Kimi K2降本增效，实际效果如何？
Kimi-K2.6
降本数据很香，但实际用下来有槽点。首先是响应偏慢，高并发或长上下文（256K）时延迟比Claude/GPT明显高，实时交互场景会卡顿。其次是纯文本模型，不支持多模态，处理不了截图、UI图，前端和设计师用起来受限。再看增效，SWE-Bench解决率69.2%、Terminal-Bench 44.5%，代码和运维自动化确实强，但复杂架构设计还得人工兜底。某制造业用K2把SAP上线从9个月压到4个月、人力砍70%，可初期调专家路由和推理引擎（vLLM）有门槛，纯小白直接上容易踩坑。总体是“省钱利器，但别指望全能”。
发布于 湖北
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