11月8日消息，國產(chǎn)在AI大模型這個領(lǐng)域，大登頂美國公司選擇了封閉路線，模型投資巨大，開源而國產(chǎn)大模型大多選擇了開源，王只花此前DeepSeek、元比Qwen都各領(lǐng)風騷，還低現(xiàn)在月之暗面的國產(chǎn)Kimi K2 Thinking又封王了。

Kimi K2 Thinking是大登頂K2家族中的思考大模型，在多項基準測試中表現(xiàn)達到SOTA水平，模型超越GPT-5，開源同時Agentic搜索、王只花Agentic編程、元比寫作和綜合推理能力等方面也取得全面提升。還低

發(fā)布兩天來，國產(chǎn)Kimi K2 Thinking已經(jīng)登頂HuggingFace抱抱臉榜單，而且國外網(wǎng)友好好評不斷，順帶著都在吐槽OpenAI等公司的封閉模型問題。

在人類終極考試（ HLE）這項超難基準上，Kimi K2 Thinking 取得44.9%的分數(shù)，超過了Grok4、GPT-5、Claude 4.5等先進模型，如果是 Kimi K2 Thinking Heavy，分數(shù)還可以進一步達到 51%。

對此HuggingFace聯(lián)合創(chuàng)始人Thomas Wolf也發(fā)表了對Kimi K2 Thinking的評價，稱我們正在見證又一次DeepSeek時刻，開源軟件再次超越閉源軟件，今后是不是每隔幾個月就會發(fā)生一次這種情況？

然而Kimi K2 Thinking驚艷的地方不僅在于能力多強大，更關(guān)鍵的一點是成本很低，API價格是百萬token輸入0.15美元（緩存命中）/0.6美元（緩存未命中），每百萬token輸出2.5美元，比GPT-5的價格（每百萬token輸入1.25美元、輸出10美元）低一個數(shù)量級。

之所以這么低，跟它的訓練成本大幅降低有關(guān)，據(jù)據(jù)知情人士透露，Kimi K2 Thinking的訓練成本為460萬美元，要知道之前的成本標桿DeepSeek V3模型也花了560萬美元，現(xiàn)在又降低了至少10%成本。

如果對比國外的大模型，那就更不是一個量級的了，OpenAI的GPT-3花費了數(shù)十億美元，谷歌、微軟、XAI等公司的大模型也一樣是燒錢燒出來的，光是GPU費用就遠超國內(nèi)公司的投入。