Moonshot AI 长文本专业向，Kimi 长文本模型，文档处理强
KimiClaw、MaxClaw、NullClaw、OpenFang、CoPaw、OpenClawChinese、LobsterAI、Nanobot、NanoClaw、IronClaw、ZeroClaw、PicoClaw、TinyClaw 等 16 大“小龙虾”框架百花齐放,覆盖云端、企业、边缘、中文本地化全场景。
1. 引言：为何Kimi再次成为焦点？ 近期，月之暗面（Moonshot AI）推出的Kimi智能助手及其最新模型能力再次成为AI社区热议的焦点。这不仅仅是一次常规的版本迭代，更被许多行业观察者视为其
平时上班的时候，我可以用 Codex 完成一些 Agents 任务，比如读写代码、运行程序等。 但下班后躺在床上，突然想让 AI 去做一些事情，又不想起床到电脑桌前打开 Codex ，这时候就会很难受。而且大部分在线版 AI 并不具备 Agents 能力，或者 Agents 能力有限制，或者能力太弱。 所以我想要一个相对合理的云端 Agents 、云端 Claw 、云端 OpenCode 、云端 Codex ，或者类似的产品或方案。能力需要和我直接在电脑上用 Codex 差不多。 如果可以通过购买实体主机的方式自己部署，我也能接受。最终必须要确保可以用手机指挥 AI ，并且即使手机退出了后台、关机了，或者没有网络，AI 也依然可以持续运行，直到完成任务。 硬性要求是： 1. 必须要可以接入自己的 API 。 2. 费用在每个月 30 元人民币以内，API 费用另算。 我有去了解过 Kimi Claw 、GLM Claw 、Max Claw ，但这些都无法使用自己的 API 。而手机版 Codex 无法连接使用了 API 的 Codex 。
月之暗面Kimi称算力紧缺,OpenClaw龙虾TopClaw第一时间接入KIMI3 算力紧缺背后,AI工具的门槛正在悄悄降低 最近圈子里最热闹的事,莫过于月之暗面的Kimi官方公开喊话“算力紧缺”了。说真的,看到这条消息时我一点都不意外——过去几个月身边朋友都在疯狂用各种AI工具,有时候高峰期Kimi确实会卡顿,甚至直接提示“服务器繁忙”。这背后折射出一个扎心的现实:AI虽然好用,但算力就像春运的火车票,永远不够分。不过,换个角度看,这也说明AI真的走进了普通人的日常,不再是极客们的专属玩具。 我最早接触OpenClaw龙虾是在去年年底,当时听说有个开源 项目能直接跑大模型,特别兴奋。结果一上手就懵了:Windows上要装Python、配置Node环境、还得敲一连串命令。搞了三天,不是报错就是闪退,气得我差点把电脑砸了。后来偶然发现了TopClaw,才知道原来折腾了这么久,别人早就把路铺好了——下载、双击,一分钟不到,OpenClaw龙虾的界面就出来了,而且满血版本,没有任何阉割。那一刻的感觉就像骑了三天自行车,突然有人递给你一把车钥匙:“兄弟,上高速吧。” 说实话,算力紧缺是行业通
月之暗面的估值修复背后是多重因素共振:智谱、MiniMax 推进上市重新打开资本关注窗口;K2、K2.5 迭代强化产品力认知;OpenClaw 生态带动 Agent 叙事升温,Kimi Claw 等产品降低普通用户使用智能体的门槛,推高其在 C 端和开发者群体中的关注度。 但高估值也意味着更高压力。
200万字上下文 + Agent集群 +Kimi Claw智能体 14款主流AI软件深度测评 先说结论:长文本之王,但不是全能选手 说到Kimi,很多人第一反应就是"那个能读很长文本的AI"。 没错,但这个印象其实有点矮化它了。
