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Kimi K2.6体验，以及在IED中的表现
从价格来看，KimiK2.6比上一代K2.5略高，差距不算悬殊，但当前各大平台算力普遍紧张，叠加其本身的定价，让不少用户望而却步，甚至有很多人连K2.5都未曾尝试过，更别说升级到K2.6了。 先看官方核心介绍作为Kimi最新最智能的模型，KimiK2.6具备最先进的编码技术、更强更稳的长程执行能力，以及代理群集功能，目前可通过Kimi.com、KimiApp、API以及KimiCode平台获取 和GLM5.1相比，两者各有优势，但KimiK2.6在编码场景下的适配度更高，并不是说GLM5.1不好，而是K2.6在代码生成、调试、优化上的针对性更强。 根据官方定价，KimiK2.6缓存命中时输入1.10元/MTok，输出未明确标注；K2.5缓存命中时输入0.70元/MTok、输出4.00元/MTok，整体来看K2.6比K2.5略贵，但差距不大。 对比K2.5，升级K2.6值得吗？
500编辑于 2026-04-27 - 来自专栏前端工程
Hermes 接入 Kimi K2.6 实测：SOTA 代码能力，但有两个真实痛点
昨天 Kimi Code 悄悄推了一条通知：K2.6-code-preview 已上线，向所有订阅用户开放。今天我把 Hermes 里 23 个 Agent 全切了过去，跑了整整一天。 今天看到 K2.6-code-preview 上线的通知，正好解决这个问题——Kimi Code 的订阅套餐 API 不设速率限制，多 Agent 可以并发跑。我直接下了切换指令。 Hermes 有个内置的批量切换技能，一条命令下去：23 个配置文件同步更新，provider 切到 kimi-coding，base_url 指向 https://api.kimi.com/coding 中间遇到一个坑：全局 .env 里有 KIMI_API_KEY，但 23 个 Agent profile 各自的目录里没有。 Kimi Code 订阅分几档，我用的是 Allegretto 会员。额度是按周刷新的，不是按月。
98360编辑于 2026-04-21 Hermes Agent安装教程 | 含7天不限token试用kimi k2.6
Hermes Agent 是由 Nous Research 开发的自我进化型 AI 助手。通过其内置的学习闭环机制，它能够持续积累经验、创建并优化各项技能，在多次对话中逐步构建用户画像，并在不同对话间保持持久化记忆。凭借智能化的用户界面和多平台集成支持，它为用户提供全面且不断进化的智能辅助体验——涵盖从本地开发到云端部署的全场景应用。
1.1K30编辑于 2026-04-21- 来自专栏AI大模型
Kimi K2.6开源编程模型深度解析：对标Claude Opus 4.6和GPT-5.4，月之暗面如何刷新开源天花板？
模型权重已上线HuggingFace（moonshotai/Kimi-K2.6），同时可通过Kimi.com对话模式、智能体模式、KimiCode编程工具以及API接口使用。 接入方式一览：接入渠道链接适用场景Kimi.com对话模式https://www.kimi.com/日常对话、研究、写作KimiCodehttps://www.kimi.com/code生产级编程、代码补全 API平台https://platform.kimi.ai应用集成、批量调用HuggingFace权重https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6本地部署、二次开发 这说明K2.6的核心优势在编程和智能体，而非纯数学推理。灵芽API现已支持kimi模型，https://api.lingyaai.cn/KimiK2.6的长周期编程能力有多强？ 案例一：用Zig语言在Mac上实现LLM推理优化据Kimi官方技术博客披露（截至2026年4月21日），K2.6在一台Mac（M3Max芯片）上本地部署了Qwen3.5-0.8B模型，并使用Zig——一种相对小众的系统级编程语言
2.9K00编辑于 2026-04-21 - 来自专栏修己xj
免费使用Kimi的API接口，kimi-free-api真香
今年，随着各大GLM模型的开源和算力的提升，尤其是最近比较火热的月之暗面的Kimi 模型，AI应用场景中的各种智能体如雨后春笋般涌现。 今天，在GitHub上，我发现了这个名为kimi-free-api的项目，它为我们学习和测试使用GLM模型提供了极大的便利。 github地址： https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api 虽然Kimi新用户注册后会免费赠送 15 元额度。 : container_name: kimi-free-api image: vinlic/kimi-free-api:latest restart: always ports 总结 Kimi-free-api项目的出现，不仅为AI爱好者和开发者提供了便利，也推动了开源社区的发展。通过这些工具，我们可以更加便捷地探索AI的无限可能，共同期待未来AI技术带来的更多惊喜。
