であるため、この分野でのパフォーマンスが低下します。CC + K2を使用してドキュメントを統合すると、はるかに効率的になります。 - 読みやすさ: Codex は情報密度が非常に高いため、読みにくいです。このモジュールを開発している場合は問題ありませんが、他の人に読んでもらう場合は、読みにくいと感じるかもしれません。 開発ドキュメントを整理するには、kimi-k2-thinking を使用することを強くお勧めします。
1. 判定は最強モデルである ChatGPT 5 から行われ、評価基chatgpt.com/share/690dc4d5…/ZdIAX4IOUm 2. Gemini 2.5 gemini.google.com/share/4287b551…/HrBAzR2dCd