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。

在最近的一项基准测试中，7个AI模型进行了210场狼人杀游戏，GPT-5以96.7%的胜率断崖式领先，展现卓越的操纵与防御能力。国产模型Qwen3和Kimi-K2分别位列第4和第6，其中Kimi-K2表现出大胆激进的风格，甚至通过‘悍跳’扭转局势。测试通过Elo评分和多项指标量化模型表现，揭示了强弱模型间的显著差异。此外，GPT-5在其他基准测试中也大幅超越GPT-4，例如在Level 5 MATH上得分从23%提升至98%。研究指出，该测试不仅评估AI解决逻辑问题的能力，还探索其在社交动态中的行为模式，为未来复杂社会互动模拟奠定基础。目前，团队正寻求合作以扩展研究规模。

8月24日，Kimi鸿蒙版App通过集成华为仓颉Markdown解析引擎，大幅提升性能。今年3月推出全功能鸿蒙版后，Kimi优化了长对话渲染性能。此前因Markdown解析耗时长，线上故障率达千分之二，主要表现为卡顿。通过采用仓颉社区的commonmark4cj、formula-ffi和prism4cj库，Kimi滑动帧率提升至2.4倍，数学公式解析效率提升34倍，代码块染色性能提高2倍以上。目前，仓颉社区已收录超140个三方库，支持多种功能需求，为开发者提供高性能工具。

8月22日，月之暗面宣布其Kimi K2高速版AI模型输出速度提升至每秒60 Tokens，最高可达每秒100 Tokens。该模型目前享受5折优惠，输入价格（缓存命中）为¥2.00/百万tokens，输出价格为¥32.00/百万tokens，9月1日将恢复原价。Kimi K2高速版于8月1日发布，持续优化性能，为用户提供更高效的AI服务。

北京时间8月8日凌晨，OpenAI发布GPT-5，整合大语言与推理模型，事实错误率显著降低，保持全球领先地位。同月，国内AI模型Kimi虽曾因万亿参数大模型K2引发关注，但热度迅速消退，7月其APP月活跃用户仅列全球第19位，下载量跌出前20。业内人士指出，Kimi此前走红更多依赖营销，技术壁垒不高，且面临数据、算力和资本三重制约。算力受限于高端芯片禁售，资本方面自去年8月后再无新融资，创新与用户增长陷入恶性循环。行业竞争焦点已转向推理能力与多模态交互，Kimi逐渐掉队。

《科创板日报》6日讯，AI开源社区Hugging Face数据显示，最近一个月中国开源模型受全球开发者热捧。其中，Kimi-K2-Instruct下载量突破40万次，日均1.6万次，位居日均下载量榜首。此外，DeepSeek-V3-0324和DeepSeek-R1-0528的日均下载量也超过1.5万次，表现亮眼。这反映了中国AI模型在全球范围内的影响力持续提升。

8月1日，月之暗面发布Kimi K2高速版（Kimi-K2-turbo-preview），输出速度从每秒10 Tokens提升至40 Tokens。新版本限时5折优惠，9月1日恢复原价，折扣后价格为：输入缓存命中2元/百万tokens，未命中8元，输出32元。Kimi K2模型于7月11日推出，支持最长128K上下文，具备更强通用性与工具调用能力，原API计费为输入4元/百万tokens，输出16元/百万tokens。

2025年7月，Kimi K2官方技术报告发布，揭示其训练秘籍。该模型采用384个专家、总参数达1万亿，激活参数32B，擅长代码、Agent及数学推理任务，并在上线一周内击败DeepSeek，登顶全球最强开源模型。其核心技术包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成及通用强化学习框架，强调‘用自己的话再讲一遍’的训练方式提升效率。此外，阿里通义Qwen3-235B-A22B-2507版本更新，官方称性能超越Kimi K2，或成新王者。

7月13日，Perplexity联合创始人兼CEO Aravind Srinivas宣布，Kimi K2内部评测表现惊艳，即将启动post-training。这一消息使K2在开源社区热度飙升，类似此前纳入DeepSeek-R1时的轰动效应。Perplexity作为AI搜索领域的试炼场，其模型选型注重实时响应与低延迟，而K2凭借MoE架构和高性价比脱颖而出。此外，K2原生Agent能力契合Perplexity“30分钟自主研究”需求，可在单一会话中完成复杂任务。Perplexity从依赖GPT模型逐步转向开源模型自研，如基于Mistral-7B、LLaMA 2等开发pplx系列模型，并通过DeepSeek-R1实现关键跳跃。选择K2是其战略延续，也凸显了开源模型在产业应用中的风向标意义。

7月18日凌晨，OpenAI推出ChatGPT Agent，引发国产AI竞品激烈回应。Manus、Genspark等公司迅速通过推文和Demo展示自家产品优势，称其更早、更快、更好用。ChatGPT Agent已向Pro用户开放，Plus和Team用户将于周一开始使用。实测显示，ChatGPT Agent能高效完成任务，如生成退休计划PPT，但结果被批简陋。与Manus、Minimax、Kimi对比发现，ChatGPT在内容深度、视觉效果上逊色，尤其Kimi表现最佳，提供详尽报告和交互体验。尽管ChatGPT Agent整合了Deep Research、Operator和对话能力，但整体更像是“补作业”。此次发布表明AI正从“回答问题”转向“执行任务”，大模型公司竞争焦点也转向人机交互主入口。