Kimi K2 現在在 SiliconFlow 上思考：能夠推理和行動的思考代理

總結： Kimi K2 思考 現在可以在SiliconFlow上使用，這是Moonshot AI最新且最先進的開源思考模型。設計為一個推理代理，它一步步推理並可以執行高達200-300個連續的工具調用而不需人工干預，能在數百步中一致推理以解決複雜問題。它在推理、代理搜索、編碼、寫作和一般能力方面表現出色。通過OpenAI/Anthropic兼容的API與SiliconFlow的集成，開始使用Kimi K2 思考來無縫地融入您的代理和工作流程。

我們很高興歡迎Kimi K2 思考，Moonshot AI 最先進的開源思考模型現在可以在SiliconFlow上使用。與僅思考的傳統推理模型不同，它能推理和行動，自動組合高達300次工具調用——搜索，代碼，數據工具——來端到端解決複雜問題。這標誌著Moonshot在測試時間擴展方面的突破：同時延伸推理深度和代理能力，以解鎖新的問題解決能量。

使用SiliconFlow的Kimi K2 思考API，您可以期待：

• 經濟實惠的定價：Kimi K2 思考 $1.1/百萬tokens（輸入）和 $4.5/百萬tokens（輸出）。

• 262K 上下文窗口： 完美適合長文件、複雜推理和擴展代理任務。

• 超越GPT-5 & Claude Sonnet 4.5： 在關鍵的推理、編碼和代理基準上。

無論您是在構建推理代理、編碼助手，還是研究助手，Kimi K2 思考現在可以通過SiliconFlow的OpenAI/Anthropic兼容的API訪問——準備好插入您的現有工作流程。

關鍵特徵

Kimi K2 思考現在可在SiliconFlow上使用，具備以下關鍵能力：

• 深度思考與工具編排：端到端訓練以將思維鏈推理與函數調用交織，在不漂移的情況下實現自動研究、編碼和寫作工作流。例如，在構建交互式視覺模擬時，它協調推理與工具調用，以將高層次指令轉換為可運行的代碼——在複雜開發任務中大大提高自動化和可靠性。

• 生產就緒速度：本地 INT4 量化實現2倍推理速度而無質量損失——當您運行涉及數百個操作的任務時尤為重要。

• 長會話期間可靠：通過自適應推理循環處理200-300個連續動作：計劃 → 推理 → 執行 → 適應 → 磨練。與通常在30-50步後失去焦點的典型模型不同，它將複雜問題分解為明確的子任務並完成端到端工作流。

• 強大的通用寫作能力： 處理創意、分析和個性化的寫作，具有一致的邏輯、生動的細節和充滿同理心的語氣——平滑地跨風格適應而不失質量。

基準性能

Kimi K2 思考在評估推理、編碼和代理能力的基準上創造了新紀錄，超越了像GPT-5和Claude Sonnet 4.5這些領先的模型：

• 代理推理：在HLE上達到44.9%，這是一個涵蓋超過100個科目成千上萬專家級問題的嚴格基準。

• 代理編碼：在SWE-Bench Verified上得分71.3%和在SWE-Multilingual上得分61.1%，展示了跨編程語言和代理結構的強大的泛化。此外，在HTML、React和組件密集的前端任務上提供了顯著的改進。

• 代理搜索和瀏覽：在BrowseComp上達到60.2%，高於人類基準的29.2%的兩倍。

開發者就緒的集成

除了Kimi K2 思考的行業領先性能外，SiliconFlow還提供與您的現有開發生態系統的即時兼容性：

• OpenAI兼容工具：無縫集成Cline、Qwen Code、Gen-CLI和其他標準開發環境——只需插入您的SiliconFlow API密鑰。

• Anthropic兼容API：可在Claude Code和任何Anthropic兼容工具上使用，用於代碼審查、調試和建築重構。

• 平台集成：可在Dify、ChatHub、Chatbox、Sider、MindSearch、DB-GPT中即用，還可通過OpenRouter獲取。

借助強大的模型、無縫的集成和具有成本效益的定價，SiliconFlow改變您構建的方式，讓您能更快地交付並更智能地擴展。

立即開始

1. 探索： 在SiliconFlow 體驗中心中嘗試Kimi K2 思考。

2. 集成： 使用我們的OpenAI兼容API。在SiliconFlow API文檔中探索完整的API規範。

   
   

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "moonshotai/Kimi-K2-Thinking",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Please provide information about a person in the following JSON format: {   \"name\": \"string\",   \"age\": \"number\",   \"occupation\": \"string\",   \"hobbies\": [\"string\"] }  Generate a realistic example."
        }
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "stop": "1",
    "temperature": 0.7,
    "response_format": {"type": "json_object"}
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

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