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”。