14.6K11编辑于 2024-04-15 - 来自专栏AI科技评论
Kimi+：还是那个让你别焦虑的 Kimi
2024年4月30日，Kimi推出了一系列新的聊天智能体，名为“Kimi+”。 官方地址：https://kimi.moonshot.cn/kimiplus-square 1、Kimi+ 就是设立专岗专职的Kimi Kimi+就是Kimi的智能体商店，和ChatGPT中的GPTS、 比如，在Kimi上直接提问“什么是Kimi+”换来的是一片茫然。 而通过Kimi+上的第一号“Kimi001号小客服”，同样的问题就会针对性的进行反馈，获得的答案也就更加精准。 Kimi+怎么用 Kimi+可通过多种操作在Kimi的网页端上使用，包括直接打开对应的Kimi+，或者在聊天窗口单独激活、也可以在聊天栏中 @ 对应的Kimi+。 Kimi+还可以干什么 目前一共有23个Kimi+，为在Kimi提问的用户提供了固定的框架。通过Kimi的文本能力，在Kimi+中预设的框架就能把文本总结的重点集中在这些特定的和语境中。
5.5K10编辑于 2024-05-22 - 来自专栏openclaw系列
在 OpenClaw 中配置 Moonshot AI —— Kimi 通用模型与 Kimi Coding 的双轨集成
MoonshotAI（月之暗面）凭借其强大的Kimi系列大模型，已成为中文AI生态中的重要力量。 ,"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"moonshot/kimi-k2.5"},"models":{"moonshot/kimi-k2.5":{"alias ,"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"kimi-coding/k2p5"},"models":{"kimi-coding/k2p5":{"alias":" 使用建议通用任务（如文档总结、知识问答、内容创作）→使用moonshot/kimi-k2.5。编程任务（如写代码、修Bug、生成测试）→使用kimi-coding/k2p5。 现在就运行对应的onboard命令，将Kimi的强大能力注入你的OpenClaw代理吧！
3.6K60编辑于 2026-03-20 细数deepSeek v4给我留下的10个不爽的点！快气孕了！
你看看隔壁的智谱、minimax、kimi，还有字节、阿里，都在搞coding plan，一茬接一茬，既绑定了用户，有着稳定的月费收入，又可以让开发者们共享你的发展成果，利国利民，为什么不搞。 6. glm-5.0发完又发5.1，minimax发完M2.6又发M2.7，kimi发完K2.5又发K2.6，gpt都从5.3到5.5了，claude都从opus4.5到4.7了，期间还有Sora2、香蕉2和
000编辑于 2026-04-28- 来自专栏前端F2E
如何给公众号集成Kimi？
相信大家或多或少都听说过或者使用过Kimi这款AI神器吧？刚刚发现可以接入公众号了，以后可以随时随地的在微信提问，太棒了有没有。 下面就手把手告诉大家如何快速的把Kimi接入公众号，话不多说，开干。 Kimi能做什么 作为月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手，能够提供以下帮助： 语言对话：擅长中文和英文的对话，可以与你进行流畅的交流。 使用Coze 接入Kimi会使用到Coze的能力，先来给大家介绍下这款工具。
1.2K10编辑于 2024-05-09 - 来自专栏AIGC新知
Kimi一周年 | 盘点kimi一年内做了那些事
kimi全面开放一周年之际，创始人杨植麟亲自发布新模型。。。 本期文章着重回顾一下kimi在一年内在AI领域方面的进展。 一、Kimi的200w上下文长文本 Kimi的核心优势之一在于其处理长文本的能力。 二、Kimi插件/侧边栏 kimi于今年7月8日在原来的kimi对话聊天功能扩展了浏览器插件功能。 ： 浮窗模式 侧边栏模式 三、Kimi+助理（智能体商店） 今年五一之前，Kimi+悄然出现在Kimi Chat网页端。 Kimi+体验地址：https://kimi.moonshot.cn/kimiplus-square 文章介绍：agent超次元空间站 | Kimi+上线智能体商店 Kimi+目前共有5个类目，24个智能体
97810编辑于 2024-11-18 - 来自专栏吾非同
不输ChatGPT，kimi秒画流程图
