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Kimi K2推理模型重磅发布,多项能力达到SOTA水平,还支持常用语功能,让AI使用更高效! 核心内容: 1. Kimi K2 Thinking模型的核心优势与性能表现 2. 思考模型与非思考模型的关键区别 3. Kimi的常用语功能及实际应用案例
我发现很多非互联网行业的人,最喜欢用的就是 DeepSeek,甚至以为用AI就等于用 DeepSeek。
虽然 DeepSeek 很出名,实际上,国内还有很多非常强大的大模型,如 Kimi 、Qwen、智谱等。
昨晚大半夜,Kimi 发布 Kimi 迄今能力最强的开源思考模型:Kimi K2 Thinking。
Kimi K2 Thinking 是基于「模型即 Agent」理念训练的新一代 Thinking Agent,它原生掌握「边思考,边使用工具」的能力。
多项基准测试中表现达到 SOTA 水平,并在 Agentic 搜索、Agentic编程、写作和综合推理能力等方面取得全面提升。
体验地址见官网:https://www.kimi.com/
有些同学可能会好奇思考模型和非思考模型的区别到底是什么?
其实最明显的区别就是:思考模型会花更长的时间用来思考,速度就会慢,那么它的效果通常会更好,更准确,但是成本通常也会更高。
简单测评几个小 Case:
生成天气卡片相对比较细腻,还支持高亮。
strawberry 里有几个r 完全正确。
绘制一个骑自行车的鹈鹕的 SVG 图像 虽然有点抽象,但图像还算细腻,但是这车把在哪里?也可能鹈鹕的自行车不需要车把,哈哈。下面不搞这些花里胡哨,来点实际的:
我们之前分享过一些智能体军团,那么有些用 Gemini 演示,有些用 Cherry Studio 演示,很多人可能觉得不太方便。
大家用 DeepSeek 相似的提示词每次都要重新输入或者粘贴到输入框,非常麻烦。
其实, Kimi 支持"常用语",可以将咱们的提示词添加到常用语中,上传素材,选择常用语就可以使用啦!
效果还蛮不错!
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