继此前在今年7月，月之暗面方面发布并开源万亿参数混合专家架构（MoE）基础模型Kimi K2后，日前该模型迎来升级，迭代至0905版本。
与此前的版本相比，Kimi-K2-0905的Agentic Coding能力进一步提升，在公开基准测试和真实的编程任务中均展现出更好的性能；前端编程体验也进一步升级。同时Kimi-K2-0905上下文长度从128K升级到256K，可为复杂长线任务提供更好的支持；提供高速版API，支持高达60-100Token/s的输出速度。
据悉，目前Kimi应用和网页版中的K2模型已全量升级到0905版本，用户下载Kimi应用或访问官网即可体验。同时Kimi-K2-0905-preview API也已上架Kimi开放平台，完全兼容Anthropic API并支持WebSearch Tool，支持全自动Context Caching。价格方面，该模型API服务与Kimi-K2-0711相同，均为每百万输入tokens 4元，每百万输出tokens 16元。此外，用户也可以通过Hugging Face、ModelScope 等平台自行部署。
根据月之暗面公布的相关信息显示，目前AI编程工具Cursor、Windsurf、Trae、Cline、RooCode、Kilo Code等已内置或接入Kimi K2 模型，同时国内外云服务厂商均部署Kimi K2 模型，为开发者提供更多选择。
值得一提的是，今年7月发布Kimi K2时月之暗面方面曾表示，“Kimi K2是构建通用Agent能力的坚实基础，但通用Agent还需要更高级的能力，比如思考和视觉理解，我们计划未来为Kimi K2加入这些能力”。
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