美国AI服务成本飙升，逼使Coinbase等美企转用中国开源模型降本。Coinbase将智谱GLM5.2、月之暗面Kimi K2.7设为工程师默认工具，在不限用量的同时大幅压缩AI开支。降本已成核心驱动力。
LM Studio与苹果在WWDC2026演示中，仅用四台Mac Studio便成功运行月之暗面万亿参数大模型Kimi K2.6，打破云端GPU垄断。该模型总参数1万亿，采用MoE架构，激活参数320亿，支持长上下文、多模态及智能体任务，让消费级硬件承载前沿AI成为现实。
在 WWDC 上，LM Studio 与苹果联手，用四台 Mac Studio 集群成功运行月之暗面（Moonshot AI）的旗舰模型 Kimi K2.6。该模型采用 MoE 架构，总参数量达一万亿，有力彰显了 Apple Silicon 架构处理超大规模 AI 模型的潜力。
在WWDC 2026上，LM Studio与苹果合作，由四台Mac Studio集群流畅运行了月之暗面的万亿参数MoE大模型Kimi K2.6。此举打破大模型必须依赖云端的刻板印象，展现了消费级硬件承载前沿AI算力的巨大潜力，成为本地化部署的里程碑。
强大的开源Kimi K2聊天平台，通过Kimi AI在编程和数学基准测试中超越GPT-4。企业级Kimi AI，成本降低95%。
Moonshot
$5
输入tokens/百万
$20
输出tokens/百万
32
上下文长度
$8
$32
262
inferencerlabs
Kimi - K2 - Thinking 3.825bit MLX 是一款用于文本生成的量化模型，通过不同的量化方式在测试中取得不同的困惑度表现，其中q3.825bit量化能达到1.256的困惑度。
moonshotai
Kimi K2 Thinking 是月之暗面（Moonshot AI）开发的最新一代开源思维模型，具有强大的深度推理能力和工具调用功能。该模型采用混合专家架构，支持原生INT4量化，拥有256k上下文窗口，在多个基准测试中表现出色。
richardyoung
这是一个高性能的4位量化版本的Kimi K2 Instruct模型，专为使用MLX框架在Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）Mac上运行而优化。该模型拥有6710亿参数，支持128K上下文窗口，在质量和效率之间实现了出色的平衡，是大多数实际部署的理想选择。
DevQuasar
这是LLM360/K2-Think模型的量化版本，致力于让知识更加自由地传播，秉持'让知识为每个人所用'的理念。该版本通过量化技术优化了模型大小和推理效率。
Kimi - K2 - Instruct 是一个基于 moonshotai/Kimi - K2 - Instruct 模型的量化版本，旨在让知识更广泛地惠及大众。
Kimi K2 是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，拥有 320 亿激活参数和 1 万亿总参数，针对代理能力进行了优化。
unsloth
Kimi K2是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，具备320亿激活参数和1万亿总参数，针对智能代理能力进行了优化。
Kimi K2是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，拥有320亿激活参数和1万亿总参数，针对智能体能力进行了优化。
Kimi K2 是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，拥有 320 亿激活参数和 1 万亿总参数，针对智能体能力进行了优化。
LLM360
K2是一个650亿参数规模的大语言模型，通过完全透明化的训练方案，以35%计算量优势超越Llama 2 70B。
Changgil
基于SOLAR-10.7B-v1.0微调的韩语大语言模型，专注于韩语理解和生成任务
speechcolab
Icefall 是一个基于 k2 框架的自动语音识别（ASR）工具包，专注于高效和灵活的语音识别模型训练与推理。
gagan3012
一个基于T5的模型，能够将输入的关键词转换为连贯的句子。
基于T5的模型，能够将输入的关键词转换为完整的句子。
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