Kimi

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Moonshot AI 出品的中文智能助手，擅长长文本理解与深度研究的多模态对话工具。

收录时间：
2025-09-16
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什么是 Kimi

Kimi 是由北京月之暗面科技有限公司（Moonshot AI）在 2023 年 10 月推出的中文优先 AI 智能助手，面向个人与企业提供对话、检索、文档处理与代码生成等能力。其背后的核心模型不断演进：从早期 Kimi 系列到 2025 年的 Kimi K2（混合专家 MoE 架构），在长文本、推理与编码方面持续强化。Kimi 在中国本土用户中具有较高认知度，并提供开放平台与 API 供开发者集成。

Moonshot AI 成立于 2023 年，总部位于北京，核心团队来自学术与工业界，致力于大模型训练与应用落地。2024 年起，Kimi 以“长上下文”著称；2025 年中发布的 Kimi K2 进一步提升推理与编码能力，并开放多类模型版本以匹配不同场景（如通用对话、编程、视觉理解等）。截至 2025 年下半年，媒体与第三方数据机构多次披露其月活规模与产品节奏，显示其在激烈竞争中的持续更新。

在技术路线方面，Kimi K2 采用混合专家（Mixture-of-Experts）与长上下文训练策略，最新版本将上下文窗口扩展至更高规格，并在编码任务中引入更稳健的推理链与工具调用（Tool Calling）机制；开放平台同步提供联网搜索等可计费工具，支持开发者构建具备检索增强（RAG）与自动化代理能力的应用。

🚀 最新进展：2025 年 7 月 Moonshot 发布万亿参数开源权重模型 Kimi K2；9 月推出面向个人用户的会员体系（Adagio/Andante/Moderato），新增 OK Computer 虚拟电脑 Agent 与「深度研究」配额；9–10 月相继更新 K2 编码与上下文能力、开放平台 API 与联网搜索定价（含按次计费的 $web_search 工具），并上线 Kimi CLI / Coding 权益以满足开发与工程化需求。

🚀 Kimi 能做什么 · 主要功能解释

超长上下文与海量文档处理

Kimi 以长上下文处理见长，适合一次性吸收多篇论文/合同/报告并进行跨文档分析与摘要。K2 代际支持更高的 token 窗口与稳定的跨段对齐，可执行“逐段对齐—全局汇总—可追溯引用”的流程，显著减少丢段与跑题风险，适合法务尽调、学术综述和企业知识库问答等场景。

深度研究（Research Agent）

基于可调用的联网检索与多步计划生成，Kimi 能自动拆解复杂问题、抓取权威来源、生成结构化研究笔记与引用清单。会员版本提供「深度研究」配额，支持设置检索范围、证据阈值与冲突来源比对，便于输出可复核的报告。

OK Computer：虚拟电脑自动化

OK Computer 是 Kimi 的 Agent 模式，可在受控的虚拟计算环境中执行多步骤任务，如批量文件处理、页面抓取、脚本运行与导出结果。它适合「给目标—定流程—盯执行—要产物」的端到端自动化需求，能与深度研究、代码执行配合完成复杂工作流。

专业级编码与工程化

Kimi K2 在代码理解与生成方面强化上下文记忆与跨文件引用能力，结合 Kimi For Coding 与 CLI，可完成「读仓库—定位缺陷—生成补丁—撰写说明—提交变更」的流水线式协作；在评测集合（如真实修复/跨语言基准）上对长函数、隐式依赖与边界条件具备更稳健表现，适用于单测补全、迁移重构与文档自动化。

多模态理解与可视化解析

面向图像/表格/截图等多模态输入，Kimi 支持区域理解、图表解读与数据抽取；结合长上下文，可把图像中的关键字段与附件文档建立映射，输出结构化结果（如 CSV/JSON），便于进一步清洗与分析。

开放平台与工具生态

Kimi 开放平台提供多规格模型与工具调用：包括通用推理、联网搜索（按次计费）、函数/工具调用（Tool Calling）与组织级管理；开发者可通过 API、CLI 或 SDK 集成到业务系统，并配置限额、并发与审计策略，满足从 PoC 到生产的全链路落地。

