開源模型 Kimi K2 採用 Mixture of Experts（MoE）架構，擁有高達 1 兆參數卻在每次推論僅啟用約 320 億參數，以達到知識廣度與運算效率兼具的效果；它在 15.5 兆詞彙規模的預訓練下展現出強大的程式碼生成能力，於 Live Code Bench 評測中取得 Pass@1 達 53.7％，顯著優於 GPT-4.1 的 44.7%；同時支援智能體式工具呼叫，能自主規劃步驟並整合計算機、搜尋引擎及第三方 API，實現工作流程自動化；其低延遲 “Reflex Grade” 回應體驗與長文本風格一致性，結合開放且寬鬆的修改後 MIT 授權，為開發者與企業提供高度可試用與可整合的全新智能協作機會。