TRAE 中国版内置模型已支持 Kimi-K2

大模型向量数据库数据安全

picture.image

picture.image

TRAE 中国版内置模型已支持 Kimi-K2

picture.image

TRAE 中国版内置模型现已支持 Kimi-K2,开发者可以更便捷地解锁智能编程新体验。

Kimi-K2 是一款具备更强代码能力、更擅长通用 Agent 任务的 MoE 架构基础模型,在代码、Agent、数学推理任务上展现出领先的能力。在前端开发任务中,Kimi-K2 擅长生成兼具设计感与视觉表现力的代码。据部分三方达人测评反馈,其整体表现超过 Claude-3.7-Sonnet、DeepSeek-V3,接近 GPT-4.1、Claude-4-Sonnet 和 Gemini-2.5-Pro 的水平。

picture.image

TRAE 中国版模型阵容一览

TRAE 中国版为开发者提供丰富的模型选择,满足不同场景需求。当前支持的核心模型包括:

  • Doubao-Seed-1.6(默认)

  • Doubao-1.5-pro

  • Doubao-1.5-thinking-pro

  • Kimi-K2

  • DeepSeek-Reasoner(R1)

  • DeepSeek-V3-0324

picture.image

即刻体验,开启高效开发

点击阅读原文 ,感受 Kimi-K2 带来的编程体验,无论是追求极致的代码效率,还是探索复杂的 Agent 任务,TRAE 都将是您值得信赖的伙伴。

picture.image

0
0
0
0
关于作者
关于作者

文章

0

获赞

0

收藏

0

相关资源
大模型解决方案白皮书——智能巡检场景全流程落地指南
当前,智能巡检行业面临着来自供给端同质化竞争的难题和需求端个性化需求、泛化场景管理的新兴诉求,智能巡检企业如何构建差异化壁垒?如何提升产品附加值?如何以更低的创新成本、更高的创新效率响应用户不断升级的需求? 大模型提供了唯一的解决方案——凭借其强大的自然语言处理、图像理解与生成能力,以及对海量数据的学习和推理优势,大模型能够高效率、低成本开发出即好用又好玩的新产品,并实现品牌差异化,这成为突破智能巡检行业发展瓶颈、重构竞争格局的核心驱动力。 本白皮书介绍了豆包大模型携手火山方舟,为智能巡检行业带来的全新解
相关产品
评论
未登录
看完啦,登录分享一下感受吧~
暂无评论