Kimi Latest

Kimi Latest – Kimi推出的實時更新AI模型，與Kimi智能助手同步

Kimi Latest是一款由月之暗面Kimi推出的實時更新人工智能模型，旨在為用戶帶來與Kimi智能助手相媲美的體驗。它支持高達128k的上下文長度，并能根據輸入狀況自動選擇8k、32k或128k模型進行計費。此外，Kimi Latest還具備圖像理解能力，能夠處理各種視覺任務，并支持自動上下文緩存，緩存命中的Tokens費用極低，僅為1/M Tokens。

Kimi Latest是什么

Kimi Latest是月之暗面Kimi推出的實時更新AI模型，提供與Kimi智能助手高度一致的使用體驗。它支持128k的上下文長度，并根據輸入動態選擇8k、32k或128k模型進行計費。同時，Kimi Latest具有圖像理解的能力，能夠處理視覺相關的任務。此外，該模型支持自動上下文緩存，緩存命中時的Tokens費用極為低廉，僅為1/M Tokens。

Kimi Latest

Kimi Latest的主要功能

最新的模型能力：緊跟Kimi智能助手所使用的最新模型，包含尚處于實驗階段的新特性。
超長上下文支持：可支持128k的上下文長度，靈活選擇8k、32k或128k模型進行計費。
圖像理解能力：作為視覺模型，能夠理解和處理圖片內容。
自動上下文緩存：具備自動上下文緩存功能，緩存命中的Tokens費用僅為1/M Tokens。
高級功能集成：支持ToolCalls、JSON模式、部分模式和聯網搜索等功能。
廣泛的適用場景：適合大模型應用（例如ChatWise、ChatBox等），提供與Kimi智能助手類似的體驗。

Kimi Latest的技術原理

長思維鏈技術（Long-CoT）：Kimi Latest繼承了Kimi K1.5的長思維鏈技術，通過延長推理鏈的長度，能夠進行更深入的思考和復雜推理，特別在數學、編程和多模態推理任務中表現優異。
長上下文擴展（Long Context Scaling）：支持高達128k的上下文長度，通過部分回滾策略優化計算效率，尤其在處理長文本和復雜對話時更具優勢。
改進的策略優化（Improved Policy Optimization）：采用基于長思維鏈的強化學習公式，結合在線鏡像下降法進行策略優化。
多模態聯合訓練（Multimodalities）：支持文本與視覺數據的聯合訓練，能夠同時處理兩類信息，實現跨模態推理。
自動上下文緩存：引入自動上下文緩存技術，緩存命中的Tokens費用極為低廉，僅為1/M Tokens。
簡潔框架設計：擯棄復雜的蒙特卡洛樹搜索和價值函數技術，通過擴展上下文長度與優化策略來提升推理能力。
Long2Short技術：采用Long2Short技術，將長鏈思維模型的推理能力有效遷移至短鏈思維模型，進一步優化性能。

Kimi Latest的項目地址

項目官網：Kimi智能助手

Kimi Latest的模型定價

kimi-latest-8k：1M tokens；輸入價格（緩存命中）￥1.00；輸入價格（緩存未命中）￥12.00；輸出價格￥12.00。
kimi-latest-32k：1M tokens；輸入價格（緩存命中）￥1.00；輸入價格（緩存未命中）￥24.00；輸出價格￥24.00。
kimi-latest-128k：1M tokens；輸入價格（緩存命中）￥1.00；輸入價格（緩存未命中）￥60.00；輸出價格￥60.00。

為什么要推出Kimi Latest？

滿足多樣化需求：隨著Kimi智能助手與開放平臺用戶需求的逐漸分化，智能助手需要更加情感豐富的回復，而開放平臺用戶更注重文本的結構化處理和精準輸出。這種差異可能導致提示詞失效等問題。
維持模型穩定性：雖然Kimi智能助手的快速迭代能不斷推出新功能，但這也可能引入一些尚未穩定的實驗性特性，導致在不同場景下表現不一。因此，開放平臺與智能助手所用模型存在差異，引發用戶對回復不一致的疑問。
同步最新能力：為解決上述問題，推出Kimi Latest模型，將始終與Kimi智能助手的最新模型對標，隨智能助手的更新而升級。這樣，開放平臺用戶能夠體驗到最新模型的優越性能，同時保持模型的穩定性。
提升用戶體驗：通過推出Kimi Latest模型，月之暗面科技為開發者與用戶提供更靈活、高效且穩定的AI模型解決方案，以滿足他們在多樣化場景下的需求。

Kimi Latest的特殊說明

正在使用如ChatWise、ChatBox、LobeChat、OpenCat等大型模型應用的用戶，若希望使用Kimi作為你的AI伙伴，Kimi Latest模型將是最佳選擇。
若您正在構建AI智能助手或客服，追求與Kimi智能助手相似的體驗，Kimi Latest模型將是理想的選擇。
若需進行意圖識別或結構化數據提取，請選擇moonshot-v1系列模型。
在moonshot-v1系列模型中效果穩定的用戶，若切換至Kimi Latest模型，需重新調整提示詞。