Kimi 是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手，依托先进的自然语言处理技术，能为用户提供信息搜索、文件阅读、资料整理、内容创作和编程辅助等多元服务。其创始团队阵容强大，核心成员深度参与 Google Bard、盘古 NLP、悟道等知名大模型研发，多项核心技术被 Google PaLM、Meta LLaMa、Stable Diffusion 等主流产品采用，为 Kimi 奠定了坚实技术根基。
在智能搜索方面，Kimi 能迅速联网整合实时资讯，精准呈现详尽回答，并附上信息来源。比如梳理 GitHub 热门开源项目，普通搜索引擎需逐条检索、手动整理，Kimi 却能瞬间完成，节省大量搜索时间。
高效阅读是 Kimi 的一大绝技。它能快速梳理长文本，解析各类格式文件，无论是文献书籍、长篇报告，还是复杂合同，都能精准剖析，极大提升工作与阅读效率。外出时导师询问论文进度，把论文交给 Kimi，它就能迅速整理出概要。此外，Kimi 还能解析 URL 链接，开发时觉得在线文档枯燥，直接给链接，它就能生成重点内容与解释说明。
在辅助创作领域，Kimi 就像创意大师。依据用户提供的信息，它能协助梳理大纲、续写文章、创作文案、撰写周报等。需要小红书风格种草文案时，它能迅速领会要求，生成精彩内容。
KIMI编程时，Kimi 化身为得力助手。它能快速阅读 API 文档，精准定位信息，还能生成、翻译代码，协助 Debug，大幅提升编程效率。
Kimi 支持处理高达 200 万字的文本，长文本处理能力出色；多语言能力优秀，尤其深度优化中文环境；能轻松处理 PDF、doc、xlsx、PPT 等多种格式文件，且处理上限较高；语义理解精准，能以自然流畅语言回应，实现高效沟通与信息处理。从应用场景看，Kimi 在智能制造、异常检测等多个领域发挥作用，也能为科研人员、程序员、自媒体创作者等不同职业人群解决工作难题。
6 月 20 日晚间，月之暗面 Kimi 对外宣布发布首个 Agent 产品 Kimi-Researcher (深度研究)，并开始小范围灰度测试。Kimi-Researcher 是基于端到端自主强化学习 (end-to-end agentic RL) 技术训练的新一代 Agent 模型，在 HLE 测试中，超过 Claude 4 Opus、Gemini 2.5 Pro 及 OpenAI Deep Research，与 Gemini-Pro 的 Deep Research Agent 打平。从功能来看，Kimi-Researcher 都会自主规划任务执行流程，最终交付完整结果。Kimi-Researcher 是一个零结构 Agent，没有复杂的提示词，也没有预设流程。在动态的环境里，Kimi-Researcher 自己学会了如何思考：当信息冲突时，如何权衡判断；面对任务节点，何时切换工具；哪些中间信息值得保留，哪些可以舍弃。据其介绍，作为深度研究模型，Kimi-Researcher 引入大量数据来源，同时每条引用都能直接点击追溯，拥有文献严谨性，帮助告别幻觉。月之暗面表示，Kimi-Researcher 基础预训练模型及强化学习后的模型将逐步开源，以推动 Agent 强化学习方向的探索。
Kimi-Researcher 是基于端到端自主强化学习（end-to-end agentic RL）技术训练的新一代 Agent 模型，也是一个专为深度研究任务而生的 Agent 产品。其后，月之暗面也将逐步开源 Kimi-Researcher基础预训练模型及强化学习后的模型。对于每一个问题，Kimi-Researcher都会自主规划任务执行流程，最终交付完整结果：澄清问题（clarification）：理解问题时主动反问，构建更清晰的问题空间；深入思考：每个任务平均进行 23 步推理，自主梳理并解决需求；主动搜索：每个任务，平均规划 74 个关键词，找到 206 个网址，由模型判断并筛选出信息质量最高的前 3.2% 内容，剔除冗余、低质信息；调用工具，交付结果：自主调用浏览器、代码等工具，处理原始数据、自动生成分析结论，端到端完成交付。为了保证输出的质量和信息覆盖度，Kimi-Researcher 采用异步执行方式，用更多时间逐步推理、检索和撰写内容。
