K2.8 Preview 全量上线，不用

Kimi K2.8 Preview 今天全量上线 Kimi Code 了。Model ID 还是 kimi-for-coding，客户端和第三方工具不用改配置，直接就能用。

这个对用 API 调工具链的人比较重要。之前 K2.7 Code 换 K2.8 的时候得改 model name，这次不用。Ollama 或者 LM Studio 里如果之前配过 Kimi 的 endpoint，重启一下进程就行，配置文件一个字符都不用动。

官方说综合性能接近 K3。K3 是 2.8 万亿参数，K2.8 Preview 具体多大没公开，但 thinking 效率比 K2.7 Code 改善明显。这个「接近」怎么理解？K3 是闭源部署的，K2.8 Preview 走的是 API，两者底层可能不是同一个权重，但官方把「无思考」模式的请求都路由到 K2.8 Preview 上，说明在不需要深度推理的场景下，K2.8 Preview 就是 K3 的降级版。

支持 thinking effort 三档调节：low、high、max，默认 max。这个设计跟 K3 一致。实际用的时候，跑简单代码补全或者单文件重构，low 档够用，token 消耗少不少。要处理跨文件的架构调整或者带视觉反馈的前端任务，得拉 max。话说回来，三档之间到底差多少，官方没给量化数据，只能自己试。

全部会员档位都开放了 1M 上下文窗口。这个比较实在。之前 K2 系列上下文窗口跟会员等级挂钩，低档位只能用 128K，做大型代码库分析的时候经常不够。现在统一 1M，不用纠结档位选哪个了。

K3 本身是 7 月 27 号开源的，2.8 万亿参数，MoE 架构，896 个专家激活 16 个。KDA 混合线性注意力加注意力残差，原生视觉理解。这些技术细节 K2.8 Preview 应该也继承了，毕竟官方说性能接近。本地部署 K3 的事就不提了，2.8 万亿参数，就算量化到 Q4_K_M，32G 显存也装不下，那是需要多卡集群的规模。

Kimi Code 定位是编码专用接口，跟通用对话接口分开。K2.8 Preview 全量上线意味着之前 Preview 阶段的部分功能限制应该解除了。具体哪些限制解了，官方公告里没细说，只能对比之前的行为差异来判断。

MoonEP 和 AgentEnv 这次也开源了，配合之前已开源的 FlashKDA，覆盖从高性能通信到分布式 RL 环境的链路。如果你关注 Infra 层面，这三个组件值得看一眼。但跟普通用户关系不大，主要是给做训练和推理优化的人看的。