在编程领域，曾被视为王者的 Anthropic，似乎正在一步步失去昔日的锋芒，地位开始动摇。
这一方面源于 OpenAI GPT-5 系列模型的强势崛起，在与 Claude Code 的对战中大有「后来者居上」之势，AI 大神 Karpathy 现身说法并开始安利 GPT-5 Pro 的强大代码能力。
另一方面则是 Anthropic 自身的一系列迷之操作，先是放任并承认自家模型（包括 Claude Opus 4.1 和 Opus 4）降智，本周又宣布向包括中国在内的部分地区限制其 AI 产品和服务的使用。
在这个微妙的时间节点，多家国产大模型厂商向 Anthropic 发起了一波正面狙击。月之暗面发布了 Kimi-K2-0905 版本、阿里发布了超万亿参数的 Qwen3-Max-Preview。
前者作为 Kimi-K2 系列模型的最新版本，将上下文长度扩展到了 256k，针对前端开发等实际编程任务做了优化，长代码生成中的正确性、稳定性和逻辑一致性较以往版本有了提升。后者是阿里迄今最大的模型，同样提升了通用知识、数学推理、编程等多种任务的表现。
可以看到，国产大模型厂商近来集中在代码生成任务上发力。Kimi-K2-0905 强调了工具调用能力，并提升了模型与 Agent 框架（如 Roo Code）的集成性。
在使用该模型调用外部工具时，格式正确率现在可以达到 100%，不再需求人工修正。它还完全兼容 Anthropic API，方便接入与迁移。对 WebSearch Tool 的支持，可以通过实时信息检索提升任务效果。
随着 0905 版本的发布，近 30 天 Kimi-K2 系列模型在 Hugging Face 中的下载量超过了 39 万。
对于最新的 Kimi-K2-0905，有人直言「终于不用再为处理复杂的长任务而感到挫败了。」
此消彼长，随着国产大模型在代码生成领域持续发力，全球竞争的格局也许真的要变一变了。
能力、价格双优势，让国产大模型更能打
作为 Kimi K2 系列中最新的版本，Kimi-K2-0905 与其他国产大模型厂商的新模型（如 Qwen3-Max-Preview）一样，向曾经的王者 Claude 的传统优势区间发起挑战，强调智能编程领域的性能提升。
从技术细节上来看，Kimi-K2-0905 沿用了目前主流的 MoE 架构，参数规模为万亿级别，在推理时实际被激活的参数为 320 亿。
参数概览
从该模型与 Claude Sonnet 4 在 SWE-bench Verified 等真实编程基准的对比中发现，Kimi-K2-0905 在部分测试中（如多语言环境、命令行 / 终端交互）甚至超过了这个竞争对手。
实战表现究竟如何？我们用它做了个经典小游戏。
指令很简单：「制作一个和微信打飞机类似的网页小游戏，需要美观，好玩，功能齐全。」
Kimi-K2-0905 生成游戏代码（部分截图）
在网页端实现的效果堪称惊艳，不仅实现了浩瀚星空的背景，高速移动的拖影，概率出现的回血道具，还有不同颜色的敌人爆炸效果，甚至玩得好的话还有连击加分。
我们试着玩了好一会儿，困难模式真的挺难的。
根据知名博主「karminski - 牙医」的测试，Kimi-K2-0905 前端水平有了显著的提升，空间理解能力和召回能力都有所增强。
在需要生成超过一千行代码的「鞭炮连锁爆炸测试」中，Kimi-K2-0905 表现优秀。
原贴地址：https://x.com/karminski3/status/1963834619276709933?s=46
Kimi-K2-0905 此次还在 API 定价上打出了竞争性优势。
据我们了解，Kimi 开放平台上架的 kimi-k2-0905-preview 模型 API，定价与上一代一致，计费方案为缓存未命中时每百万输入 tokens/4 元，缓存命中时每百万输入 tokens/1 元，每百万输出 tokens/16 元。详细的定价策略参考下图：
以美元计价的价格与国内价格比较接近。
相较于 Anthropic 堪称夸张的定价，Kimi 等国产编程模型称得上是「开源 Claude 平替」，并且能够实现全方位兼容 Anthropic API 和 Claude Code，延续开发者曾经的使用习惯。
尤其是在 Anthropic 对国内和其他地区「断供」的大背景下，让现有项目和工作流平稳落地的重要性不言而喻。
结语
在 AI 编程领域，国内的 AI 厂商都有自己的理解。大概分为两个方向，一部分厂商在产品和用户体验侧发力；另一部分则是打磨基础模型。
例如腾讯和字节对自家编码产品的更新主要集中在产品侧，字节更新 Trae Solo 版本、腾讯发布 CodeBuddy IDE 等等，都是试图超越 Cursor 核心竞争力的尝试。
与之对应，以月之暗面为代表的 AI 新势力，选择了一条更为直接的发展道路：通过技术创新与极限性能打磨，力求在大模型核心能力上与国际一线厂商（如 Anthropic）一较高低。
无论是上下文窗口的持续扩展，还是针对真实编程任务、Agent 工具调用等的专门优化，国内玩家正在取得逼近甚至超越海外同类产品的表现。
同时，主流 AI 编程工具，如 Cursor、Windsurf、Trae、Cline 等，以及第三方 Agent 产品，如 flowith 和 Genspark 等，也都在主动接入国内优秀的大模型，中国 AI 新势力已深度融入主流开发与应用生态。
如今，国产大模型不仅能在性能参数上赶超国际领先者，也能在实际开发体验上获得更多认可。这样的「正反馈循环」一旦形成，则有望快速积累开发者口碑，创建更繁荣的应用生态，进一步撬动更广阔的市场。
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