Moonshot 发布 Kimi K2.6，强调长时程编码、工具调用和多 Agent 协作能力，并给出 12 小时连续执行、4000+ 次工具调用的案例。
Moonshot AI 发布了新一代开源模型 Kimi K2.6，重点强化的是“长程编程”能力，而不是单轮问答。官方展示的案例里，模型可连续运行 12 小时以上，执行 4000 多次工具调用，在多轮迭代后把本地推理吞吐从约 15 tokens/s 提升到约 193 tokens/s；另一个案例中，它还对一套已有 8 年历史的金融撮合引擎进行了大规模重构和性能优化。除了编码，K2.6 还被定位为适合 Agent 工作流和多智能体协作的基础模型。
这件事重要在于，开源阵营的竞争正从“跑分”转向“能不能持续干活”。过去很多模型单题表现不错，但一到真实工程环境里就容易在上下文、工具调用、长链路任务上掉线。Kimi K2.6 试图证明，开源模型也能承担接近生产级的复杂工程任务。
对开发者和工具平台来说，影响很直接：如果这类模型在稳定性和成本之间找到平衡，AI 编程产品、自动化运维、前端生成和 Agent 平台都会有更多开源替代方案。对闭源模型厂商来说，竞争压力也会进一步加大，尤其是在“长会话 + 工具链”这个新战场上。
来源：Kimi 官方博客 · Hacker News 讨论
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