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月之暗面于今日发布 Kimi K2 模型的最新版本（0905），该版本在编程任务中的表现得到显著优化，主要更新内容如下：
模型在 Agentic Coding 方面的能力获得提升，在多个公开基准测试以及实际编程场景中展现出更佳的性能表现。前端编程体验也进行了优化，代码的美观性与实用性均有提高。
此外，模型的上下文长度从原先的 128K 提升至 256K，为处理更复杂、更长期的任务提供了更强有力的支持。新版本还提供高速 API，输出速度最高可达每秒 60-100 个 Token。
根据官方提供的测试数据，新版 Kimi K2 在重点考察真实软件工程能力的 SWE-bench Verified 等基准测试中，取得了令人瞩目的成绩。
Kimi 开放平台现已上线 kimi-k2-0905-preview 模型 API。该版本支持 256K 上下文长度，并配备 Token Enforcer 功能，确保 toolcall 的格式完全正确。接口完全兼容 Anthropic API，同时支持 WebSearch 工具，进一步提升 K2 与 Claude Code 的使用体验。
新版本还引入了全自动 Context Caching 功能，有助于降低输入 Token 的消耗。定价方面，新版本维持与此前 0711 版相同的收费标准。
对于有高速输出需求的用户，高速版 API（kimi-k2-turbo-preview）也已同步升级至新模型，其输出速度可达到每秒 60-100 个 Token。
如需本地部署，用户可通过 Hugging Face、ModelScope 等平台下载相应模型。 | 
