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Kimi K2模型ToolCall性能差异大?我们实测12家服务商数据并开源测试集,帮你避开API选择陷阱。 核心内容: 1. 不同API服务商Kimi K2的ToolCall性能差异实测 2. 开源测试集与评估方法详解 3. 未来更多模型性能评估维度的规划
自 Kimi K2 发布以来,我们收到了大量关于模型 ToolCall(工具调用)可靠性的反馈。我们观察到,这些反馈背后的主要原因是,不同 API 服务商采用的 Kimi K2 推理方案在 ToolCall 性能上存在显著差异。
用户在选择 API 服务商时,往往优先考虑延迟更低、成本更低,却可能无意中忽略了更微妙却关键的模型精度差异。
因此,我们推出 K2 Vendor Verifier 项目(https://github.com/MoonshotAI/K2-Vendor-Verifier),一方面为用户挑选 API 服务商提供参考,另一方面希望帮助模型服务商打造更加一致且高性能的 API 体验。
鉴于 ToolCall 能力是模型 Agent 性能的重要指标,也是 Kimi K2 模型的关键优势,ToolCall 能力成为 K2 Vendor Verifier 项目的第一项基准测试。昨天,我们更新了 ToolCall 基准测试的最新一期评测结果,一共有 12 家第三方 API 服务商参与其中。评估结果如下:
表中每项指标的定义如下:
我们的测试集有 4000 条数据,通过收集每个供应商的响应并与 Kimi K2 官方 API 进行对比得出上述评估结果。你可以在 Github 项目页的 samples.jsonl 文件中找到示例数据,我们已经将 50% 的测试数据开源,方便 API 服务商自行测试和复现。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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