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Kimi K2 具有庞大参数规模与高效 MoE 架构，擅长执行自动化工作流长任务。Kimi K2 采用了混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数量高达 1 万亿，在处理每个任务时激活约 320 亿参数。在模拟真实世界软件开发任务的 SWE-bench 上，Kimi K2 的性能与闭源模型 Claude 4 Opus 非常接近；而在衡量实时互动编程能力的 LiveCodeBench 上，Kimi K2 以 53.7%的准确率超越了 GPT-4.1 和Claude 4 Opus。我们认为，综合以上数据，Kimi K2 尤其擅长执行具体的、定义明确的计划，是构建自动化工作流的理想“执行者”。
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