機器之心報道

作者：冷貓、杜偉

這幾天，全球 AI 代碼生成的競爭格局，迎來了新的拐點。

在編程領域，曾被視為王者的 Anthropic，似乎正在一步步失去昔日的鋒芒，地位開始動搖。

這一方面源于 OpenAI GPT-5 系列模型的強勢崛起，在與 Claude Code 的對戰中大有「后來者居上」之勢，AI 大神 Karpathy 現身說法并開始安利 GPT-5 Pro 的強大代碼能力。

另一方面則是 Anthropic 自身的一系列迷之操作，先是放任并承認自家模型（包括 Claude Opus 4.1 和 Opus 4）降智，本周又宣布向包括中國在內的部分地區限制其 AI 產品和服務的使用。

在這個微妙的時間節點，多家國產大模型廠商向 Anthropic 發起了一波正面狙擊。月之暗面發布了 Kimi-K2-0905 版本、阿里發布了超萬億參數的 Qwen3-Max-Preview。

前者作為 Kimi-K2 系列模型的最新版本，將上下文長度擴展到了 256k，針對前端開發等實際編程任務做了優化，長代碼生成中的正確性、穩定性和邏輯一致性較以往版本有了提升。后者是阿里迄今最大的模型，同樣提升了通用知識、數學推理、編程等多種任務的表現。

可以看到，國產大模型廠商近來集中在代碼生成任務上發力。Kimi-K2-0905 強調了工具調用能力，并提升了模型與 Agent 框架（如 Roo Code）的集成性。

在使用該模型調用外部工具時，格式正確率現在可以達到 100%，不再需求人工修正。它還完全兼容 Anthropic API，方便接入與遷移。對 WebSearch Tool 的支持，可以通過實時信息檢索提升任務效果。

隨著 0905 版本的發布，近 30 天 Kimi-K2 系列模型在 Hugging Face 中的下載量超過了 39 萬。

對于最新的 Kimi-K2-0905，有人直言「終于不用再為處理復雜的長任務而感到挫敗了。」

此消彼長，隨著國產大模型在代碼生成領域持續發力，全球競爭的格局也許真的要變一變了。

能力、價格雙優勢，讓國產大模型更能打

作為 Kimi K2 系列中最新的版本，Kimi-K2-0905 與其他國產大模型廠商的新模型（如 Qwen3-Max-Preview）一樣，向曾經的王者 Claude 的傳統優勢區間發起挑戰，強調智能編程領域的性能提升。

從技術細節上來看，Kimi-K2-0905 沿用了目前主流的 MoE 架構，參數規模為萬億級別，在推理時實際被激活的參數為 320 億。

參數概覽

從該模型與 Claude Sonnet 4 在 SWE-bench Verified 等真實編程基準的對比中發現，Kimi-K2-0905 在部分測試中（如多語言環境、命令行 / 終端交互）甚至超過了這個競爭對手。

實戰表現究竟如何？我們用它做了個經典小游戲。

指令很簡單：「制作一個和微信打飛機類似的網頁小游戲，需要美觀，好玩，功能齊全。」

Kimi-K2-0905 生成游戲代碼（部分截圖）

在網頁端實現的效果堪稱驚艷，不僅實現了浩瀚星空的背景，高速移動的拖影，概率出現的回血道具，還有不同顏色的敵人爆炸效果，甚至玩得好的話還有連擊加分。

我們試著玩了好一會兒，困難模式真的挺難的。

根據知名博主「karminski - 牙醫」的測試，Kimi-K2-0905 前端水平有了顯著的提升，空間理解能力和召回能力都有所增強。

在需要生成超過一千行代碼的「鞭炮連鎖爆炸測試」中，Kimi-K2-0905 表現優秀。

原貼地址：https://x.com/karminski3/status/1963834619276709933?s=46

Kimi-K2-0905 此次還在 API 定價上打出了競爭性優勢。

據我們了解，Kimi 開放平臺上架的 kimi-k2-0905-preview 模型 API，定價與上一代一致，計費方案為緩存未命中時每百萬輸入 tokens/4 元，緩存命中時每百萬輸入 tokens/1 元，每百萬輸出 tokens/16 元。詳細的定價策略參考下圖：

以美元計價的價格與國內價格比較接近。

相較于 Anthropic 堪稱夸張的定價，Kimi 等國產編程模型稱得上是「開源 Claude 平替」，并且能夠實現全方位兼容 Anthropic API 和 Claude Code，延續開發者曾經的使用習慣。

尤其是在 Anthropic 對國內和其他地區「斷供」的大背景下，讓現有項目和工作流平穩落地的重要性不言而喻。

結語

在 AI 編程領域，國內的 AI 廠商都有自己的理解。大概分為兩個方向，一部分廠商在產品和用戶體驗側發力；另一部分則是打磨基礎模型。

例如騰訊和字節對自家編碼產品的更新主要集中在產品側，字節更新 Trae Solo 版本、騰訊發布 CodeBuddy IDE 等等，都是試圖超越 Cursor 核心競爭力的嘗試。

與之對應，以月之暗面為代表的 AI 新勢力，選擇了一條更為直接的發展道路：通過技術創新與極限性能打磨，力求在大模型核心能力上與國際一線廠商（如 Anthropic）一較高低。

無論是上下文窗口的持續擴展，還是針對真實編程任務、Agent 工具調用等的專門優化，國內玩家正在取得逼近甚至超越海外同類產品的表現。

同時，主流 AI 編程工具，如 Cursor、Windsurf、Trae、Cline 等，以及第三方 Agent 產品，如 flowith 和 Genspark 等，也都在主動接入國內優秀的大模型，中國 AI 新勢力已深度融入主流開發與應用生態。

如今，國產大模型不僅能在性能參數上趕超國際領先者，也能在實際開發體驗上獲得更多認可。這樣的「正反饋循環」一旦形成，則有望快速積累開發者口碑，創建更繁榮的應用生態，進一步撬動更廣闊的市場。