AI 大模型选型指导：一文实测 Kimi‑K2‑Turbo‑Preview 与 Qwen3‑Coder‑Flash
本文对比分析了Kimi-K2-Turbo-Preview和Qwen3-Coder-Flash两款AI大模型在开发者选型中的表现。K2-Turbo采用MoE架构，激活参数32B，支持128K上下文，在代码调试和自动化流程方面表现突出；Qwen3-Coder为480B参数的MoE模型，原生支持256K上下文，擅长大规模代码库理解和API集成。二者在中级任务表现接近，但K2在复杂可视化任务更优，Qwen3在多轮Agent调用更稳定。建议根据需求选择：注重调试自动化选K2，需要长上下文支持选Qwen3。推荐使用AIbase模型广场进行高效选型对比。
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