11月13日，人工智能初创公司月之暗面（Moonshot AI）高管在Reddit举办AMA活动，回应Kimi K2 Thinking相关热点问题。K2 Thinking被描述为“迄今能力最强的开源思考模型”。高管杨植麟解释其长推理链得益于训练方式和INT4支持，并提到Turbo API将进一步提升速度。周昕宇称选择INT4是为兼容非Blackwell GPU，而吴育昕强调团队高效利用有限硬件资源。针对网友质疑K2 Thinking代币效率低及HLE测试表现，杨植麟表示优先性能而非效率，未来将改进通用能力。关于培训成本仅460万美元的说法，杨植麟否认并称难以量化。周昕宇透露新架构KDA提高效率，可能应用于K3模型，且调侃将在“萨姆价值万亿美元数据中心建成前”推出K3。此外，公司无AI浏览器计划，但正开发视觉-语言模型。

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。