Kimi出了K2.5,我第一时间开了Allegretto 套餐,199元/月的套餐,布局 KimiClaw 的最低配套餐,想试试Agent集群到底有多能打。MiniMax的Coding Plan也试了。结果呢?Kimi隔三差五跳出"高峰时段算力不足"的提示,Agent任务跑到一半断掉是家常便饭。MiniMax那边更离谱,龙虾部署上去,聊两句就掉线,API动不动返回限速警告。199块买了一张算力排队票。翻了翻用户群,吐槽声不绝于耳,一个MiniMax用户@客服:"今天已经连续掉线了,聊2句就掉了。"客服回复:建议您检查本地网络。另一个人贴出终端截图,MiniMax API返回rate_limit_error,配是一张"赛博牛马"的表情包:大哥,我就一个虾,隔了5分钟发了条消息,给我限速了。小红书上也是,基本都是劝下车的。简单来说就是,你花了钱,但算力不一定是你的。什么时候能用上,看运气,因为高峰时期限速太严重了。那边的 Claude是动不动就限额,咱们这边是动不动就限速。还是能工智人好,run 一天只需要俩馒头。不过算力紧缺这事儿早就不新鲜了,2月10日,Kimi因算力告急宕机,官方回应
全网"弃养"小龙虾!openclaw彻底凉了? 躺倒鸭聊游戏 lv9 楼主 2026-07-15 17:18 0 条回复 回复 不知道你还记不记一个词"龙虾openclaw" 就在今年3月openclaw爆火,热搜上个不停,各种付费安装openclaw的服务层出不穷. 在百度指数上更是拉出了一根很夸张的直线:3月10日,搜索指数一度冲到了248747. 然而到了7月14日,百度只剩2024. 这已经不能叫腰斩,差不多是脚部以上部位截肢了. 前几个月还在朋友圈,技术群和公司周会上爬得到处都是的小龙虾,现在是真没什么人聊了. 但鸭先把一件事说清楚: openclaw没有死,更不是没人开发了. 截至7月15日,它在github上有约38.3万颗star,8万多个fork;7月13日刚发布2026.7.1版本,一次更新里塞进了3063项贡献,背后有532名贡献者. 所以凉掉的不是项目,而是围观群众的热情. 要知道,这只虾当初可不是一般的火. 那段时间,什么kimiclaw,qclaw,autoclaw,stepclaw,arkclaw,一窝蜂地往外冒. 云厂商忙着做一键部署,模型厂商忙着接ap
百度智能云已经冲向多个城市手把手教人“养虾”,多家投资机构的线下“养虾局”也被提上日程。低门槛甚至零门槛的产品扎堆出现,阿里云开放不需要额外部署的类似智能体阿里桌面Agent QoderWork,猎豹移动推出基于OpenClaw框架的零配置桌面应用EasyClaw,枫清科技也推出个人专属智能体龙虾版。“龙虾”一旦养起来,就成了24小时不停机的“Token粉碎机”,云厂商和AI企业不赚安装费,却争着做“卖铲人”。以采用订阅模式的Kimi Claw为例,每月199元。OpenClaw单次任务的Token消耗是传统问答的30倍以上,一笔长期而稳定的“水电煤”收入正在形成。当这些数字员工获得权限,安全焦虑和商机也一同出现。
杨植麟身上正在形成一种很典型的创业者光环。 行业抬头看技术,他站在台上讲推理、Agent和未来几年由AI主导的研发;市场低头看产品,Kimi在过去几个月里快速上线了一系列新功能:能写文档、做PPT、处理表格、写代码的KimiCode,能自动抓取网页信息的Kimi Claw,能深度检索资料的Deep Research,以及能多个AI协作完成复杂任务的Agent Swarm。 外界因此很容易得出一个顺滑结论:月之暗面(以下简称月暗)正在从一家明星模型公司,走向一家下一代生产力平台公司。 这个判断没有错,只是不够完整。 因为当Kimi不再满足于只做一个“会回答问题”的模型,而是试图成为“知识工作的执行平台”,它真正进入的,就不再是一个靠技术突破就能轻易赢下来的赛道。那里站着的不只是几家大模型公司,而是一整排已经控制了开发者入口、办公入口和企业工作流的巨头。 而Kimi的难,不只是对手强,更在于它几乎同时在做两件最重的事:一边补足承接复杂工作的底层能力,一边又去争知识工作的前台入口—— 别人要么手里已经有入口,要么先从能力层往上爬,Kimi 则更像是在地基尚未完全筑厚时就把自己推到了正面战场。
