Kimi K2降本增效，实际效果如何？
Kimi-K2.6
Kimi K2 依靠万亿参数 MoE 稀疏架构实现算力大幅优化，总参 1T 但推理仅激活 32B 参数，相比传统稠密模型推理成本直降 70%-80%，API 输入定价低至 4 元 / 百万 Token，场景微调成本仅全量微调方案的 1/5。多行业实测效率提升显著：代码生成、任务拆解效率提升 3 倍，账号日均产出大幅上涨；17 步复杂 Agent 工作流耗时从 4 小时压缩至 12 分钟。风控场景收益突出，金融误报率下降超 80%，有效降低人工复核成本。整体来看，在长文本、代码、自动化智能体场景性价比优势突出，能显著压缩企业 AI 调用与运维开销，是兼顾大模型能力与低成本推理的实用方案。你们公司目前在用哪款大模型做 Agent 开发，综合成本表现怎么样？
发布于 贵州
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