引言

最近在研究大语言模型(LLM)时，Moonshot AI这家公司引起了我的注意。他们的旗舰模型Kimi K2宣称支持128K tokens上下文长度，并采用前沿的**混合专家(MoE)**架构。

很多开发者都在问：我能亲自试用吗？具体怎么操作？
为此我进行了全面实测——从API注册到实际提示词测试。
以下是完整的逐步教程，助你快速上手。

引言

大语言模型（LLM）竞赛正进入白热化阶段，当前最受瞩目的三款模型分别是：MiniMax M2、GLM 4.6和Kimi-K2-思维。

每款模型在架构设计、上下文长度和应用侧重上各具特色。本文将带您了解它们的核心差异、优势场景以及如何根据需求选择最适合的模型。

1. MiniMax M2概览