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我发现很多非互联网行业的人，最喜欢用的就是DeepSeek，甚至以为用AI就等于用DeepSeek。 虽然 DeepSeek 很出名，实际上，国内还有很多非常强大的大模型，如 Kimi 、Qwen、智谱等。  昨晚大半夜，Kimi 发布 Kimi 迄今能力最强的开源思考模型：Kimi K2 Thinking。  Kimi K2 Thinking 是基于「模型即 Agent」理念训练的新一代Thinking Agent，它原生掌握「边思考，边使用工具」的能力。 多项基准测试中表现达到 SOTA 水平，并在 Agentic 搜索、Agentic编程、写作和综合推理能力等方面取得全面提升。  体验地址见官网：https://www.kimi.com/  有些同学可能会好奇思考模型和非思考模型的区别到底是什么？ 其实最明显的区别就是：思考模型会花更长的时间用来思考，速度就会慢，那么它的效果通常会更好，更准确，但是成本通常也会更高。 简单测评几个小 Case:  生成天气卡片相对比较细腻，还支持高亮。  strawberry 里有几个r 完全正确。  绘制一个骑自行车的鹈鹕的 SVG 图像 虽然有点抽象，但图像还算细腻，但是这车把在哪里？也可能鹈鹕的自行车不需要车把，哈哈。下面不搞这些花里胡哨，来点实际的：  我们之前分享过一些智能体军团，那么有些用 Gemini 演示，有些用 Cherry Studio 演示，很多人可能觉得不太方便。 大家用 DeepSeek 相似的提示词每次都要重新输入或者粘贴到输入框，非常麻烦。
其实， Kimi 支持"常用语"，可以将咱们的提示词添加到常用语中，上传素材，选择常用语就可以使用啦！ 效果还蛮不错！ | 