💡 Kimi 的实用进阶技巧

🧱 用“分块+回钩”喂长文：将长文按自然章节分块上传，并在每块末尾附 3–5 句“回钩摘要”，能显著提升全局汇总的连贯性与可追溯性。

🔎 检索前置，设定证据阈值：启用联网检索时，明确“来源数量、发布时间下限、站点白名单”，并要求输出引用与判断置信度，降低幻觉风险。

🧪 让 Kimi 先写测试再改代码：在修复或重构前，先让 Kimi 生成单测并跑通，再提交补丁；能避免“修好一处、牵出多处”的隐性回归。

🧰 把 OK Computer 当成流水线：把任务拆成「拉取—处理—导出—校验—归档」五步，逐步回放日志；失败就回滚子步骤，稳定比一次跑完更重要。

🧩 API 结合 RAG 与指标看板：部署时同时接入检索与埋点，记录命中率、平均来源数与引用覆盖率，用数据驱动提示词与召回策略优化。

💳 Kimi 是否免费 · 价格套餐与订阅方式

各版本价格与功能差异

方案 价格 核心功能
Adagio（免费） ￥0/月 基础对话与多模态、有限的「深度研究」与 OK Computer 次数
Andante ￥49/月 更多「深度研究」与 OK Computer 次数，附等额 API 兑换券
Moderato ￥99/月 最高配额与并发、优先队列、含 Kimi For Coding 等工程化能力
开放平台 API（按量） 示例：Kimi K2 *￥1.00–￥4.00 / 百万 tokens*（不同版本/时段可能不同）；联网搜索 ￥0.03/次 提供通用推理、Tool Calling 与组织管理；支持 CLI/SDK 接入与用量统计

订阅方式

可在 Kimi 网页端/客户端直接开通会员；开发者可在开放平台控制台开通 API、配置组织与限额，并按量计费（含按次计费的联网搜索工具）。企业可将 API 集成到内部系统，结合权限与审计策略进行治理。

⚠️ 价格说明：上表为撰稿时的公开信息汇总，实际价格与配额会随版本与活动调整；请以 Kimi 官网与开放平台定价页为准。

❓Kimi 常见问题解答（FAQ）

Q1: Kimi 的“长上下文”如何正确使用？

A: 建议按章节/主题分块上传，给每块添加 3–5 句摘要；在总问询时明确“需跨文档引用并标注出处”。若为超长 PDF，先让 Kimi 生成目录与页码映射，再定位段落细问，稳定性更高。

Q2: 深度研究与普通联网搜索有何区别？

A: 深度研究属于多步代理任务：包含检索、证据筛选、对齐与写作，支持设置来源数量、年份下限与白名单；普通联网搜索更轻量、按次计费，适合快速查证或补全事实。

Q3: OK Computer 能做什么？是否安全？

A: 它在受控的虚拟电脑里执行任务（抓取、脚本、批处理等），过程有日志与产物可回溯；敏感操作默认受限，涉及账号与密钥需在安全的变量或临时凭据中提供，避免在对话中明文暴露。

Q4: Kimi 与其他大模型助手相比的优势是什么？

A: 在中文语境与长文处理上表现稳健；K2 代际对编码与跨文件引用优化明显；同时提供开放平台、工具计费与 CLI，更利于把“助手”接到真实工作流里。

Q5: 会员与 API 应该怎么选？

A: 以个人重度使用场景（研究、自动化）优先选择会员；需要对接系统、做批量任务与可观测的，选 API（可配并发、限额与计费审计）。两者可并用：个人在前台探索，后台用 API 承载生产。

Q6: Kimi 对数据隐私如何处理？

A: 使用时建议关闭不必要的对话分享；企业侧通过开放平台组织与密钥治理，设置访问范围、限额与审计；涉及敏感数据时优先采用最小权限与最短保留策略，并对产物做人工抽检。

Q7: 模型版本很多，我该怎么选？

A: 通用问答与写作用通用推理版本；编码/工程任务优先 K2 新版本与 Coding 权益；超长文档与研究任务选择长上下文版本并启用联网工具；如需成本优化，可对不同任务路由到不同版本。

Q8: 出现超时或“回答中断”怎么办？

A: 先让 Kimi “只输出大纲/步骤”，确认路径后再逐段生成；必要时降低并发或分批处理，并在提示中限制输出长度（如“每段不超过 300 字”），可有效减少中断与跑题。

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