国产Kimi模型开源：仅460万美元成本，性能超DeepSeek

11月8日有消息显示，在AI大模型这个赛道，美国公司大多选择封闭发展路线，投入资金巨大；而国产大模型则普遍拥抱开源策略。此前DeepSeek、Qwen等模型各有建树，如今月之暗面推出的Kimi K2Thinking再次展现出王者风范。

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作为K2家族中的思维大模型，Kimi K2Thinking在多项基准测试中达到了SOTA水平，部分指标甚至超越了GPT-5。同时在智能体搜索、智能体编程、文本创作和综合推理等核心能力上也实现了全面提升。

发布仅两天时间，Kimi K2Thinking就登顶HuggingFace抱抱脸榜单。国外用户纷纷给予好评，顺便还吐槽了OpenAI等公司封闭模型存在的局限性。

在被誉为“人类终极测试”的HLE超高难度基准上，Kimi K2 Thinking取得了44.9%的得分，超过了Grok4、GPT-5、Claude 4.5等先进模型。若是Kimi K2 Thinking Heavy版本，分数更是能够进一步提升到51%。

对此HuggingFace联合创始人Thomas Wolf也发表了对Kimi K2 Thinking的评价，称我们正在见证又一个DeepSeek时刻——开源软件再次超越了闭源软件。他不禁发问：今后是不是每隔几个月就会出现这样的情况？

然而Kimi K2Thinking令人惊艳的地方不仅在于能力强大，更关键的是成本优势明显。其API定价为每百万token输入0.15美元（缓存命中）/0.6美元（缓存未命中），每百万token输出2.5美元，相比GPT-5的价格（每百万token输入1.25美元、输出10美元）低了一个数量级。

能够实现如此低的成本，与其训练成本大幅下降密切相关。据知情人士透露，Kimi K2 Thinking的训练成本仅为460万美元，要知道此前的成本标杆DeepSeek V3模型也花费了560万美元，现在成本又降低了至少10%。

如果与国外的大模型对比，那就更不在一个量级了。OpenAI的GPT-3花费了数十亿美元，谷歌、微软、XAI等公司的大模型同样是通过巨额投入打造而成，仅仅是GPU费用就远超国内公司的投入水平。