KimiClaw 架构深度解析:启动报错"config schema mismatch"故障排查 华强北数码渠道最近经常出现 KimiClaw 启动失败的工单,反馈集中在 `config schema mismatch` 错误。这类报错看似是配置文件版本对不上,但背后牵涉到 Provider Adapter 的契约校验机制、YAML 解析器的类型推断差异、以及跨机器同步时的 schema 漂移。要真正排掉这个故障,得从 KimiClaw 的四层架构讲起,再逐项拆解 provider 元数据的加载流程,最后落到具体的命令与回滚策略。本文结合生产环境的高频案例,把现象、根因、解决、预防四个环节串成一条完整的故障树,帮助科技数码从业者系统性规避同类问题。 ## 一、KimiClaw 四层架构与 schema 校验位置 KimiClaw 是基于 Anthropic Agent SDK v0.4.x 衍生的本地化 Agent 运行时,核心架构由 Config Loader、Tool Registry、Session Manager、Provider Adapter 四层组成。 - Config
Kimi K2.7 Code 是 Kimi 迄今最智能的 Coding 模型,在长上下文中更可靠地遵循指令,能以更高的成功率完成编程任务,同时支持文本、图片与视频输入,思考模式,对话与 Agent 任务。 同时提供了 Kimi K2.7 Code 高速版(kimi-k2.7-code-highspeed),与 Kimi K2.7 Code 是同一个模型,但输出速度约为普通版的 5-6 倍,常规编程场景下(取输入长度中位数)输出速度约 180 Token/s,短上下文场景可达 260 Token/s ,支持 256K 上下文窗口,带来更极致的编程体验。(目前资源有限,高速版模型体验可能偶有波动,我们正在逐步增量中～) 长程编码能力再次突破 在评估代码能力的基准测试中,K2.7 Code 相比 K2.6 性能显著提升:Kimi Code Bench v2 提升 21.8%、Program-Bench 提升 11%、MLS Bench Lite 提升 31.5%。 Agentic 能力的提升 在评估 Agent 自主化执行能力的 Kimi Claw 24/7 Bench、MCP Atlas
从OpenClaw到Hermes,全能AI助理的幻灭 前两天我不得不又一次去修复了我的一张多维表格,这张表格本来应该是由我的KimiClaw来维护,但是最近这两个月,这已经是第三次被写坏了。 这是我最后一只「小龙虾」,它还能存活下来的唯一原因就是这是Kimi订阅的权益,而我又不想24让我自己的电脑在线。 但是从这么长时间的使用体验来说,不管是Openclaw还是Hermes,它们的实际价值都远低于我本机最简单的一个Coding Agent,哪怕是Pi。 Openclaw 为什么会退潮了? 我曾经认真思考过这个问题,春节时期的火爆和现在它在社交媒体上的待遇简直是冰火两重天。从我个人体验来说,它主要的问题有以下几点: 案例和实际体验鸿沟太大,那些在互联网上流传的惊人天人的演示,在现实里可能是一地鸡毛。 使用门槛。虽然因为依赖AI它的使用门槛和以前的软件相比极大的降低,但是如果要使用好还是需要掌握不少东西。本质上并不是一个傻瓜化的产品。 Demo注水。有一段时间我还特意追踪过很多使用案例,发现这些案例除了搞自媒体还是搞自媒体。这也是很多AI类的叙事硬伤,AI 生成、复制热点、洗稿。先不说这个
