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| Kimi K2 thinking |
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Kimi 在大火之后，不少用户提出了质疑，很多用户反馈kimi 似乎并不是宣传中的那么好？
问题出在哪来了呢？
问题分析
根据最新的X 平台上的用户反馈消息
Kimi 使用的是一种中国古老文化：田忌赛马的智慧。简单来说，一般发布大模型的厂商会发布好几个版本，各个版本会个各个厂商的对应版本进行对比。比如说：大模型对应大模型，小模型mini版本对比mini 版本，medium 对比 medium 版本。
Kimi k2 Thinking 就是采用另外一种对比方式，在跑分模式是，为了凸显效果，建立一种 heavy 模式，厂商通过同时跑 8 个后台模型，然后整合输出结果。
也就是：你是一个老师，而我是8个老师，一起做题。这样的就可以 实际跑出来的效果。关键问题在于：实际的榜单中效果和实际体验效果存在严重偏差
最终结论
用户如果不开通，所谓额外的付费的专属模式，用户无法感受到的具体的“高分水平”。
下面的结论，是没有数据依据的，纯属UP自己的感受。博主对于国产厂商存在刷榜行为见怪不怪 ，up 经历的国产厂商刷榜行为有：
- minimax 文字转语音，实际效果差的可怜
- deepseek v2 实际效果慢点出奇，无法具体的工程使用
最后补充下，v2 大佬的给出的建议
- 作为终端用户，只能把榜单作为一个参考，而不能作为具体的使用体验。
- 打榜推理的行为和实际的用户体验上，厂商会作为明确的区分。
最后：榜单和实际体验，差距真的很大
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