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Kimi K2高速版发布 输出速度提升至每秒40 Tokens

Kimi开放平台发布Kimi K2 高速版。 新款模型命名为kimi-k2-turbo-preview,参数规模与现有kimi-k2 保持一致,但输出速度由每秒10 Tokens提升至每秒40 Tokens,显著提升使用效率。 此次升级旨在优化用户体验,满足更高实时性需求的应用场景。

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8/1/2025 2:12:12 PM
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月之暗面 Kimi 开放平台将启动 Context Caching 内测:提供预设内容 QA Bot、固定文档集合查询

月之暗面官宣 Kimi 开放平台 Context Caching 功能将启动内测,届时将支持长文本大模型,可实现上下文缓存功能。▲ 图源 Kimi 开放平台官方公众号,下同据介绍,Context Caching(上下文缓存)是由 Kimi 开放平台提供的一项高级功能,可通过缓存重复的 Tokens 内容,降低用户在请求相同内容时的成本,原理如下:官方表示,Context Caching 可提升 API 的接口响应速度(或首字返回速度)。在规模化、重复度高的 prompt 场景,Context Caching 功能带
6/19/2024 10:43:26 PM
归泷(实习)

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11月20日消息,最新的Qwen2.5-Turbo已在阿里云百炼上线,该模型支持100万超长上下文,相当于100万个英文单词或150万个汉字,在多个长文本评测集上的性能表现超越GPT-4。 即日起,所有用户可在阿里云百炼调用Qwen2.5-Turbo API,百万tokens仅需0.3元。 全新的Qwen2.5-Turbo在1M长度的超长文本检索(Passkey Retrieval)任务中的准确率可达到100%,在长文本评测集RULER上获得93.1分,超越GPT-4;在LV-Eval、LongBench-Chat等更加接近真实场景的长文本任务中,Qwen2.5-Turbo在多数维度超越了GPT-4o-mini;此外,在MMU、LiveBench等短文本基准上Qwen2.5-Turbo的表现也非常优秀,在大部分任务上的表现显著超越之前上下文长度为1M tokens的开源模型。
11/20/2024 4:51:00 PM
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