这是深度求索最具代表性的技术成果，基于自主优化的 Transformer 架构，通过大规模多模态数据（文本、代码、音频、图像、视频）预训练，并采用全栈多模态统一建模技术——从底层打通模态间语义鸿沟，实现跨模态信息的精准对齐，大幅提升了模型的理解与交互能力，同时通过多维度安全对齐训练，降低有害信息生成概率，保障各类场景下的应用安全。2022 年发布，是深度求索首款全栈多模态大模型，首次展现了全栈多模

这是深度求索最具代表性的技术成果，基于自主优化的 Transformer 架构，通过大规模多模态数据（文本、代码、音频、图像、视频）预训练，并采用全栈多模态统一建模技术——从底层打通模态间语义鸿沟，实现跨模态信息的精准对齐，大幅提升了模型的理解与交互能力，同时通过多维度安全对齐训练，降低有害信息生成概率，保障各类场景下的应用安全。2022 年发布，是深度求索首款全栈多模态大模型，首次展现了全栈多模

这是深度求索最具代表性的技术成果，基于自主优化的 Transformer 架构，通过大规模多模态数据（文本、代码、音频、图像、视频）预训练，并采用全栈多模态统一建模技术——从底层打通模态间语义鸿沟，实现跨模态信息的精准对齐，大幅提升了模型的理解与交互能力，同时通过多维度安全对齐训练，降低有害信息生成概率，保障各类场景下的应用安全。2022 年发布，是深度求索首款全栈多模态大模型，首次展现了全栈多模

这是深度求索最具代表性的技术成果，基于自主优化的 Transformer 架构，通过大规模多模态数据（文本、代码、音频、图像、视频）预训练，并采用全栈多模态统一建模技术——从底层打通模态间语义鸿沟，实现跨模态信息的精准对齐，大幅提升了模型的理解与交互能力，同时通过多维度安全对齐训练，降低有害信息生成概率，保障各类场景下的应用安全。2022 年发布，是深度求索首款全栈多模态大模型，首次展现了全栈多模

这是深度求索最具代表性的技术成果，基于自主优化的 Transformer 架构，通过大规模多模态数据（文本、代码、音频、图像、视频）预训练，并采用全栈多模态统一建模技术——从底层打通模态间语义鸿沟，实现跨模态信息的精准对齐，大幅提升了模型的理解与交互能力，同时通过多维度安全对齐训练，降低有害信息生成概率，保障各类场景下的应用安全。2022 年发布，是深度求索首款全栈多模态大模型，首次展现了全栈多模

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这是深度求索最具代表性的技术成果，基于自主优化的 Transformer 架构，通过大规模多模态数据（文本、代码、音频、图像、视频）预训练，并采用全栈多模态统一建模技术——从底层打通模态间语义鸿沟，实现跨模态信息的精准对齐，大幅提升了模型的理解与交互能力，同时通过多维度安全对齐训练，降低有害信息生成概率，保障各类场景下的应用安全。2022 年发布，是深度求索首款全栈多模态大模型，首次展现了全栈多模

核心框架上，保留了“基础系列-多模态版-旗舰版-专项场景版”的产品层级，适配 Kimi 从 moonshot-v1 到 K2 系列的迭代节奏与版本命名体系。技术特性上，将原有技术亮点替换为 Kimi 核心的“超长文本处理”“原生智能体能力”“自研 Moonshot 架构”等特性，调整了上下文窗口、参数规模、基准测试表现等核心数据，贴合月之暗面官方公布的技术指标。

当开发者通过 OpenAI API 调用模型服务时，需要在请求中携带这串 Key，OpenAI 服务器通过验证 Key 的有效性，来确认开发者的身份、判断其是否拥有调用权限，并统计 API 的使用量（用于计费）。简单来说，OpenAI Key 就像是开发者访问 OpenAI 模型能力的“钥匙”，没有 Key 则无法通过 API 使用 OpenAI 的技术服务。

Claude 是 Anthropic 旗下的核心大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）品牌，围绕这一技术推出了多款具有广泛影响力的产品与服务，涵盖文本生成、对话交互、长文档处理、企业级定制等多个领域，其核心优势在于。2022 年发布，是 Anthropic 的首款商用大语言模型，首次展现了宪法式 AI 技术的落地效果，在文本理解、长文档总结、合规对话等场景中表现出