Moonshot AI 發表新一代推理導向語言模型：Kimi K2 Thinking 並且開源 它能夠： 以接近人類的方式進行逐步推理在推理過程中自動調用多種外部工具執行長時間、連續、結構化的複雜任務 其定位不是傳統意義上的“生成式模型”，而是一個具備長期思考、決策與多工具協同能力的思考型智能體（Thinking Agent）。 K2 Thinking 不僅是一個語言模型（LLM），而是一個推理驅動的智慧系統（Reasoning-driven AI System）。 它可以理解問題、制定計劃、調用工具、驗證推理，並在每一步後自我調整。 在功能上，它是介於「大模型」與「通用智能體」之間的中間層技術。 與傳統LLM 的「一次性生成」不同，K2 Thinking 的核心流程是： 「思考—執行—檢驗—再思考（Think → Act → Verify → Iterate）” 在實際運作中，K2 Thinking 可以在沒有人工幹預的情況下： 連續執行200–300 次工具調用； 維持數百步的邏輯連貫推理； 透過上下文自校驗實現複雜問題求解。 參數規模：1 兆總參數（Trillion total），32B 啟動參數 上下文長度：256K tokens
K2 Thinking 的推理循環： 1️⃣ 理解問題（parse & abstract） 2️⃣ 產生多步驟推理計畫（plan chain） 3️⃣ 呼叫外部工具（code, browser, math engine） 4️⃣ 驗證結果並調整（verify & revise） 5️⃣ 總結最終答案（conclude reasoning） 每個環節之間可跨越上百個reasoning steps，且具備上下文一致性。
由於是一個強推理模型 適合一些科學研究、學術、金融、數學方面的人使用 當然在寫作和程式設計能力上也很不錯 普通日常任務會很慢，思考時間比較長... 詳xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/mo…hS3X 模huggingface.co/moonshotai/Kim…VCzF
