就在昨天，好久没有声音的 kimi 也是推出了他们的最新力作：kimi k2 模型，在多个榜单上又刷到了 SOTA。但是熟悉 锦恢 的朋友都知道，我不在乎榜单，我更在乎实际使用体验。
作为 Agent 开发者和 OpenMCP 作者，大模型工具调用能力和 planning 能力一直是我最关心的。所以简单做了一份不算权威的测试。
先说我用下来的结论：与 deepseek v3 相比，kimi k2 的响应速度更快，在 Agent 应用上有非常明显的性能提升。结合廉价的 API 定价，我单方面认为 kimi k2 或许是 2025 年国内最适合用来构建 AI Agent 应用的大模型基座（油管上甚至有人把 kimi k2 称为 Agentic AI 的 Deepseek 时刻）。关键是这玩意儿还开源，不过个人用的话，还是推荐购买 API。
#T1. 响应速度测试
prompt 为
const testMessage = 'you\'re a smart assistant, please write an article of at least 100 words to introduce mcp';
#T2. 幻觉测试
在 openmcp 官网上，有一个很有趣的进行大模型 Agent 幻觉测试的例子：
go 实现 neo4j 的只读 mcp 服务器 (SSE)kirigaya.cn/openmcp/zh/plugin-tutorial/examples/go-neo4j-sse.html
这个例子也就是让 Agent 来访问数据库，调用 mcp 的入参由大模型生成。可以先看一下 deepseek v3 的结果：
你会发现返回为空，因为我数据库中代表评论的类型不叫 Comment，大模型在不知道的情况下，瞎编了一个 Comment，这属于幻觉。
k2 似乎很好地解决了这个问题，下面是 k2 的结果：
有点过于完美了。。。我之前的部分 trick 都可以弃之不用了。
奥，对了，如果你在 kimi 上的充值额度不足 50，那么 RPM 会被限制在 3，请求太频繁就会出现下面的问题：
可恶，还是你们会做生意。先让我充值 50.
#T3. 长上下文工具调用测试
这里使用了我开发 Slidev MCP，用于让 AI 根据输入语料或者外部链接来自动生成 ppt。
使用 Slidev MCP 的 prompt “guide”，然后加上如下的问题：
请帮我根据 https://kirigaya.cn/openmcp/zh/plugin-tutorial/examples/go-neo4j-sse.html 制作一份 ppt，作者是锦恢
先看一下 deepseek 的表现：
任务顺利完成，看一下生成的 ppt（随便选了几张）
可以看到，有些地方还是不够完美的，在有的页面 v3 并没有很好的根据 guide prompt 中设定的规则生成 ppt 的布局内容（但是 r1 是可以的，但是 r1 的执行时间大概是 v3 的五倍左右）
我们可以看一下 kimi k2 的效果：
生成的 ppt 效果：
可以看到，k2 生成的内容更加丰富，虽然也存在格式上的问题。
看来格式上的问题有待对 MCP Tool 进行进一步约束和优化来改进。
额外说一句，如果你是 claude code 的忠实用户，可以尝试通过 https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-cc 这个项目来用 kimi k2 来驱动你的 cc，k2 底子的 cc 效果非常不错，比 cursor 在项目初期的代码上强不少。（非常抱歉，暂时没有时间做完整的系统实验，所以此处只是告知大家有这个方案可以选择）
kimi 团队确实不容易，被 ds 压了快一年，终于可以拿 k2 出一口气了，nb。压力这下转移到了 deepseek 这边。怎么说？
最后，对 AI Agent 技术感兴趣，希望一起交流的，欢迎加入 OpenMCP 交流群，加入方式就在 GitHub - LSTM-Kirigaya/openmcp-client: All in one vscode plugin for mcp developer 这个项目的 README 里面。如果可以给我们点个 star，那就再好不过了。
