今天，Kimi K2模型迎来了0905新版本更新，这次升级重点优化了编程相关功能，API速度和上下文长度都提升明显，不管是普通用户还是开发者，用起来都能更顺手。

这次更新后，Kimi K2的Agentic Coding能力明显变强，不管是公开的编程测试基准，还是实际工作里的编程任务，表现都比之前更好。前端编程体验也有改进，生成的前端代码不仅看着更舒服，实际用起来也更实用。另外，模型的上下文长度从原来的128K扩展到了256K，处理复杂、长线的任务时，不用频繁中断，效率能高不少。

从测试数据来看，在SWE-bench Verified基准测试里，新版模型的准确率达到69.2，比之前的0711版本（65.8）有明显提升；多语言编程测试SWE-Bench Multilingual准确率更是冲到了55.9，比旧版高了8个多百分点，其他像Multi-SWE-Bench、Terminal-Bench等测试的成绩也都有不同程度的提升。

对需要调用API的开发者来说，这次更新有个大亮点：高速版API来了。新版API的输出速度能达到60-100 Token/秒，比之前快了不少，而且还保证了toolcall格式100%正确，不用担心格式出错影响开发。更方便的是，它完全兼容Anthropic API，还支持WebSearch Tool，如果之前用惯了Claude Code，现在切换到K2也能无缝衔接。另外，全自动Context Caching功能还能帮开发者节省Input Token，降低使用成本，关键是定价和之前的0711版本一样，没涨价。

现在，不管是Kimi的手机应用还是网页版，里面的K2模型都已经全量升级到0905版本了，大家直接下载Kimi app或者访问kimi.com就能体验到新版模型。开发者如果想调用API，去Kimi开放平台（platform.moonshot.cn）就能找到kimi-k2-0905-preview模型，高速版API（kimi-k2-turbo-preview）也同步更新了新模型。如果自己部署模型，在Hugging Face、ModelScope这些平台上就能下载到模型文件。

如果想了解更多技术细节，比如模型架构、测试方法这些，可以去看官方的技术博客（https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/）、技术报告（https://arxiv.org/abs/2507.20534），也能在Github（https://github.com/moonshotai/kimi-K2）上找到代码仓库，知乎上还有专门的讨论帖（https://www.zhihu.com/question/1927140506573435010），感兴趣的可以去深入研究。

参考资料：https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905；Kimi K2 模型更新，带来更强的代码能力、更快的 API