先了解这件事
月之暗面开源了Kimi Vendor Verifier(KVV)项目,用于帮助开源模型用户校验推理实现的准确性。据官方博客,KVV包含六项基准测试,覆盖API参数约束预校验、OCRBench、MMMU Pro、AIME2025、K2VV ToolCall与SWE-Bench,其中SWE-Bench因依赖沙箱未开源。官方称在Two NVIDIA H20 8-GPU服务器上完成全流程验证,顺序执行约需15小时,并已针对流式推理、自动重试和断点续跑优化脚本。该开源动作与Kimi K2.6模型发布同期进行,K2.6主打长程编码与Agent Swarm能力,已上线Kimi.com、Kimi App、API和Kimi Code。目前尚无后续独立发展事实。
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月之暗面开源 Kimi Vendor Verifier，用于校验开源模型推理实现准确性事件进展
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- 来源：Moonshot AI · Kimi Blog
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10月9日
Moonshot AI · Kimi Blog一手
月之暗面开源 Kimi Vendor Verifier，用于校验开源模型推理实现准确性
月之暗面随 Kimi K2.6 模型发布开源 Kimi Vendor Verifier（KVV）项目，帮助开源模型用户校验推理实现的准确性。KVV 包含六项基准测试，覆盖 API 参数约束预校验、OCRBench、MMMU Pro、AIME2025、K2VV ToolCall 与 SWE-Bench，其中 SWE-Bench 因依赖沙箱未开源。官方称在 Two NVIDIA H20 8-GPU 服务器上完成全流程验证，顺序执行约需 15 小时，并已针对流式推理、自动重试和断点续跑优化脚本。
Moonshot AI · Kimi Blog一手精选
月之暗面开源 Kimi K2.6，主打长程编码与 Agent Swarm
月之暗面开源最新模型 Kimi K2.6，具备编码、长程执行和 Agent Swarm 能力，已上线 Kimi.com、Kimi App、API 和 Kimi Code。官方称其在长程编码任务上较 K2.5 明显提升，例如在 Mac 上用 Zig 实现并优化 Qwen3.5-0.8B 推理，经 4000+ 次工具调用、超 12 小时连续执行和 14 轮迭代，吞吐从约 15 tokens/sec 提升到约 193 tokens/sec。Agent Swarm 架构从 K2.5 的 100 个子智能体和 1500 步扩展到 300 个子智能体、4000 步并发执行，并新增 Claw Groups 研究预览。