月之暗面旗下 AI 助手 Kimi 推出 Kimi Work 桌面客户端限时福利活动。自 2026 年 6 月 16 日至 6 月 30 日，个人注册用户登录 Kimi 桌面端使用 Kimi Work 功能，其额度消耗将直接减半。Kimi Work 是一款面向知识工作者的桌面端 AI 工作台，旨在通过 AI 技术自动化完成文件处理、浏览器操作以及 Office 工作流，提升日常办公效率。需要注意的是，本次额度减半优惠仅适用于桌面客户端的 Kimi Work 任务，而桌面端的普通 Chat 对话，以及 App 端和网页端的所有任务仍按原额度消耗，不参与本次活动。此外，该活动暂不支持企业版用户。此举将吸引更多个人开发者和办公族深度体验其桌面端自动化工作流生态。
近日，有开发者在V2EX社区发帖反馈其对Kimi 2.7版本的实际使用体验，指出该版本表现不及预期，且存在严重的Token消耗问题。该用户表示，在实际测试中，Kimi 2.7并未带来明显的性能或能力提升。更关键的是，其实际Token消耗量出现剧增，这与官方宣称的“Token消耗减少30%”严重不符。据该用户透露，作为Allegretto级别的付费会员，仅执行一个任务就消耗了其5小时额度的10%。目前，该用户已将相关问题反馈给Kimi官方。此番实测引发了开发者群体对大模型版本升级实际效果的讨论。对于依赖API或高频使用大模型的开发者和创业者而言，Token消耗的异常增加将直接导致开发和运营成本上升。这也提醒业界在评估大模型升级时，需保持客观审慎，不能仅依赖官方宣传，而应基于自身业务场景进行严格的基准测试。
近日，V2EX 社区用户反馈，在测试月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K2.6 模型时，输入 `<think>` 标签会以一定概率触发随机对话或异常指令输出。该 Bug 具有随机性，可能需要多次尝试复现。 值得注意的是，如果开发者在集成了该模型的终端或开发工具中开启了自动执行命令的 `/yolo` 模式，该漏洞可能会导致模型直接在本地系统上执行随机的危险命令。 这一现象引发了开发者对大模型安全性的关注。`<think>` 标签通常用于推理模型（如 DeepSeek-R1）的思考过程隔离，此次 Kimi K2.6 的异常表现可能暗示其在处理特定格式的推理 Token 或系统级提示词时存在解析漏洞或状态混淆。建议开发者在测试和集成 Kimi K2.6 时，切勿开启高权限的自动执行模式，并对模型输出进行严格的安全过滤，以防范潜在的安全风险。
近日，V2EX 社区用户反馈，月之暗面（Moonshot AI）旗下的 Kimi K2.6 模型存在一个特定漏洞：当用户在输入中包含 `<think>` 标签时，有概率触发模型的随机对话或异常指令输出。该 Bug 属于概率性触发，可能与模型内部的思考链（Chain of Thought）解析机制冲突有关。开发者特别警告，在测试此 Bug 时切勿开启类似 `/yolo`（自动执行命令）的代理或终端模式，因为模型可能会在异常状态下生成并执行危险的随机系统命令。这一现象暴露出当前推理型大模型在处理用户输入与内部思考标签隔离时的安全隐患。对于正在基于 Kimi API 构建 AI Agent 或自动化工具的开发者而言，需警惕此类提示词注入或解析越权风险，建议在客户端对用户输入进行过滤，避免直接传递敏感标签。