据《科创板日报》1月1日消息，月之暗面计划于今年1月或3月上线多模态新模型，型号或为K2.1/K2.5。Kimi K2是其首个万亿参数开源模型，去年7月发布，具备更强代码能力和通用Agent任务表现。同年9月，上下文长度扩展至256K并优化API；11月，开源Kimi K2 Thinking模型，该模型基于“模型即Agent”理念训练，在多项基准测试中达到SOTA水平，并在搜索、编程、推理等能力上全面提升。

11月30日，真格基金在清华大学举办AI创业分享活动，Kimi总裁张予彤等嘉宾探讨创新与未来。11月6日，Kimi发布新一代开源模型Kimi K2 Thinking，性能超越GPT-5等顶尖闭源模型，展现强大的多步推理和工具调用能力。张予彤强调，创业公司需回归底层技术创新，突破资金和算力限制，Kimi以不到行业1%的资源实现前沿成果。团队专注大模型、逻辑层及复杂任务链路，目标是提升单位算力的智能价值。Kimi还推出Agent模式“OK Computer”，支持长时任务与多工具调用，致力于成为全栈助理。张予彤认为，AI是人类文明的放大器，应持续探索未知领域。

11月12日，月之暗面团队在Reddit举行AMA活动，联合创始人杨植麟等人回应热点议题。针对Kimi K2 Thinking模型训练成本仅460万美元的传言，杨植麟澄清非官方数据，并透露正研究其视觉-语言版本。团队还解释了推理长度过长等问题，称优先考虑性能，未来将优化token效率。此外，月之暗面开源混合线性注意力架构Kimi Linear，其技术或用于K3模型。谈及开源安全性，杨植麟强调开放对齐技术栈的重要性。团队还调侃OpenAI，表示不计划开发AI浏览器，专注模型训练。最后，他们回应上下文窗口扩展计划，未来可能支持更长上下文，展现了中国AI创新能力的全球认可。

11月11日，月之暗面联合创始人兼CEO杨植麟在凌晨的社区活动中否认了Kimi K2 Thinking模型训练成本为460万美元的报道。他表示，该数字并非官方数据，且训练成本难以量化，因包含大量研究与实验投入。此外，杨植麟透露，Kimi K3模型将在萨姆·奥尔特曼的万亿美元数据中心建成前推出，进一步展示了公司在AI领域的研发进展与规划。

11月8日，月之暗面推出开源思考模型Kimi K2 Thinking，性能超越GPT-5、Grok-4等先进模型，在人类终极考试中取得44.9%的优异成绩。该模型训练成本仅460万美元，远低于OpenAI数十亿美元的研发投入。与市场上许多闭源模型不同，Kimi K2 Thinking采用开源策略，发布模型权重、训练脚本及评估工具链，并允许商用，大幅降低开发者使用门槛，推动AI技术普及。

2025年11月7日，Kimi K2 Thinking模型发布并开源，主打‘模型即Agent’，具备边思考边使用工具的能力，可连续调用工具200-300次。技术亮点包括1TB参数、256K上下文窗口及INT4量化，兼容国产芯片。在多项基准测试中，其推理与智能体能力超越GPT-5等闭源模型，如HLE考试取得44.9%的SOTA成绩，BrowseComp达60.2%。此外，编程和复杂任务处理表现出色，支持长程规划和自主搜索，实测成功解决博士级数学问题及物理规律编程任务。代码与权重遵循MIT协议，已上线kimi.com及API平台。

11月6日，月之暗面发布Kimi迄今能力最强的开源思考模型——Kimi K2 Thinking。该模型基于“模型即Agent”理念，具备自主工具调用和多轮思考能力，在多项基准测试中达到SOTA水平，如“人类最后的考试”中取得44.9%的成绩，BrowseComp网络浏览测试中以60.2%超越人类平均29.2%的表现。其支持复杂搜索、推理、编程及写作任务，能通过上百轮动态循环解决开放式问题。此外，模型在创意写作、学术研究和个人情感回应等方面均有显著提升，展现更强的逻辑性、同理心和表现力。模型已开源，可通过Hugging Face和ModelScope获取。

10月11日，美国“SPAC之王”查马斯宣布，其公司已将大量工作需求转移至中国开发的Kimi K2模型。他指出，K2不仅性能卓越，且成本远低于OpenAI和Anthropic等美国公司的产品。查马斯认为，由中国引领的开源模型正在挑战美国闭源模型的市场主导地位，这一转变或将对全球人工智能领域产生深远影响。（财联社、36氪）

《科创板日报》16日讯，Kimi开放平台宣布Kimi K2官方高速版API开启限时一个月的5折特惠活动。高速版API型号为kimi-k2-turbo-preview，与kimi-k2-0905参数一致，并支持256K上下文。其输出速度高达60~100Token/s，是普通版的6倍左右。此次优惠为用户提供了更高效的模型使用体验，活动截止时间尚未公布，需及时关注官方动态。

9月5日，月之暗面发布Kimi K2模型最新版本（0905），上下文长度扩展至256K，显著提升复杂任务支持能力。新版本在真实编程任务中表现更优，尤其Agentic Coding能力和前端编程体验均有升级。同时推出高速版API，输出速度达60-100 Token/s，并新增多项功能：Token Enforcer确保格式正确、兼容Anthropic API、支持WebSearch Tool和全自动Context Caching。定价与0711版相同，用户可通过Kimi开放平台或Hugging Face、ModelScope部署模型。