最近，开始慢慢尝试使用国内的ai工具，去解决工作生活中遇到的问题了，这里，还是推荐国产AI的佼佼者--kimi。 之前写了一篇kimi的基本介绍和使用的文章，大家可以了解下 :Kimi爆火！ 今天，我们将探索如何利用Kimi—来高效生成流程图，从而提升我们的工作效率。 使用 使用Kimi生成流程图非常简单。 用户只需通过简单的对话，描述所需流程图的内容和结构，Kimi便能理解需求并提供相应的流程图。 首先，你如果直接按照下面的提问，kimi不能直接生成一个可视化的流程图，只有文字描述。 正确的做法是，你应该指定kimi输出的格式是什么，这个和chatgpt类似的： 你是一个电商业务软件开发工程师，帮我梳理一下电商订单支付系统，并输出到一个Mermaid格式代码中 你可以根据需要，直接在对话框里 就可以手动进行修改了 优势 与传统的流程图软件相比，Kimi具有明显的优势。
6.2K22编辑于 2024-04-11 - 来自专栏跟牛老师一起学WEBGIS
使用Kimi开发自己的问答应用
概述 Kimi是大家常用的一个人工智能助手，本文使用Kimi开发文档，以node作为后端，开发与一个问答系统 实现效果 Kimi简介 Kimi是由Moonshot AI开发的人工智能助手，擅长中文和英文对话 初始化与安装依赖 # 创建目录 mkdir kimi-server && cd kimi-server # 初始化package.json文件 npm init -y # 安装依赖 npm i express /app.js --name kimi" }, 3. app.js const express = require("express"); const kimiRouter = require(". /router/kimi.js"); const app = express(); // 自定义跨域中间件 const allowCors = function (req, res, next) { 我是Kimi，由 Moonshot AI 提供的人工智能助手。"
1.1K10编辑于 2024-12-30 - 来自专栏Dance with GenAI
Kimi的隐藏技能：调用计算器
Kimi就推出了这个功能，不过官方没有发布，官网也看不到，只有用户在问到数学相关问题时，才会出现。 比如问kimi：75和175的中间数是多少？ Kimi的回复： 75和175的中间数可以通过计算两者的平均值来得到。平均值的计算公式是： 中间数=75+175/2 按了计算器 75和175的中间数是125。 可见，这个数学问题不是kimi大模型本身来回答的，而是调用了计算器这个外部工具软件来回答的。 可以看到大部分情况下，kimi都可以很好的识别到问题是一个数学题目，然后会在计算过程中自动调用计算器。 不过，也有少部分情况，kimi可能不会调用计算器，而是用语言模型来推理。 这个时候，我们在可以在提示词中加上一句话“注意：回答过程中要调用计算器” ，来让kimi调用计算器来解决问题。
44110编辑于 2024-07-22 - 来自专栏技术专栏全家桶
OpenClaw整合DeepSeek、Kimi模型并嵌入飞书实战
01、接入Kimi-K2.5模型 上一篇总结了OpenClaw的运行原理和基于MimiMax模型的部署实战：Agent之最新OpenClaw原理与实战大全 这篇将整合DeepSeek和Kimi模型，OpenClaw 2月1日，OpenClaw宣布，用户可以免费调用Kimi K2.5模型以及Kimi Coding相关能力。 Kimi K2.5，成为首个被OpenClaw官方点名、对用户开放免费额度的主力模型。 我的API通过kimi订阅方式，所以这里选择“Kimi API key (.cn)”，选择其他的AI助手会一直转圈连不上对应模型。 选择AI模型，选择moonshot/kimi-k2.5即可。 同时我也发现了一个免费调用kimi-k2.5的三方代理网站：https://routin.ai/，大家可以去试一试。 ": {}, "moonshot/kimi-k2.5": { "alias": "Kimi" } }, "workspace"
13.9K24编辑于 2026-03-05 - 来自专栏AI进修生
Kimi+Langchain+FastGPT：文档转LLM微调数据集 QA问答对生成、Kimi 128KAPI免费接入！
