6月20日，Kimi的第一个Agent模型Kimi-Researcher开启小范围灰度测试。该模型基于端到端自主强化学习技术，专为深度研究任务设计。它能自主规划任务流程，平均进行23步推理，搜索74个关键词，筛选出信息质量最高的3.2%内容，生成超万字的易追溯研究报告。报告平均引用26个高质量信源，支持点击跳转验证。此外，还提供动态可视化报告，便于快速掌握核心结论。在HLE基准测试中，Kimi-Researcher Pass@1准确率达26.9%，与Gemini-Pro Deep Research Agent持平，为已知最高水平之一。在xbench DeepSearch任务中，其平均通过率达69%，表现突出。