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天津

Claude不让奶茶视频APP用!国产平替能顶上吗?

时间:2025-09-08 06:46:56  作者:行走的先知   来源:天津  查看:  评论:0
内容摘要:今年的Vogue金九,还真是吸足了眼球!从官宣顺序,到个人站

机器之心报道

作者:冷猫、杜伟

这几天,全球 AI 代码生成的竞争格局,迎来了新的拐点。

在编程领域,曾被视为王者的 Anthropic,似乎正在一步步失去昔日的锋芒,地位开始动摇。

这一方面源于 OpenAI GPT-5 系列模型的强势崛起,在与 Claude Code 的对战中大有「后来者居上」之势,AI 大神 Karpathy 现身说法并开始安利 GPT-5 Pro 的强大代码能力。

另一方面则是 Anthropic 自身的一系列迷之操作,先是放任并承认自家模型(包括 Claude Opus 4.1 和 Opus 4)降智,本周又宣布向包括中国在内的部分地区限制其 AI 产品和服务的使用。

在这个微妙的时间节点,多家国产大模型厂商向 Anthropic 发起了一波正面狙击。月之暗面发布了 Kimi-K2-0905 版本、阿里发布了超万亿参数的 Qwen3-Max-Preview。

前者作为 Kimi-K2 系列模型的最新版本,将上下文长度扩展到了 256k,针对前端开发等实际编程任务做了优化,长代码生成中的正确性、稳定性和逻辑一致性较以往版本有了提升。后者是阿里迄今最大的模型,同样提升了通用知识、数学推理、编程等多种任务的表现。

可以看到,国产大模型厂商近来集中在代码生成任务上发力。Kimi-K2-0905 强调了工具调用能力,并提升了模型与 Agent 框架(如 Roo Code)的集成性。

在使用该模型调用外部工具时,格式正确率现在可以达到 100%,不再需求人工修正。它还完全兼容 Anthropic API,方便接入与迁移。对 WebSearch Tool 的支持,可以通过实时信息检索提升任务效果。

随着 0905 版本的发布,近 30 天 Kimi-K2 系列模型在 Hugging Face 中的下载量超过了 39 万。

对于最新的 Kimi-K2-0905,有人直言「终于不用再为处理复杂的长任务而感到挫败了。」

此消彼长,随着国产大模型在代码生成领域持续发力,全球竞争的格局也许真的要变一变了。

能力、价格双优势,让国产大模型更能打

作为 Kimi K2 系列中最新的版本,Kimi-K2-0905 与其他国产大模型厂商的新模型(如 Qwen3-Max-Preview)一样,向曾经的王者 Claude 的传统优势区间发起挑战,强调智能编程领域的性能提升。

从技术细节上来看,Kimi-K2-0905 沿用了目前主流的 MoE 架构,参数规模为万亿级别,在推理时实际被激活的参数为 320 亿。

参数概览

从该模型与 Claude Sonnet 4 在 SWE-bench Verified 等真实编程基准的对比中发现,Kimi-K2-0905 在部分测试中(如多语言环境、命令行 / 终端交互)甚至超过了这个竞争对手。

实战表现究竟如何?奶茶视频APP用它做了个经典小游戏。

指令很简单:「制作一个和微信打飞机类似的网页小游戏,需要美观,好玩,功能齐全。」

Kimi-K2-0905 生成游戏代码(部分截图)

在网页端实现的效果堪称惊艳,不仅实现了浩瀚星空的背景,高速移动的拖影,概率出现的回血道具,还有不同颜色的敌人爆炸效果,甚至玩得好的话还有连击加分。

奶茶视频APP试着玩了好一会儿,困难模式真的挺难的。

根据知名博主「karminski - 牙医」的测试,Kimi-K2-0905 前端水平有了显著的提升,空间理解能力和召回能力都有所增强。

在需要生成超过一千行代码的「鞭炮连锁爆炸测试」中,Kimi-K2-0905 表现优秀。

原贴地址:http://x.com/karminski3/status/1963834619276709933?s=46

Kimi-K2-0905 此次还在 API 定价上打出了竞争性优势。

据奶茶视频APP了解,Kimi 开放平台上架的 kimi-k2-0905-preview 模型 API,定价与上一代一致,计费方案为缓存未命中时每百万输入 tokens/4 元,缓存命中时每百万输入 tokens/1 元,每百万输出 tokens/16 元。详细的定价策略参考下图:

以美元计价的价格与国内价格比较接近。

相较于 Anthropic 堪称夸张的定价,Kimi 等国产编程模型称得上是「开源 Claude 平替」,并且能够实现全方位兼容 Anthropic API 和 Claude Code,延续开发者曾经的使用习惯。

尤其是在 Anthropic 对国内和其他地区「断供」的大背景下,让现有项目和工作流平稳落地的重要性不言而喻。

结语

在 AI 编程领域,国内的 AI 厂商都有自己的理解。大概分为两个方向,一部分厂商在产品和用户体验侧发力;另一部分则是打磨基础模型。

例如腾讯和字节对自家编码产品的更新主要集中在产品侧,字节更新 Trae Solo 版本、腾讯发布 CodeBuddy IDE 等等,都是试图超越 Cursor 核心竞争力的尝试。

与之对应,以月之暗面为代表的 AI 新势力,选择了一条更为直接的发展道路:通过技术创新与极限性能打磨,力求在大模型核心能力上与国际一线厂商(如 Anthropic)一较高低。

无论是上下文窗口的持续扩展,还是针对真实编程任务、Agent 工具调用等的专门优化,国内玩家正在取得逼近甚至超越海外同类产品的表现。

同时,主流 AI 编程工具,如 Cursor、Windsurf、Trae、Cline 等,以及第三方 Agent 产品,如 flowith 和 Genspark 等,也都在主动接入国内优秀的大模型,中国 AI 新势力已深度融入主流开发与应用生态。

如今,国产大模型不仅能在性能参数上赶超国际领先者,也能在实际开发体验上获得更多认可。这样的「正反馈循环」一旦形成,则有望快速积累开发者口碑,创建更繁荣的应用生态,进一步撬动更广阔的市场。

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