Moonshot AI推出Kosong，作爲LLM抽象層解決多模型工具交互的技術棧維護難題。它統一消息結構、支持異步工具編排和可插拔聊天提供商，避免業務邏輯硬編碼，簡化智能體開發。該Python庫作爲代理邏輯與LLM提供商間的中間層，是Kimi CLI的核心驅動組件。
亞馬遜推出免費AI翻譯服務Kindle Translate，幫助KDP作者打破語言障礙，激活全球市場。目前支持英語與西班牙語互譯及德語譯英語，未來將擴展更多語種，解決獨立作者翻譯成本高、本地化難的問題。
國產AI公司月之暗面開源思考型模型Kimi K2Thinking，在HLE基準測試中以44.9%得分超越GPT-5等國際閉源模型，同時訓練成本僅460萬美元，展現高性價比優勢，推動AI成本革命。
上海黃浦區法院一審判決AI提示詞不具備作品獨創性，不構成著作權侵權。這是上海首例涉AI提示詞著作權案，法院認爲提示詞缺乏獨創性，因此不受著作權法保護。
AI生成接吻視頻的領先工具
傳統日本九星氣學結合現代AI智慧，探索你的真實命運。
智能反饋工具，適用於獨立創業者、自由職業者和創作者。
Kiro AI是一款革命性的AI驅動IDE，通過規範驅動開發、智能代理和無縫生產部署，將編碼從概念轉化為生產。
moonshotai
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moonshot
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DevQuasar
本項目基於 moonshotai/Kimi-K2-Thinking 基礎模型，通過自定義反量化腳本將原始的INT4模型轉換為更高質量的文本生成模型，致力於讓知識為每個人所用。
inferencerlabs
基於MLX庫實現的文本生成模型，支持多種量化方式推理，具備分佈式計算能力，可在蘋果硬件環境下高效運行。
mlx-community
Kimi-K2-Thinking 是由 mlx-community 從 moonshotai 原版模型轉換而來的 MLX 格式大語言模型，採用 mlx-lm 0.28.4 版本進行轉換，保留了原模型的思維鏈推理能力。
kirankumarpetlu
這是一個基於Google Gemma-2B-IT基礎模型，使用PEFT（參數高效微調）和LoRA技術進行優化的文本生成模型。該模型通過參數高效的方法在保持基礎模型能力的同時，針對特定任務進行了優化。
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。
mitegvg
該模型是基於VideoMAE架構的暴力檢測模型，在Kinetics數據集預訓練的基礎上，針對暴力檢測任務進行了92輪微調。模型採用Vision Transformer架構，專門用於視頻內容分析，能夠識別視頻中的暴力行為。
這是一個基於 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 模型轉換的 6 位量化版本，專為 Apple MLX 框架優化。該模型保留了原模型強大的指令跟隨能力，同時通過量化技術顯著降低了存儲和計算需求，適合在 Apple 硬件上高效運行。
這是基於moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct模型轉換的4位量化版本，專為Apple MLX框架優化，提供高效的文本生成能力
Kimi Linear是一種混合線性注意力架構，在各種場景下包括短、長上下文以及強化學習擴展機制中，均優於傳統的全注意力方法。它能有效解決傳統注意力機制在長上下文任務中效率低下的問題，為自然語言處理等領域帶來更高效的解決方案。
Kimi Linear是一種高效混合線性注意力架構，在短上下文、長上下文和強化學習場景中均優於傳統全注意力方法。它通過Kimi Delta Attention (KDA)機制優化注意力計算，顯著提升性能和硬件效率，特別擅長處理長達100萬令牌的長上下文任務。
beingbatman
本模型是基於VideoMAE-Large架構在Kinetics數據集上預訓練後，在未知數據集上進行微調的視頻理解模型。在評估集上取得了85.86%的準確率和0.7987的損失值，表現出優秀的視頻分類能力。
kikekewl
MLX是基於Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking基礎模型構建的文本生成庫，專注於高效推理和文本生成任務。該模型採用先進的架構設計，支持大規模參數下的高性能文本處理。
基於MLX庫優化的文本生成模型，採用Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct基礎模型，使用bf16數據類型進行優化，專注於高效文本生成任務，為相關領域開發提供高性能支持。
anikifoss
這是對Moonshot AI的Kimi-K2-Instruct-0905模型的高質量量化版本，採用HQ4_K量化方法，專門優化了推理性能，支持75000上下文長度，適用於文本生成任務。
