美國AI服務成本飆升，逼使Coinbase等美企轉用中國開源模型降本。Coinbase將智譜GLM5.2、月之暗面Kimi K2.7設爲工程師默認工具，在不限用量的同時大幅壓縮AI開支。降本已成核心驅動力。
LM Studio與蘋果在WWDC2026演示中，僅用四臺Mac Studio便成功運行月之暗面萬億參數大模型Kimi K2.6，打破雲端GPU壟斷。該模型總參數1萬億，採用MoE架構，激活參數320億，支持長上下文、多模態及智能體任務，讓消費級硬件承載前沿AI成爲現實。
在 WWDC 上，LM Studio 與蘋果聯手，用四臺 Mac Studio 集羣成功運行月之暗面（Moonshot AI）的旗艦模型 Kimi K2.6。該模型採用 MoE 架構，總參數量達一萬億，有力彰顯了 Apple Silicon 架構處理超大規模 AI 模型的潛力。
在WWDC 2026上，LM Studio與蘋果合作，由四臺Mac Studio集羣流暢運行了月之暗面的萬億參數MoE大模型Kimi K2.6。此舉打破大模型必須依賴雲端的刻板印象，展現了消費級硬件承載前沿AI算力的巨大潛力，成爲本地化部署的里程碑。
強大的開源Kimi K2聊天平臺，通過Kimi AI在編程和數學基準測試中超越GPT-4。企業級Kimi AI，成本降低95%。
Moonshot
$4
輸入tokens/百萬
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輸出tokens/百萬
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上下文長度
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inferencerlabs
Kimi - K2 - Thinking 3.825bit MLX 是一款用於文本生成的量化模型，通過不同的量化方式在測試中取得不同的困惑度表現，其中q3.825bit量化能達到1.256的困惑度。
moonshotai
Kimi K2 Thinking 是月之暗面（Moonshot AI）開發的最新一代開源思維模型，具有強大的深度推理能力和工具調用功能。該模型採用混合專家架構，支持原生INT4量化，擁有256k上下文窗口，在多個基準測試中表現出色。
richardyoung
這是一個高性能的4位量化版本的Kimi K2 Instruct模型，專為使用MLX框架在Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）Mac上運行而優化。該模型擁有6710億參數，支持128K上下文窗口，在質量和效率之間實現了出色的平衡，是大多數實際部署的理想選擇。
DevQuasar
Kimi - K2 - Instruct 是一個基於 moonshotai/Kimi - K2 - Instruct 模型的量化版本，旨在讓知識更廣泛地惠及大眾。
Kimi K2 是一款先進的混合專家（MoE）語言模型，擁有 320 億激活參數和 1 萬億總參數，針對代理能力進行了優化。
unsloth
Kimi K2是一款先進的混合專家（MoE）語言模型，具備320億激活參數和1萬億總參數，針對智能代理能力進行了優化。
Kimi K2是一款先進的混合專家（MoE）語言模型，擁有320億激活參數和1萬億總參數，針對智能體能力進行了優化。
Kimi K2 是一款先進的混合專家（MoE）語言模型，擁有 320 億激活參數和 1 萬億總參數，針對智能體能力進行了優化。
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