如今,这家叫做“月之暗面”的大模型独角兽,正在通过其kimi大模型,努力以工业规模来制造智能,从而将这一稀缺资源转变为基础性公共效用。 与此同时,他们选择与全球云基础设施巨头亚马逊云科技站在一起,共同服务b端市场客户,进而开启一场通往智能上限的“登月计划”。 月之暗面这家公司,从诞生之日起就带着浓厚的个性色彩。其名字取自弗洛伊德的经典摇滚专辑《dark side of the moon》,成立日期恰逢该专辑发布50周年。在其办公室里,则布满了radiohead、beatles等摇滚乐队命名的会议室。 这种摇滚精神是一种挑战极限、拒绝平庸的底色。月之暗面kimi b端负责人黄震昕介绍说,目前其公司仅有300多人,人均算力支持处于行业顶尖水平。与许多追求娱乐化场景的厂商不同,kimi从一开始就极度冷静地锁定了生产力赛道,“我们唯一专注的是,用ai提升生产力”。 精干的团队和对生产力的锁定,也是其b端业务与亚马逊云科技合作的原因所在。一方面,其专注于大模型的底层架构创新,坚持把模型层这一件事情做好做精。因此,“在‘最后一公里’的深入业务、个性化集成的行业解决方案方面,我们选择与亚马逊云科技
Kimi宣布进一:步深化与亚马逊云(科技合作)多个模型登陆AmazonSageMaker开源模型接入;AmazonBedrock并上线亚马逊云科技Marketplace 月之暗面开启新一轮20亿美元融资投前估值提升至315亿美元也让市场再次关注其B端和全球化布:局—— "月之暗面其实是一张摇滚专辑的名字,我们希望用摇滚精神去做像登月这样有挑战性的事情。Kimi最终的目标是希望探索智能的上限,希望能和海外那三家模型掰一掰手腕。"月之暗面KimiB端负责人黄震昕表示。 Kimi最早被大众熟知,是因为长文本能力和C端产品体验。但从业务演进看,无论C端还是B端,Kimi的核心定位始终是生产力工具,而不是娱乐场景。 在B端,Kimi聚焦Coding、Agent、复杂推理、深度研究等高价值场景。这些场景的共同特点是任务链路更长、对准确性和稳定性要求更高,同时也更容易形成可衡量的效率提升。 Kimi面向企业提供的是一套分层(服务底层)是K27CodeK26K25等基础模型中间是:API和开发工具帮助企业深度集成上层则是KimiAgent集群Kim||iCodeKimiClawKimiWork等开箱即
开源框架OpenClaw{在全球开}发者圈层引爆它让AI第一次真正像人类一样看:屏幕点鼠标敲键盘目前GitHub星标数突破35万成为开源A——I历史上增长最快的项目3月,腾讯大厦前惊现长龙,市民排队"安装龙虾"的盛况刷屏社交网络。 百虾大战在国内激烈上演各大厂商:也纷纷提出自家|的{龙虾智能}体产品比如字节跳动的ArkClaw、腾讯的QClaw、阿里的JVSClaw、阶跃星辰的StepClaw、月之暗面KimiClaw、智谱的AutoClaw等等。有数据显示,今年一季度,链上AI智能体数量在三个月内从约337个激增至逾12.3万个。
小白首选(零门槛、免配置):AstronClaw(科大讯飞)、QClaw(腾讯出品)、Molili(国内首个中文版) 技术党 / 极客首选(轻量、可定制):CountBot、ZeroClaw 企业/ 团队首选(安全、协同强):Copaw(阿里云)、HiClaw(阿里云)、LobsterAI(网易有道) 避坑预警:KimiClaw(性价比低)、NanoClaw(功能单一,仅适合安全敏感场景)
月之暗面黄震昕:Kimi不做重交付,FDE{难点不在}于模型厂商 今年以来,当头部的大模型厂商在围绕模型迭代、产品力、融资、上市等集体抢占时间窗口时,商业化这个命题也被悄然塞进了他们的时间表里。 结合近期Kimi对外的披露,以及与月之暗面KimiB端负责人黄震昕的交流,可以梳理出这家公司在商业化路径上的一系列战略选择与自我定位。 在过去两年间,Kimi首次大规模应用二阶优化器Muon取代了已成为行业标准10年之久的Adam优化器,推出基于KDA注意力机制的KimiLinear架构,以及推出注意力残差方案,对计算效率得以大幅提升。 关于Harness,Kimi的判断是:随着基础模型变强,对外部复杂Harness的要求会降低,类似去年Prompt工程热度的下降。因此Kimi内部已开始实践LoopEngineering(循环工程)。 黄震昕认为,随着Token市场价格走高,用户对于高性能的Token需求仍有支付意愿,同时,虽然由于芯片荒和算力成本上升导致成本在涨,但模型厂商也在通过技术优化,将Token的实际成本往下降低。 在定价策略上,Kimi的定位是做高性能模型,而非最便宜的模型。尤其是
