Moonshot 的 Kimi K2 用于编码：我们在 Cline 中的第一印象

月之暗面 AI 的 Kimi K2 现已在 Cline 中提供。这个 1T 参数的开源模型凭借其基准测试结果，特别是在编码任务方面，引起了广泛关注。对于那些好奇这些基准测试是否能转化为实际性能的开发者来说，Cline 提供了一个完美的测试环境。

Kimi K2 令人印象深刻的基准测试性能

让我们从基准测试结果开始。Kimi K2 在编码性能方面确实令人印象深刻，并且在开源模型中处于 SOTA（State-of-the-Art）地位。

该模型在 SWE-bench Verified（测试模型解决真实 GitHub 问题的能力）上实现了 65.8% 的单次尝试准确率。相比之下，这超过了 GPT-4.1（54.6%），仅次于顶尖模型中的 Claude Sonnet 4。在多语言版本的 SWE-bench 上，Kimi K2 以 47.3% 的准确率领先所有模型。

在 LiveCodeBench 上，Kimi K2 得分为 53.7%，位居开源模型之首。EvalPlus 基准测试显示其 SOTA 得分为 80.3，显著优于 DeepSeek-V3 和 Qwen 2.5 等可比较的模型。

在分析了 Cline 数千名用户超过一周的生产数据后，Kimi K2 带来了惊人的结果。在实际的代码差异编辑任务（即便是前沿模型也会面临挑战的复杂搜索和替换操作）中，Kimi K2 的失败率低至 3.3%，与 Claude 4 Sonnet 持平甚至偶尔超越。

Kimi K2 专为工具调用代理而训练

这些令人印象深刻的基准背后是一种独特的训练方法。Kimi K2 的代理能力来自于大规模的合成数据生成，模拟了数千种场景中的真实世界工具使用。这包括对 MCP（Model Context Protocol）工具的训练—— Cline 用于其工具生态系统的相同协议。这意味着 Kimi K2 不仅仅擅长编写代码；它还针对 Cline 强大的代理所需的工具调用和多步骤执行进行了专门优化。

在 Cline 中充分利用 Kimi K2

测试证实，Kimi K2 在工具调用和执行方面表现出色——这是代理编码的关键能力。作为一个与最佳专有选项直接竞争的开源模型，它代表了可访问的 AI 编码向前迈出的重要一步，其价格仅为 Sonnet-4 的一小部分（输入/输出每百万 token 分别为 $0.14/$2.49）。

根据我们的测试和社区反馈，我们认为 Kimi K2 在 Act Mode（执行模式）中表现出色。虽然 Kimi K2 具有强大的推理能力，但其真正的优势似乎在于执行定义明确的计划。让一个针对规划优化的模型（例如具有巨大上下文窗口的 Gemini 2.5 Pro）制定策略，然后让 Kimi K2 利用其强大的编码能力来执行。

尽管如此，我们鼓励您在 Cline 中试用 Kimi K2，并得出关于它对您有何用途的自己的结论！

如何在 Cline 中使用 Kimi K2

选项 1：官方 Cline 提供商（最简单的方法）

为了获得最流畅的体验，您可以使用官方 Cline 提供商。这是推荐的方法。

只需从模型下拉菜单中选择 cline:moonshotai/kimi-k2 即可。

选项 2：免费 OpenRouter 端点（非常适合测试）

OpenRouter 提供一个免费的、受速率限制的端点。这非常适合试用模型，但请注意，由于需求量大，您可能会遇到较高的延迟。

从模型下拉菜单中选择 openrouter/moonshotai/kimi-k2。

准备好试用 Kimi K2 了吗？ 下载 Cline 体验最新的开源编码 AI。