Kimi 灰度测试 OK Computer，AI 从 “问答” 迈入 “执行” 新阶段
Kimi 灰度测试 OK Computer，AI 从 “问答” 迈入 “执行” 新阶段
9 月 26 日，月之暗面正式开启 Kimi 全新 Agent 模式 “OK Computer” 的灰度测试，依托万亿参数的 Kimi K2 模型，实现从自然语言需求到复杂任务交付的端到端闭环，标志着 AI 助手从 “信息提供” 向 “任务执行” 的关键跨越。这一模式的落地，重新定义了专业场景下的 AI 生产力价值。
OK Computer：能 “自主打工” 的智能代理
与传统聊天式 AI 不同，OK Computer 构建了虚拟电脑环境与多元工具生态，如同一个集成产品经理、工程师、分析师的虚拟团队，具备三大核心能力：
任务自主拆解与规划：接收需求后自动分解执行步骤，例如用户提出 “为宠物狗创建网站”，系统会自主规划需求分析、结构设计、代码编写、云端部署等 14 个子任务，并动态调整执行顺序。这种能力源于 Agent 对复杂任务逻辑的深度理解，无需用户提供分步指令。
跨工具协同调用：内置 Python 终端、网页浏览器、图片生成、财经数据源、网站部署等 20 余种工具，可根据任务需求自动组合使用。在数据分析场景中，能同时完成数据读取、清洗建模、可视化生成与报告撰写，处理规模可达几十万行表格数据。
突发问题自主解决：在工具执行过程中具备错误修复能力，如网站部署时遇到端口占用问题，会自动排查并重新配置环境，无需人工介入调试，展现出接近人类团队的问题处理能力。
Kimi K2 模型：1T 参数的 “执行大脑”
OK Computer 的核心能力源于 Kimi K2 模型的技术突破，作为采用 MoE 架构的开源大模型，其 1 万亿总参数与 32 亿激活参数的设计，实现了性能与效率的平衡：
技术架构创新：通过 61 层网络结构与 384 个专家节点的设计，每个 token 智能激活 8 个相关专家，配合 MuonClip 优化器解决大规模训练中的 logits 爆炸问题，实现 15.5 万亿 tokens 训练零崩溃，为长链路任务执行提供稳定性支撑。
核心能力领先：在 SWE Bench Verified、AceBench 等权威测试中斩获开源模型最优成绩，尤其在自主编程与工具调用领域表现突出。其代码生成准确率与工具协同效率，使网站开发、数据分析等专业任务的交付质量媲美人工团队。
训练方法革新：通过大规模 Agent 数据合成与通用强化学习技术提升任务能力 —— 模拟数千种工具场景生成训练数据，并用 “可验证任务反馈优化不可验证任务评估” 的机制，让模型持续迭代执行精度。
三大典型场景：重构专业工作流
OK Computer 已在高频专业场景展现出生产力变革价值，实现 “数小时工作分钟级完成”：
端到端网站开发：用户仅需描述业务需求与设计风格，系统即可完成从前端界面编写（HTML/CSS/JavaScript）到后端逻辑开发，最终部署至云端并生成可访问链接。全程无需用户具备编程基础，交付成果支持二次修改。
全流程数据分析：接入本地文件或实时数据源后，自动完成数据预处理、特征工程、统计建模，生成交互式图表（如折线图、热力图），并结合行业洞察撰写分析报告。特别适用于市场调研、销售复盘等数据驱动场景。
高品质 PPT 生成：根据主题需求自动规划内容结构，搜集权威资料与适配图片，按用户指定风格（商务、科技、创意）设计版面，最终交付可编辑的 PPTX 文件，而非静态图片格式，兼顾专业性与实用性。
从 “增强智能” 到 “自主智能” 的行业影响
OK Computer 的推出印证了 AI 行业的范式转变：评价标准从 “回答准确性” 转向 “任务完成度”。其核心价值在于降低专业工具的使用门槛 —— 以往需团队协作数小时的工作，如今普通用户通过自然语言即可完成，这在中小企业数字化转型、个人创业者效率提升等场景中具备极高实用价值。
正如 Hugging Face 联创所言，Kimi K2 在开源模型的 Agent 能力评测中处于领先地位。随着灰度测试的推进，OK Computer 有望在更多垂直领域拓展工具生态，推动 AI 从 “辅助工具” 成为 “核心生产力伙伴”。