快科技 11 月 8 日消息，在 AI 大模型这个领域，美国公司选择了封闭路线，投资巨大，而国产大模型大多选择了开源，此前 DeepSeek、Qwen 都各领风骚，现在月之暗面的 Kimi K2   Thinking 又封王了。

Kimi K2   Thinking 是 K2 家族中的思考大模型，在多项基准测试中表现达到 SOTA 水平，超越 GPT-5，同时 Agentic 搜索、Agentic 编程、写作和综合推理能力等方面也取得全面提升。

发布两天来，Kimi K2   Thinking 已经登顶 HuggingFace 抱抱脸榜单，而且国外网友好好评不断，顺带着都在吐槽 OpenAI 等公司的封闭模型问题。

在人类终极考试（ HLE）这项超难基准上，Kimi K2 Thinking 取得 44.9% 的分数，超过了 Grok4、GPT-5、Claude 4.5 等先进模型，如果是 Kimi K2 Thinking Heavy，分数还可以进一步达到 51%。

对此 HuggingFace 联合创始人 Thomas Wolf 也发表了对 Kimi K2 Thinking 的评价，称我们正在见证又一次 DeepSeek 时刻，开源软件再次超越闭源软件，今后是不是每隔几个月就会发生一次这种情况？

然而 Kimi K2   Thinking 惊艳的地方不仅在于能力多强大，更关键的一点是成本很低，API 价格是百万 token 输入 0.15 美元（缓存命中）/0.6 美元（缓存未命中），每百万 token 输出 2.5 美元，比 GPT-5 的价格（每百万 token 输入 1.25 美元、输出 10 美元）低一个数量级。

之所以这么低，跟它的训练成本大幅降低有关，据据知情人士透露，Kimi K2 Thinking 的训练成本为 460 万美元，要知道之前的成本标杆 DeepSeek V3 模型也花了 560 万美元，现在又降低了至少 10% 成本。

如果对比国外的大模型，那就更不是一个量级的了，OpenAI 的 GPT-3 花费了数十亿美元，谷歌、微软、XAI 等公司的大模型也一样是烧钱烧出来的，光是 GPU 费用就远超国内公司的投入。