kimi-k2-thinking 評測,講點有趣且不一樣的 在本季賽博鬥蛐蛐中, 我讓K2-thinking 和GPT-5 High 分別潤飾同一份歷史遺留「設計系統文件」,再交給兩位裁判(GPT-5 Pro、Gemini 2.5 Pro)打分數。 長話短說,Kimi 小勝 兩位裁判意見一致:日常「查」用Kimi,系統「讀」看High。如果追求快而準,用kimi 版做主文檔。 對話記錄放在評論區, 可自行查看 GPT-5 Pro 甚至建構了一套專業評審架構(圖1):10 個指標、百分制加權評分。在最關鍵的"可執行性"指標上(權重15%),Kimi 版拿到4.8 分,顯著高於GPT-5 版的4.5 分。這2.7 分的差距,直接決定了勝負。 Kimi 在可執行性(Actionability)與可掃讀性(Scanability)更強:有表格、有Do/Don't、速查程式碼區塊一目了然; High 在工程對齊(Repo Alignment)略勝,適合做製度級藍本。 我完整審閱了雙方輸出,核心結論是:文檔的使命是"讓人看懂且能用",而非"堆砌信息追求極致壓縮"。在這個維度上,Kimi 的平衡感明顯更勝一籌。 另外K2 thinking Mermaid 圖生成能力不錯“圖2”,而GPT-5 High 連基礎語法都會出錯… Q:Codex 文件已經可用,為何多此一舉優化? A:兩個原因 - 文件一致性:隨著時間的遷移,codex 會混入大量無需沉澱的細節,甚至會犯一些比較基礎的錯誤,例如文檔小節排序排錯。定期整理很重要, 而由於codex + gpt-5 high 過度謹慎, 在整理文檔上能力表現很一般..... 用CC + K2 整合文檔的效率高不少 - 可讀性:codex 的內容資訊密度極高,讀起來咯嘴,如果你正在開發這個模組倒還好, 如果是給別人讀很容易脫離閱讀舒適區 在此強烈推薦大家用kimi-k2-thinking 規整一下你的開發文檔
1. 來自最強模型ChatGPT 5 的判斷, 評測標準太細了 hchatgpt.com/share/690dc4d5… 2. 來自Gemini 2.5 Pro 的判斷 https://t.co/HrBAzR2dCd