這是 moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905 模型的 MLX 格式轉換版本，採用創新的 DQ3_K_M 動態 3 位量化技術，專門為 Apple Silicon Mac 設備優化，在保持接近 4 位量化性能的同時顯著減少內存佔用。
這是 moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905 模型的量化版本，致力於讓知識為每個人所用。該項目提供了優化後的模型權重，便於在各種硬件上部署和使用。
基於moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905基礎模型，使用改進版MLX 0.26進行動態量化的大語言模型。通過創新的動態量化策略，在保持出色性能的同時顯著降低硬件需求，可在單臺M3 Ultra設備上高效運行。
ubergarm
這是moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905模型的GGUF格式量化版本，使用ik_llama.cpp分支進行最優量化。該模型採用混合專家架構，支持中文對話和文本生成任務，經過多種量化方案優化，在保持高質量的同時顯著減少內存佔用。
KISTI-KONI
KONI-4B-instruct-20250901是由韓國科學技術信息研究院（KISTI）開發的專注於科技領域的大語言模型，支持韓語和英語，在多種科學基準測試中表現出色，優於其他同規模預訓練模型。
mradermacher
這是KiruruP/anime-recommendation-multilingual-mpnet-base-v2-final模型的靜態量化版本，專門用於句子相似度計算和特徵提取任務，主要支持英語。模型提供了多種量化版本，適用於不同的性能和質量需求。
Solana Agent Kit是一個開源工具包，用於將AI代理連接到Solana協議，支持60多種區塊鏈操作。
Solana Agent Kit MCP服務器是一個為Claude AI提供鏈上工具的標準接口，實現AI代理與Solana區塊鏈的無縫交互。
Kibela MCP Server是一個為知識管理工具Kibela提供的Model Context Protocol服務端，支持通過AI客戶端操作Kibela中的文檔和文件夾。
KiCAD MCP是一個實現AI輔助PCB設計的協議工具，通過自然語言控制KiCAD軟件完成電路板設計。
KickMCP是一個為Kick.com平臺提供API集成的MCP服務器，簡化了開發者對接Kick API的流程。
MCP Browser Kit是一個用於與支持manifest v2的瀏覽器交互的MCP服務器，通過擴展程序實現瀏覽器操作控制。
韓國投資證券REST API MCP服務，提供國內外股票交易、即時行情查詢、賬戶管理等功能，支持異步處理和穩定錯誤處理。
一個AI服務項目，當用戶詢問關於狐狸的問題時，會固定返回'きつねかわいい！！！'的日文可愛回覆。
一個跨平臺的MCP服務器工具，通過自然語言查詢提供列出和終止操作系統進程的功能，適合需要快速管理系統進程的用戶。
KiMCP是一個基於Model Context Protocol (MCP)的服務器項目，旨在整合韓國本地API（如Naver、Kakao、TMAP等）到LLM應用中，提供包括博客搜索、新聞檢索、地圖導航等多種服務功能。
KickMCP是一個強大的Kick.com API集成工具，提供完整的認證、聊天、頻道管理等功能，簡化開發者與Kick平臺的交互。
Kibela MCP服務器實現，使LLM能夠與Kibela內容交互
用於存儲AI交互代碼快照的目錄
ws-mcp是一個將MCP標準輸入輸出服務器封裝為WebSocket的工具，主要用於與kibitz配合使用，支持通過配置文件管理多個MCP服務。
Kite MCP服務是一個與Kite Connect API集成的服務，提供多種交易和賬戶管理功能，包括用戶信息、訂單交易、市場數據等接口的調用。
為kintone設計的MCP服務器，支持通過AI工具如Claude Desktop探索和操作kintone數據。
MCP Probe Kit 是一個強大的開發工具集，提供23個實用工具，覆蓋代碼質量檢測、開發效率提升和項目管理全流程，專為Cursor AI設計，幫助開發者提高開發效率和質量
Kibana MCP服務器項目是一個社區維護的工具，允許MCP兼容客戶端（如Claude Desktop）通過自然語言或編程方式訪問Kibana實例。它基於Elastic Kibana官方API文檔，提供安全認證、API端點管理、搜索執行等功能，支持工具和資源兩種交互模式。
一個基於Kibana API的MCP服務器實現，允許MCP兼容客戶端（如Claude Desktop）通過自然語言或編程方式訪問Kibana實例，提供工具和資源兩種交互模式。
該項目是一個Kibana MCP服務器實現，允許AI助手通過模型上下文協議(MCP)與Kibana安全功能交互，包括告警、規則和例外管理。
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