7月15日，月之暗面回应Kimi K2模型API速度慢问题，称主要原因是访问量大和模型体积大，目前正全力优化推理效率并增加硬件资源，预计几天内速度将明显提升。Kimi K2模型于7月11日正式发布，支持最长128K上下文，具备更强通用性与工具调用能力，API服务已全面上线。计费方案为每百万输入tokens 4元、每百万输出tokens 16元。此外，Kimi K2完全开源，用户可通过其他供应商接入或自行部署。

7月15日晚间，月之暗面发布公告回应Kimi K2模型API速度慢的问题，称目前正在全力解决。公司表示，问题主要源于访问量大和模型体积大的双重压力，正在通过优化推理效率、增加硬件设备提升性能。预计未来几天内，API速度将得到明显改善。

7月11日，月之暗面发布万亿参数开源模型Kimi K2，基于MoE架构，引发AI领域广泛关注。研发人员在知乎分享幕后故事，揭示K2设计宗旨及技术创新，包括降低训练与推理成本、优化Agent能力等。团队构建大规模自动化数据生产线，并通过开源借助社区力量完善生态。研发人员坦言K2虽有潜力，但仍存不足，未来将通过迭代提升性能。知乎成为开发者分享技术思考的重要平台，此前DeepSeek、智元机器人等也在此发布关键成果。知乎以其技术讨论氛围，推动AI行业交流与创新突破。

7月13日，美国AI初创公司Perplexity CEO阿拉温德发文称赞月之暗面最新发布的Kimi K2模型，并表示公司可能基于K2进行后训练。Kimi K2是月之暗面推出的首个万亿参数开源模型，强调代码能力和通用Agent任务能力，采用MoE架构，总参数达1T，激活参数32B。该模型在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench等基准测试中取得开源模型中的SOTA成绩，展现领先性能。此前，Perplexity曾使用DeepSeek R1进行模型训练。

7月11日，月之暗面正式发布并开源Kimi K2模型，这是一款基于MoE架构的万亿参数基础模型，激活参数达32B，擅长代码、Agentic任务及数学推理。在多项基准测试中，Kimi K2取得开源模型中的SOTA成绩，尤其在自主编程、工具调用和数学推理等领域表现卓越。预训练阶段采用MuonClip优化器提升训练效率，并解决了高质量数据瓶颈问题。用户可通过官网或Kimi App体验该模型，API服务已上线，支持最长128K上下文，计费为每百万输入tokens 4元、输出tokens 16元。月之暗面同步开源了Kimi-K2-Base和Kimi-K2-Instruct两个版本，分别适用于科研自定义场景与通用指令任务。

6月23日，月之暗面（Moonshot AI）推出首款自主强化学习Agent产品Kimi-Researcher，并开启小范围灰度测试。该产品基于端到端自主强化学习技术开发，在HLE测试中表现突出，性能超越Claude 4 Opus、Gemini 2.5 Pro及OpenAI Deep Research，与Gemini-Pro的Deep Research Agent持平。Kimi-Researcher具备高度自主性，无需复杂提示词或预设流程，可独立完成任务规划与执行，同时有效减少幻觉问题，确保研究严谨性。其核心优势在于动态环境下的自主决策能力，包括信息权衡、任务节点切换和中间信息筛选。月之暗面计划未来逐步开源该产品的基础预训练模型及强化学习优化版本，推动相关领域发展。

据《科创板日报》3日报道，天眼查知识产权信息显示，小米科技近期将多枚‘Kimi’商标转让给了北京月之暗面科技有限公司。这些商标最早申请于2013年，目前多数状态为已注册。此次商标转让的具体原因尚未公开，但体现了商标权属的变化。‘Kimi’商标可能涉及相关产品或服务领域，具体用途需进一步观察。

5月13日，AI大模型‘六小虎’之一的月之暗面宣布布局AI+医疗领域，致力于通过提升旗下产品Kimi在专业领域的搜索质量，探索Agent等产品方向。Kimi正专注于优化财经、法律、医学等专业领域的搜索信源质量，力求提供更可信、可靠的高质量回答。对此，月之暗面向《智能涌现》透露了上述计划。（财联社）

5月6日消息，月之暗面今日正式发布了Kimi长思考模型API。Kimi-thinking-preview模型是最新推出的k系列多模态思考模型，具备深度推理和多模态推理能力。用户可通过更换model或使用openai SDK来访问该模型。不过，该版本仍处于预览阶段，存在多项功能限制，包括不支持工具调用、联网搜索、JSON Mode及Partial模式等。若强行启用上述功能，可能导致模型输出异常内容。详细API使用文档可参考：[此处]。

4月30日，DeepSeek推出数学定理证明模型DeepSeek-Prover-V2，参数规模达6710亿，远超V1.5的70亿，miniF2F测试通过率达88.9%，显著优于月之暗面的Kimina-Prover（80.7%）。巧合的是，Kimina-Prover于4月中旬发布，参数规模1.5B和7...