Kimi K2降本增效，实际效果如何？
最近在项目里深度用了Kimi K2-0905，说说真实感受。万亿参数MoE架构，激活32B，训练成本460万美元，不到GPT-5的百分之一。数字唬人，但真正打动我的是体验：丢个借阅系统需求进去，三分钟生成前后端全套代码，自动拆任务、分文件、补测试，连部署脚本都打包好。256K上下文确实能记住前因后果。但我有保留。代码能用，架构层面偶尔过度设计。说省一个全栈30万年薪？轻量项目成立，复杂系统还差口气。MoE路子走对了，但INT4量化的精度损耗得自己测。工具是好工具，别指望它替你思考。
发布于 江西
分享
评论
1
未登录
友善发言
评论
加载中