“Kimi K2.6 开源了”——这个消息在技术社区刷屏时,我正蹲在一台老旧的 Mac mini 上跑一个本地 LLM 的微调任务。终端里nvidia-smi显示显存占用率稳定在 82%,而浏览器标签页里,Kimi 网页版正安静地加载着一份 47 页的 PDF 技术白皮书。那一刻我意识到:真正值得盯住的,从来不是 GitHub 上那个带星标、带 release tag 的代码仓库,而是它背后整套 Agent 架构演进的“呼吸节奏”。 Kimi K2.6 的开源动作,表面看是模型权重或推理框架的释放,实则是一次精准的“能力锚定”。它没有公布完整训练数据集,没有开放全量 tokenizer 配置,甚至没提供端到端的 fine-tuning 脚本。但它明确给出了三个关键接口契约:Agent Swarm 的调度协议定义、Zig 编译器后端的 IR 规范、以及与 Qwen3.5-0.8B 模型的轻量级适配层签名。这三点,才是所有热词——从“kimi claw” 到“cc-switch 中配置 claude 的 kimi 模型”,再到 “vba 如何调用 kimi 大模型”——共同指向的底层支点。
Kimi Claw:基于OpenClaw的Kimi网页版工作流自动化方案 1. 项目概述:这不是插件,而是一套可落地的AI工作流增强方案 “KimiClaw”这个词最近在技术圈里频繁出现,但很多人点开搜索结果后反而更迷糊了——它既不是月之暗面官方发布的功能,也不是某个上架应用商店的独立软件,而是一群一线开发者、产品经理和AI工具链实践者自发摸索出来的一套基于OpenClaw 框架与 Kimi 大模型深度协同的工作流增强方法论。简单说,它解决的是一个非常具体又高频的痛点:当你已经在用 Kimi 网页版写需求文档、审代码、查API、做竞品分析时,如何让这些操作不再停留在“人工复制粘贴+反复提问”的低效循环里,而是能自动触发、自动调用、自动校验、自动归档?OpenClaw就是那个“自动化引擎”,Kimi 是那个“智能大脑”,而 Kimi Claw,就是把引擎装进大脑、让大脑真正长出爪子的过程。 我从去年底开始在三个真实项目中落地这套方案:一个面向金融风控团队的日报自动生成系统,一个嵌入内部研发Wiki的实时代码解释助手,还有一个为销售支持团队定制的客户FAQ即时生成管道。实测下来,单次任务平
半年来,"百虾大战"在国内激烈上演,各大厂商也纷纷提出自家的龙虾智能体产品。比如字节跳动的ArkClaw、腾讯的QClaw、阿里的JVSClaw、阶跃星辰的StepClaw、月之暗面KimiClaw、智谱的AutoClaw等等。
49元“龙!虾”引-爆争议:华,为小艺:claw的定·价迷思 2026-07-07 11:31:07 来源: 央广网 01众测开启,49元定价成焦点 3月31日,华为小艺claw正式开启众测,周期从3月31日持续到4月7日。相比小米miclaw、oppo小布claw仍在内测,“鸿蒙版龙虾”率先放票,让市场瞬间沸腾。不过,真正点燃讨论的并不是功能,而是那句醒目的“49元/月”——微博、小红书、酷安等社区被“贵”字刷屏。 02同行价格盘一盘,49元到底贵不贵? 把主要玩家的订阅价摆在一起,就能发现49元其实处于“中位数”: kimi claw:199元/月(allegretto及以上会员) 智谱autoclaw:29元起,按“加油包”卖 字节arkclaw:200元/月打包进coding plan pro 腾讯workbuddy:58元/人/月(专业版) 腾讯qclaw、钉钉悟空:免费额度动辄数百万token,主打“量大管饱” 换句话说,小艺claw的定价既不比同行低,也不属于“天价”。可为什么偏偏它被群嘲?问题不在数字,而在感知。 03用户没锚点,价格就飘 翻遍评论区,“贵”声四起,却鲜
