基准测试最佳实践

基准测试是一项对稳定性要求极高的工程任务。 您需要与模型进行大量交互，即使是微小的系统偏差或网络波动也可能影响结果的准确性。 我们总结了以下最佳实践，帮助您的评估结果可复现且可信。 重点提示：

• 对于下表中未提到的 benchmark 或其他闭源 benchmark，推荐 temperature = 1.0，stream = true，top_p = 0.95
• Reasoning 相关的 benchmark： maxtoken 推荐设置到 128k，并且总测试题量至少要到 500-1000 题才会获得一个相对低的测试方差。（比如 AIME2025 建议测试 32 次 30*32=960 题）
• Code 相关的 benchmark：maxtoken 推荐设置到 256k
• Agentic Task 相关的 benchmark：如果需要 multi hop search，maxtoken 推荐设置到 256k 并配合 context management 机制；其他类型的 agentic task 推荐至少设置 16-64k 的 maxtoken

​

K2.6 模型基准测试推荐参数

​

K2.5 模型基准测试推荐参数

对于第三方服务提供商，请参考 Kimi Vendor Verifier (KVV) 选择高精度服务。详情： https://kimi.com/blog/kimi-vendor-verifier.html tool use参数兼容性 当使用工具时，若thinking设置值为{"type": "enabled"}，请注意，为了确保模型的性能，会有以下约束：

• 为了避免思考内容与指定的 tool_choice 冲突，tool_choice 只能使用”auto”和”none”（默认值为”auto”），取任何其他值将会报错；
• 在多步工具调用过程中，您必须在将本轮会话中工具调用时assistant message里的 reasoning_content 保留在上下文当中，否则会报错；
• 官方内置的 builtin 的联网搜索 $web_search 工具暂时与 Kimi K2.5/K2.6 思考模式不兼容，可以选择先关闭思考模式后使用联网搜索工具 $web_search。

您可以参考如何使用思考模型正确使用工具调用。

​

K2-Thinking 系列模型基准测试推荐参数

​

API 推荐参数与注意事项

• 强烈推荐使用官方 API 来做 benchmark 测试，部分第三方 API 可能存在精度偏差
• 使用推荐的模型进行测试：
  • 对于 K2.6：使用 kimi-k2.6 进行测试
  • 对于 K2.5：使用 kimi-k2.5 进行测试
  • 对于 K2 系列：使用 kimi-k2-thinking-turbo 进行快速推理
• 必须设置： stream = true
  • 非流式模式可能会导致随机的连接中断，难以控制
• 当前 API 默认设置：
  • Kimi K2.6：
    • default max_tokens = 32768
    • default thinking = {"type": "enabled", "keep": null}
    • default temperature = 1.0
    • default top_p = 0.95
    • default n = 1
    • default presence_penalty = 0.0
    • default frequency_penalty = 0.0
  • Kimi K2 Thinking：
    • default temp = 1.0
    • default max token = 64000
  • Kimi K2.5：
    • default max_tokens = 32768
    • default thinking = {"type": "enabled"}
    • default temperature = 1.0
    • default top_p = 0.95
    • default n = 1
    • default presence_penalty = 0.0
    • default frequency_penalty = 0.0
• 超时设置：
  • 使用 stream = false 时，api.moonshot.cn 超时时间为 2 小时，但某些 ISP 可能会提前终止连接
  • 因此我们建议您设置 stream = true
• 并发控制：
  • 保持较低的并发数以避免速率限制
• 重试逻辑 是必须的：
  • 处理服务器过载情况
  • 处理因随机服务器问题导致的意外完成原因
  • 处理复杂的网络问题

​

FAQ

Q1: temperature 取值对不同模型是一致的吗？ A: 不同模型系列的 temperature 设置不同：

• k2.6 模型：temperature = 1.0
• k2.5 模型：temperature = 1.0
• k2-thinking 系列模型：推荐使用 temperature=1.0
• k2 其他系列模型：推荐使用 temperature=0.6

Q2: 为什么要用 stream=true？ A: 长输出可能需要若干分钟。 空闲的TCP连接有可能会被防火墙、负载均衡器和NAT网关等各种中间网络设备终止。 流式传输能保持连接活跃，显著提高可靠性。 生产数据显示，stream=false 的请求失败率远高于 stream=true。 Q3: 我应该使用多少并发数？ A: 您的API账户有特定的速率限制，参考充值与限速说明。 建议从较低的并发数开始。 如果遇到限流导致的 429 错误，则说明并发过高。 评估的准确性比速度更重要，请找到一个能让您保持在速率限制内合适的并发水平。 Q5: 为什么要重试某些错误？ A: 即使使用流式传输，发起请求时仍可能因为网络抖动等问题导致失败。 请对临时性故障（网络问题、服务器过载、速率限制）进行重试，以避免不必要的错误。 Q6: 为什么多轮对话和多步骤任务必须带上完整上下文和思考过程？ A: 完整上下文能帮助模型在多步推理过程中保持推理的连贯性，特别是在工具调用过程中。 如果省略思考过程，后续回复可能会不一致或质量下降，从而影响性能评估的准确性。

​

联系我们

如果您遇到任何问题，请发送邮件至 api-service@moonshot.ai 获得进一步的技术支持。