Claude Code下Kimi-k2模型初试

   Kimi-k2模型官方介绍,于2025年7月11日发布的 MoE架构 基础模型,总参数达1万亿(激活参数320亿),主要强化代码生成与通用Agent任务处理能力。 ‌
‌代码能力‌:在 SWE Bench Verified 、 Tau2 等测试中表现优于 DeepSeek V3 、 Qwen3 等模型,支持生成3D景观代码(含粒子特效、昼夜变化等交互功能)。 ‌
‌Agent任务处理‌:可解析复杂指令(支持13万行原始数据解析),在 AceBench 工具调用能力测试中接近 OpenAI 和 Anthropic 水平。 ‌
‌架构特性‌:采用 MuonClip优化器 提升训练效率,预训练阶段优化Token利用,支持128K上下文API服务。

     Claude Code 是由 Anthropic 开发的AI编码助手,于2025年2月24日发布,支持通过终端界面执行代码编辑、测试、Git操作等任务。其核心特点包括: ‌
‌代码生成与修复‌:根据自然语言描述生成代码,支持修复逻辑错误和重构代码。
‌自动化测试‌:自动执行代码测试并检查质量。
‌Git管理‌:处理合并冲突、创建提交记录、生成PR(Pull Request)等操作。

实践

安装相关请参考文章,环境变量配置

Linux请用export,  windows的环境配置如下

image

工程重构方案

cladueK2-1

代码审查Review

cladueK2-2

由于我没有安装GitHub CLI, 由于是免费账户,只有1个并发,导致HTTP 429限流异常出现,看到命令行下TPS超过每秒1个

简单聊天问答

cladueK2-3

回答正确,不确定是否是英文操作系统原因,返回都是英文,如上自动关联上下文了,又问我是否需要帮助基于ThingBroad代码库

在Cline中使用K2

配置请参考官方教程

cladueK2-4

Trae中配置K2模型

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基于K2模型解读工程代码

cladueK2-6

命令行参考

       Claude Code CLI参考

总结

        1.kimi k2 模型 API frees模式下 15.00RMB,在编程模式下,经常HTTP 429限流问题, 天下没有免费午餐,得充值,有官方活动码的同学除外。

        2.线上API整体速度相比其他模型API较慢,与近日使用人员较多有关。

        3.可以进一步尝试本地部署K2模型。

### 关于 Claude 3.7 Sonnent 模型的详细介绍 Claude 3.7 Sonnent 是 Anthropic 公司推出的最新一代大型语言模型,以其卓越的混合推理能力而闻名。它能够快速生成即时响应,同时也支持扩展性的逐步推理过程[^1]。这种双重思维方式使得该模型在处理复杂任务时表现出色。 此外,Claude 3.7 Sonnent 还被广泛认为是在编程领域表现最佳的大规模人工智能之一[^3]。为了进一步提升开发者的体验,Anthropic 推出了专门针对编码优化的工具——Claude Code[^1]。这一工具旨在帮助程序员更高效地完成各种复杂的软件工程任务。 关于文档下载部分,官方通常会提供详尽的技术说明文件供开发者查阅。然而具体获取途径可能需要访问 Anthropic 官方网站或者通过其 API 页面寻找相关链接。由于这些资料往往涉及版权保护措施,建议直接联系厂商以获得合法授权版本[^2]。 对于希望深入了解此款先进 AI 技术的研究人员来说,除了阅读官方发布的白皮书外,还可以关注学术期刊以及技术博客上的讨论文章。它们可能会分享更多实际应用案例和技术细节方面的见解。 ```python import requests def download_document(url, destination): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: with open(destination, 'wb') as file: file.write(response.content) print(f"Document downloaded successfully at {destination}") else: print("Failed to retrieve the document") # Example usage (hypothetical URL provided for illustration purposes only) download_document('https://anthropic.com/c37s-documentation', './claude_37_sonnent.pdf') ``` 以上代码片段展示了一个简单的 Python 函数用于从网络地址下载指定文件到本地存储位置的例子。请注意替换真实有效的URL路径才能正常使用这段脚本。
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