KIMI 在长文本处理领域具有显著优势，支持高达 200 万汉字的上下文输入，是全球首个实现产品化应用的超长文本大模型。这一能力使其能够完整解析长篇小说、专业论文、复杂代码库等内容，例如可直接处理《红楼梦》全书 72 万字的文本并进行角色分析或剧情改编。通过 “部分轨迹回放”（Partial Rollouts）技术，模型可高效复用历史上下文信息，避免重复计算，显著提升长文本任务的处理效率。
KIMI 通过结合外部知识库实现知识增强，能在问答、翻译等任务中提供更准确的事实性信息。同时，模型具备强大的多任务处理能力，覆盖写作、代码生成、数据分析、文件处理等场景。例如，它可快速摘要 PDF 文档、生成代码并调试、实时搜索网络信息，甚至扮演 “智能助手” 完成多步骤复杂任务。在中文优化方面，KIMI 针对中文语言特性和教育、金融等行业需求进行了深度训练，显著提升了专业领域的回答精准度。
KIMI 在逻辑推理任务中表现突出，尤其在数学和代码领域。其 k0-math 版本在 MATH 测试中达到 93.8 分，接近 OpenAI o1 正式版水平，而 K1.5 版本通过 “长链思维”（Long-CoT）技术，在复杂推理任务中实现规划、反思和修正能力，数学推理准确率高达 96.2%。此外，K1.5 版本支持文本与视觉数据的联合训练，可处理跨模态推理任务，例如分析几何图形与文本结合的数学问题，在 MathVista 测试中通过率达 74.9%，成为 OpenAI 之外首个达到 o1 满血版多模态性能的模型。
