什麼是 Moonshotai 及替代 AI 語言模型？
Moonshotai 及替代 AI 語言模型是專精於編碼、推理和複雜問題解決任務的先進大型語言模型。這些模型利用專家混合（MoE）和大規模強化學習等尖端架構，在軟體工程基準測試中提供頂尖性能。它們使開發者能夠自動化程式碼生成、除錯以及對真實程式碼庫進行自主修補，同時在數學、通用推理和基於代理的任務中也表現出色。這些模型普及了強大 AI 功能的使用，促進了軟體開發和複雜分析工作流程的創新。
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B 是一款全新的開源編碼大型語言模型，在 SWE-bench Verified 上達到 60.4% 的成績，創下了開源模型中的最新紀錄。它透過大規模強化學習進行優化，能夠在 Docker 中自主修補真實的程式碼庫，並且只有在完整測試套件通過時才能獲得獎勵。這確保了模型提供符合真實世界軟體工程標準的正確、穩健且實用的解決方案。
Kimi-Dev-72B：最先進的開源編碼模型
Kimi-Dev-72B 代表了開源編碼 AI 的一項突破，在極具挑戰性的 SWE-bench Verified 基準測試中取得了令人印象深刻的 60.4% 成績。該模型擁有 720 億個參數和 131K 的上下文長度，透過大規模強化學習進行了優化，能夠在 Docker 環境中自主修補真實的程式碼庫。模型只有在完整測試套件通過時才能獲得獎勵，確保其提供符合真實世界軟體工程標準的正確、穩健且實用的解決方案。此模型已在 SiliconFlow 上提供，價格具競爭力，輸入 tokens 每百萬個 0.29 美元，輸出 tokens 每百萬個 1.15 美元。
優點
- 在 SWE-bench Verified 上達到 60.4% 的頂尖性能。
- 擁有 131K 的長上下文，適用於複雜的程式碼庫。
- 透過強化學習優化，提升真實世界準確性。
缺點
- 因 720 億參數導致較高的計算需求。
- 主要針對編碼任務進行優化，而非一般對話。
我們喜愛它的理由
- 它為開源編碼模型設立了新標竿，能夠提供可在真實 Docker 環境中通過完整測試套件的生產級程式碼修補。
moonshotai/Kimi-K2-Instruct
Kimi K2 是一款專家混合（MoE）基礎模型，具有卓越的編碼和代理能力，總參數達 1 兆，啟用參數為 320 億。在涵蓋通用知識推理、程式設計、數學和代理相關任務的基準評估中，K2 模型的表現優於其他領先的開源模型。
Kimi-K2-Instruct：性能卓越的大規模 MoE 模型
Kimi K2-Instruct 是一款革命性的專家混合（MoE）基礎模型，結合了龐大規模與卓越效率。它擁有 1 兆個總參數，但僅啟用 320 億個參數，在編碼、數學、通用推理和基於代理的任務等多個領域提供傑出性能。該模型的 MoE 架構使其能夠在保持計算效率的同時，超越其他領先的開源模型。憑藉 131K 的上下文長度以及在 SiliconFlow 上具競爭力的定價（輸入 tokens 每百萬個 0.58 美元，輸出 tokens 每百萬個 2.29 美元），它代表了大規模 AI 部署的最前沿技術。
優點
- 擁有 1 兆參數的大規模 MoE 架構。
- 在編碼、數學和推理方面表現卓越。
- 僅啟用 320 億參數，效率高。
缺點
- 因先進的 MoE 架構導致定價較高。
- 模型複雜，可能需要專業知識才能優化使用。
我們喜愛它的理由
- 它代表了 MoE 技術的巔峰，以高效的啟用方式提供兆級參數的性能，並在多樣化的 AI 任務中取得卓越成果。
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b 是 OpenAI 的開源權重大型語言模型，擁有約 1170 億參數（51 億啟用），採用專家混合（MoE）設計和 MXFP4 量化技術，可在單一 80 GB GPU 上運行。它在推理、編碼、健康和數學基準測試中提供 o4-mini 級別或更佳的性能，並完全支援思維鏈（CoT）、工具使用，且採用 Apache 2.0 授權，可用於商業部署。
gpt-oss-120b：OpenAI 的高效開源權重強大模型
gpt-oss-120b 代表了 OpenAI 對開源 AI 的承諾，這是一款精密的 1200 億參數 MoE 模型，僅啟用 51 億參數以實現高效運行。它採用先進的 MXFP4 量化技術，可在單一 80 GB GPU 上運行，同時在推理、編碼、健康和數學基準測試中達到或超越 o4-mini 的性能。該模型具備全面的思維鏈能力、工具使用功能，並附有 Apache 2.0 授權，可用於商業部署。在 SiliconFlow 上以極具競爭力的價格提供，輸入 tokens 每百萬個 0.09 美元，輸出 tokens 每百萬個 0.45 美元，讓更多開發者能夠接觸到先進的 AI 技術。
優點
- 透過 MXFP4 量化技術，可在單一 80 GB GPU 上高效運行。
- 在多個基準測試中達到 o4-mini 級別的性能。
- 採用 Apache 2.0 授權，可用於商業部署。
缺點
- 較少的啟用參數數量可能會限制某些複雜任務。
- 較新的模型，社群支援可能較少。
我們喜愛它的理由
- 它透過一個高效量化、可商業部署的開源權重模型，普及了具有 OpenAI 品質性能的先進 AI 技術。
AI 模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的 Moonshotai 及替代 AI 模型，每個模型都在不同領域表現出色。對於尖端的編碼任務，Kimi-Dev-72B 提供最先進的 SWE-bench 性能。對於全面的 AI 能力，Kimi-K2-Instruct 提供大規模 MoE 架構和卓越的推理能力。對於具成本效益的部署，gpt-oss-120b 透過高效量化提供 OpenAI 品質的性能。此比較可幫助您根據特定的開發和部署需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 模型類型 | SiliconFlow 定價 (輸入/輸出) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | 聊天 | $0.29/$1.15 每百萬 tokens | 頂尖的編碼能力 (60.4% SWE-bench) |
| 2 | Kimi-K2-Instruct | moonshotai | 聊天 | $0.58/$2.29 每百萬 tokens | 大規模 1T 參數 MoE 架構 |
| 3 | gpt-oss-120b | openai | 聊天 | $0.09/$0.45 每百萬 tokens | 高效量化與 Apache 2.0 授權 |
常見問題
我們 2025 年的前三名選擇是 Kimi-Dev-72B、Kimi-K2-Instruct 和 gpt-oss-120b。這些模型中的每一個都因其在編碼、推理方面的卓越性能，以及像專家混合（MoE）設計這樣的創新型架構而脫穎而出，這些架構在軟體工程和複雜問題解決任務中提供了卓越的成果。
對於卓越的編碼能力，Kimi-Dev-72B 以其在 SWE-bench Verified 上 60.4% 的性能和自主修補程式碼庫的能力處於領先地位。對於全面的編碼加推理能力，Kimi-K2-Instruct 憑藉其大規模 MoE 架構表現出色。對於需要商業部署且具成本效益的編碼需求，gpt-oss-120b 憑藉其 Apache 2.0 授權提供了極佳的價值。