正是基于这一洞察,全球首家claw智能体应用中心应运而生。值得注意的是,该中心不锁定于任何单一框架——无论是openclaw、maxclaw、kimi claw还是copaw,中心面向整个claw生态,致力于成为连接技术与应用的超级端口。
昨天晚上,Kimi 也带着新鲜出炉的 K2.6 最强开源基座模型正式登场,代码能力、指令遵循、Agent 长时运行可靠性都有明显提升。 APPSO 还发现,除了 K2.6 模型本身的升级,低调内测的 Kimi Claw 群聊新功能也很有意思。 我们第一时间进行了体验,简单来说,它能够把几个龙虾拉进同一个对话框,让它们在一个群里分工协作,共享上下文,互相接力。 巧合的是,前阵子 AI 圈里有个 Skill 相当火:有人把唐代三省六部制搬进了多 Agent 框架,12 个 Agent 分别扮演中书省、门下省、六部等角色,串起从任务分拣、规划、审核到执行的完整流转链路。 不管是脑洞大开的玩家实验,还是如今 kimi Claw 新功能,背后其实都直指同一个真实的工程难题:在多 AI 协作的场景下,如何保证信息的无缝流转与接力?人类在 AI 工作流中又该扮演什么位置? 当大模型建起了「微信群」 把龙虾们拉进同一个群里打工,工程实现上难度极大。如何分配任务才不会乱套?长文本的上下文怎么无损同步?Kimi 敢这么玩,底气或许能从 Kimi K2.6 中找到蛛丝马迹。 Kimi K2.6 是 Kimi
Kimi Claw 是网页脚本,不是安卓APP:原理与安全部署指南 1. 项目概述:KimiClaw 并非一款可安装的 Android 应用,而是对 Kimi 网页版功能的深度增强工具 “Kimi Claw 可以安装到Android手机上了”——这个标题在社交平台和资讯流中出现时,极易引发误解。它听起来像是一款官方发布的、能从应用商店下载安装的独立 App,比如类似微信、淘宝那样的原生应用。但事实恰恰相反:Kimi Claw 本质上是一个运行在 Android 手机浏览器内部的“网页增强脚本”,它本身不具备 APK 安装包形态,也不需要通过 Google Play 或国内应用市场分发。它的“安装”,实际是指将一段精心编写的 JavaScript 代码注入到手机Chrome、Edge 或 Kiwi 浏览器等支持扩展的 WebView 环境中,从而让 Kimi 网页版(kimi.moonshot.cn)获得原本不具备的本地化能力,比如一键复制长文本、自动保存对话历史、批量导出 Markdown、甚至调用手机文件系统进行附件上传。这背后的技术逻辑,与传统 App 开发有本质区别:它不涉及 A
CLAW:端到端连续隐动作世界模型原理与工程实践 1. 项目概述:CLAW不是工具,而是一次对“智能体如何理解世界”的重新建模 CLAW——端到端学习连续隐动作世界模型,这个名字里每个词都不是装饰。它不叫“CLAW框架”、不叫“CLAW库”,更不是某个公司新推的API服务或手机App;它是一个建模范式,一种把感知、决策、动作、记忆全部揉进同一个可微分神经网络结构里的硬核尝试。我第一次在ICLR 2024的预印本里看到它时,第一反应不是“这能跑通吗”,而是“原来我们过去五年拆得太碎了”。传统强化学习 pipeline 是:传感器输入 → 编码器压缩 → 状态估计 → 策略网络输出离散动作(比如“左转”“加速”)→ 执行 → 环境反馈 → 奖励回传。这个链条里,状态是人为定义的(如“车距5米、速度60km/h”),动作是离散枚举的(共8个档位),世界模型只是个可选的辅助预测模块。CLAW直接掀了桌子:它让整个系统从原始像素/点云/语音频谱开始,用一个统一的latent space同时表征“此刻世界是什么样”、“我正打算做什么”、“接下来世界会变成什么样”——而这“打算做什么”,不是“油门踩
