Moonshot AI 教學 – 如何使用 Kimi K2 模型（完整指南 + 常見問題）

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Moonshot AI 教學 – 如何使用 Kimi K2 模型（完整指南 + 常見問題）

介紹

最近，我一直在探索大型語言模型（LLMs），並遇到了 Moonshot AI，這家公司真的引起了我的注意。他們的旗艦模型 Kimi K2 宣稱可以處理多達 128K 的上下文標記，並使用最先進的 專家混合（MoE） 架構。

許多開發者一直在詢問：我可以自己試試嗎？我該如何使用它？
因此，我決定進行測試 — 從 API 註冊到運行實際提示。
這裡有一個完整的逐步教學，讓你可以快速開始。

Moonshot AI 的 Kimi K2 是什麼？

Kimi K2 是由 Moonshot AI 開發的大型語言模型。該公司成立於 2023 年，總部位於北京，旨在構建開放的高性能 AI 模型，讓每個人都能夠使用。

Kimi K2 採用 專家混合（MoE） 設計，擁有約 1 兆 的總參數，但每次推理僅激活 320 億。
它支持令人印象深刻的 128,000 標記上下文窗口，這使它能夠一次處理長文檔、整個代碼庫或冗長的聊天歷史。

簡而言之，Kimi K2 專為 推理、代碼生成、長文本理解 和 代理（工具使用） 任務進行了優化。

主要特徵

超長上下文（128K 標記） – 非常適合文檔分析、研究論文和代碼庫理解。
高效的 MoE 架構 – 每個任務僅激活一部分參數，提高成本效益比。
與 OpenAI 兼容的 API – 與 OpenAI 的端點格式相同，使整合無縫。
多任務能力 – 能夠平穩處理推理、編碼、摘要、翻譯和代理風格的任務。
快速且可擴展 – 穩定的推理，適合大型企業應用。

開始使用：逐步教學

以下是通過 Moonshot 的 API 使用 Python 開始使用 Kimi K2 的簡單指南。

1. 設置你的環境

安裝 Python 3.8+
安裝 OpenAI SDK（與 Moonshot 兼容）：
```
pip install --upgrade openai
```
在 Moonshot AI 平台上創建帳戶並生成你的 API 金鑰。
將你的金鑰設置為環境變量：

export MOONSHOT_API_KEY="your_api_key_here"

2. 基本示例（聊天完成）

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("MOONSHOT_API_KEY"),
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2-0711-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are Kimi, a smart assistant from Moonshot AI."},
        {"role": "user", "content": "Hi! Could you explain the benefits of a long context window?"}
    ],
    temperature=0.6,
)

print(response.choices[0].message.content)

就這樣 — 你正在與 Kimi K2 交談！

3. 高級使用技巧

使用 stream=True 進行實時標記流。
調整 temperature 和 top_p 以平衡創造力與準確性。
中國大陸的端點是 https://api.moonshot.cn/v1。
你也可以使用社區 SDK，如 litellm，進行多提供者整合。

模型比較

模型	參數大小	上下文窗口	優勢	劣勢
Kimi K2 (Moonshot)	~1T (32B 活躍)	128K 標記	非常適合長篇推理與編碼	硬體成本高，社群較小
GPT-4.1 (OpenAI)	未披露	8K–32K	成熟的生態系統，非常穩定	成本高，上下文較短
Claude Opus 4 (Anthropic)	未披露	~100K	強大的安全性和推理能力	訪問限制，延遲較高