今天我将介绍：如何使用Kimi API将文档转换为LLM指令监督微调数据集（Alpaca 格式）以及 如何部署FastGPT并接入Kimi API： 我会使用两种方式来完成QA问答对生成这个需求，第一种是使用 最近一段时间我在使用FastGPT这个项目，这个项目需要我们自己借助One-API去接入其他第三方模型，我想要接入Kimi，就像在Coze平台上使用它一样~ 一、使用Kimi+Langchain生成QA 我们要把Kimi的api接入进去，所以我们打开One-API：http://localhost:3001 点击渠道 把箭头上面的这些配好就行，密钥用前面Kimi官网生成的（免费密钥获取的Kimi API API项目 ▲ https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api 主要是利用Kimi-free-api这个项目来获取免费实验性Kimi API，不要用于生产环境哦 除此以外，Kimi 的API还有工具调用功能，我们可以配合Coze、FastGPT、Dify、Langchain等框架来创建和管理这些工具，并配合 Kimi 大模型设计出更加复杂的工作流。
2.1K10编辑于 2024-12-02 - 来自专栏PawSQL，在线的自动化SQL优化工具！
月之暗面Kimi代码分析能力评测
第二问，查询重写的策略 KIMI的输出： 查询重构的策略主要针对包含`OR`条件的`SELECT`查询语句。 评价：相比较设计思路的总结，KIMI对于每一种策略的总结就略差一些。 其中对于分数评估，事实上这是评估策略是否实施的主要依据，只有代价比重写前更低时，才会实施策略，而KIMI在它的回答里完全忽略了。 第3问，针对每种策略提供一个案例 KIMI的输出： 当然可以。 譬如对于第2类包含排序的查询，KIMI在第二问的回答中说`最后，将排序子句添加到最外层的查询中，以保持原始查询的排序要求`,而其提供的案例却没有做到这一点；对于第4类包含LIMIT的查询，KIMI在第二问的回答中说 总体评测的感觉是，KIMI对于代码的理解还是比较令人惊艳的；但是基于理解生成案例的能力就比较薄弱。
1.1K10编辑于 2024-08-20 - 来自专栏搜云库技术团队
免费使用，国产AI 中的 Kimi 真的很强！！
本文将探讨Kimi如何解决程序员工作场景中的痛点，如何利用Kimi提升工作效率和代码质量。 Kimi智能助手的出现，就可以帮助程序员解决这些痛点，提升工作效率和代码质量。 1、代码补全与建议 Kimi智能助手能够实时分析程序员的代码，并提供智能的代码补全和建议。 Kimi智能助手的输出 6、准备面试八股文 准备技术面试是每个程序员都会经历的过程，Kimi智能助手可以根据不同公司的面试要求和常见问题，自动生成面试八股文。 让 Kimi 来写几道 JVM 参数调优的面试题 Kimi智能助手的输出 7、模拟在线面试官 Kimi智能助手还可以模拟面试官，进行在线面试模拟。 Kimi智能助手的输出 选择第4个问题，进行回答 Kimi的评分非常高，可见我回答的很专业 8、程序员简历优化 Kimi可以对现有的简历进行优化。
1.7K10编辑于 2024-07-30 - 来自专栏Dance with GenAI
用kimi和claude自动生成时间轴图表
首先，在kimi中输入提示词来获取某个企业的大事记： 联网检索，元语智能chatYuan这个公司的大事记 以下是kimi的回复： 根据搜索结果，元语智能ChatYuan的大事记如下： 2022年10月1
43310编辑于 2024-07-10 - 来自专栏idba
对比通义千问和 kimi的文档解析能力
基于上述提示词，获取阿里云的Redis 产品动态： Kimi Chat 简介: Kimi Chat是北京月之暗面科技有限公司推出的支持输入20万汉字的智能助手产品。 Kimi Chat 的自我介绍 “Kimi Chat 是一个基于人工智能的在线聊天工具，它以我——Kimi，这个由Moonshot AI提供支持的AI助手为核心。 Kimi Chat的主要目的是帮助用户解决问题、提供信息和协助处理各种任务。通过Kimi Chat，用户可以方便地与我进行实时交流，获取所需信息和支持。 Kimi Chat的特点如下： 多语言支持：我擅长中文和英文的对话，可以为用户提供不同语言的服务。 实时互动：Kimi Chat提供了实时的在线交流功能，用户可以随时向我提问或寻求帮助。 Kimi Chat适用于各种场景，无论是学习、工作还是生活，我都可以为您提供帮助。请随时与我交流，让我成为您的智能助手！“
1.8K10编辑于 2024-04-10 - 来自专栏机器学习与统计学
月之暗面（Moonshot AI）和清华大学最新研究：推理吞吐量暴涨54%
紧跟Kimi K2.6，推一篇有点脑洞的论文，来自月之暗面（Moonshot AI）和清华大学的最新联合研究 一句话说清楚：这论文在搞什么？ 把 Prefill（预填充）变成一种跨数据中心的云服务。 实验结果：54% 吞吐量提升 论文用内部一个 1T 参数的混合架构模型（基于 Kimi Linear 架构，3:1 KDA:MLA 层比例）做了案例研究。 模型架构正在重塑推理系统设计 Kimi Linear、Qwen3.5、MiMo-V2-Flash、Ring-2.5-1T……新一代模型几乎都在走混合注意力路线。
19010编辑于 2026-04-24
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