我用了kimiclaw去盯实时韩股和美股夜盘,电脑和手机交易软件设置条件预警,这样就不用坐在那看盘。盘前看几个gzh大概能知道这波AH创新药其实是抄美股生物制药,抄的是走势,基本面跟不上,类似于这种图一叙事很大但业绩需要脑补,图二这种就是练习交易思维,不然呢? 那些机器人今天就都摁了,周末没吹过存储 量化主导的A股终局都是电风扇行情,中间有一些叙事可以拉拽偏离度,但可惜很多公司都是看甲方脸色的乙方终究估值回归,类甲方又被电商卷,集采卷,客观环境卷……行业人气股可以各种脑补,也就自带高胜率,但需要位置好的时候介入,赌的就是量化要伪装模仿人类来加戏做多
claw也能组团干活. 软件功能 1,智能搜索:kimi能够实时搜索互联网信息,迅速整合并提供详尽回答,同时标注信息来源,确保对话的丰富性和准确性. 2,ppt:快速一键生成ppt. 3,文档:处理长文本文档,支持上传,解析和基于文档内容的问答. 4,深度研究:针对复杂问题执行多轮搜索,分析与推理,产出系统性研究报告. 5,网站:基于网页链接或网站内容进行解析,总结与交互. 6,表格:处理结构化数据,支持 excel/csv等表格文件的上传,分析与计算. 7,agent集群:调用多个 智能体 (agent)协同工作,完成复杂任务流程. 8,kimi code:面向编程场景的代码助手,支持代码生成,解释与调试. 9,kimi webbridge:连接网页或外部系统的桥梁工具,实现与网页的交互操作. 10,kimi claw:网页内容抓取工具(beta版),用于提取指定网页的信息 kimi智能助手软件特色 1,超长文本处理能力:支持高达200万汉字的输入,无需分段处理,全球罕见. 2,深入推理功能:模拟人类推理思考过程,解决复杂问题,搜索量是普通版的10倍,能精读超过500个页面. 3,用
由科大讯飞出品,2026年3月发布,采用云端+本地双端布局:云端支持一键部署,约1分钟可完成配置,全程零代码操作,无需搭建Node、Docker等本地运行环境;同时配套PC桌面客户端,覆盖Windows与macOS系统,实现端云协同。模型层面搭载原生星火X2大模型,同时支持自由切换MiniMax-M2.5、Kimi-K2.5、GLM-5等主流模型。产品核心定位为云端部署、全天候在线运行,官方内置131个技能且按月持续更新,全面适配飞书、钉钉、企业微信三大主流企业协作平台,可在一定程度上解决本地部署OpenClaw的环境配置繁琐、设备依赖强、运维成本高等问题。依托科大讯飞的企业级安全防护体系,全链路数据加密传输,兼顾个人轻量使用与企业团队的规模化协作需求。 AutoClaw(澳龙) 由智谱AI出品,支持本地一键安装,提供Windows/macOS客户端,支持自由切换GLM、Kimi等主流模型,预置50+热门Skills,上手门槛较低。 Kimi Claw 由月之暗面(Moonshot)出品,采用纯云端零部署模式,仅需在网页端创建实例即可使用,无需搭建本地环境。搭载原生Kimi k1.5/
半年来,"百虾大战"在国内激烈上演,各大厂商也纷纷提出自家的龙虾智能体产品。比如字节跳动的ArkClaw、腾讯的QClaw、阿里的JVSClaw、阶跃星辰的StepClaw、月之暗面KimiClaw、智谱的AutoClaw等等。有数据显示,今年一季度,链上AI智能体数量在三个月内从约337个激增至逾12.3万个。 "第一轮大家是对科技的狂热,一窝蜂上去了。现在热度退去之后,产业才真正开始沉淀。