支持多模态推理，实时展示思维链，开发者可“窥探”AI大脑。
一、划时代功能：让AI的思考过程“透明化”
国内AI独角兽企业月之暗面科技（Moonshot AI）今日正式推出kimi-thinking-preview模型，这款长思考推理引擎首次实现两大突破：
- 思维可视化：通过API返回的reasoning_content字段，开发者可直接查看AI的推理逻辑链
- 多模态深度分析：支持文本、代码、数学公式混合输入，解决如“修复复杂Bug”“推导数学模型”等高难度任务
- 流式思考直播：开启stream=True参数后，AI的思考过程像“弹幕”般实时滚动输出
二、开发者尝鲜指南：3分钟接入推理引擎
1. 极简API调用
# 使用OpenAI SDK接入
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="your_key", base_url="https://api.moonshot.cn/v1")
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-thinking-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "请解释量子隧穿效应并给出数学证明步骤"}],
temperature=0.8,
stream=True # 开启思考过程直播
)2. 多轮对话示例
# 首轮提问
用户：这段Python代码为何在并发场景下内存泄漏？
Kimi：正在分析代码结构→检查线程池配置→发现未关闭的连接池→建议增加with语句...
# 追问细节
用户：请具体说明连接池关闭方案
Kimi：回溯上下文→对比三种解决方案→推荐使用ContextManager...三、性能实测：复杂任务处理能力
| 测试场景 | 传统模型（GPT-4） | Kimi-thinking-preview |
|---|---|---|
| 数学证明（费马定理） | 逻辑跳跃3处 | 完整推导链 |
| 10万行代码问题定位 | 超时 | 8秒锁定核心模块 |
| 多模态混合推理（文本+公式） | 割裂回答 | 交叉验证结论 |
四、当前限制与避坑指南
预览版注意事项：
- 暂不支持联网搜索/插件调用（需自行接入外部工具）
- 避免开放域闲聊（专注逻辑型任务效果更佳）
- 长上下文需设置max_tokens≥4096防止截断
调参秘籍：
# 最佳实践配置
temperature=0.8 # 平衡创造力与严谨性
top_p=0.9 # 聚焦高概率路径
stop=["\n\n"] # 防止过度发散五、行业影响：推理赛道的“中国方案”
此次发布的kimi-thinking-preview，直击当前大模型的三大痛点：
- 黑箱问题：思维链可视化降低AI决策风险
- 专业壁垒：垂直领域复杂推理效率提升5倍
- 可控成本：API调用价比同类产品低30%
据内部透露，该模型已应用于金融风控、工业代码审查等场景。某证券公司在测试中，利用Kimi将财报分析的错误率从12%降至2.3%。
月之暗面CTO坦言：“这仅是‘可解释AI’的第一步，下半年将开放工具调用接口，让AI不仅能思考，还会主动操作软件、调用API——这才是真正的‘数字员工’。”
开发者可访问Moonshot AI官网申请测试资格，首批开放1000个免费Token体验包。