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2. 對比葉文潔與伊文斯的行為動機差異
3. 找出“前進四”指令在文本中的首次出現位置

實測結果：

準確標注“前進四”首次出現在《黑暗森林》第3章（原始位置偏移<5字符）
建立人物關系圖譜包含87個節點，正確率98.6%
歷時22秒完成全文本分析，消耗$0.18（按API定價計算）

3.2 技術文檔深度解析

測試材料：AWS架構最佳實踐白皮書（英文312頁，12.7萬字）

挑戰任務：

# 模擬開發者的實際需求

prompt = """你正在設計千萬級用戶的電商系統：

1. 從第7章找出高可用數據庫方案的核心要點  

2. 對比DynamoDB與Aurora的成本建模公式  

3. 列出文檔中提到的3個容錯設計反例"""

實測表現：

精準定位Multi-AZ部署方案（Section 7.3.2）
提取成本公式：總成本 = (RU消耗 × $0.00025) + (存儲GB × $0.30)
發現反例“在單個可用區部署關鍵狀態存儲”（Page 189）

3.3 代碼倉庫級理解挑戰

測試材料：Apache Kafka源碼（Java/Python/Scala混合，核心模塊約5萬行）

挑戰任務：

# 開發者調試場景

"在ProducerBatch.java中：

1. 解釋第217行synchronized鎖的作用范圍  

2. 分析completeBatch()方法的異常處理缺陷  

3. 建議如何優化內存分配策略"

輸出摘要：

// Kimi的代碼分析片段

鎖保護對象：RecordAccumulator實例的狀態變更

潛在風險：第305行未處理InterruptedException可能導致線程阻塞

優化建議：采用對象池復用MemoryRecordsBuilder（見KIP-339）

工程師驗證反饋：建議與源碼維護者討論結論一致

冪簡大模型API試用平臺

如果覺得對接大模型API過程太過于麻煩，又想快速的驗證大模型API的生成效果的話，可以使用冪簡大模型API試用平臺。冪簡大模型API試用平臺為用戶提供了便捷的多模型API調用服務。用戶能夠自由地在該平臺上挑選不同的大模型，并通過調用API來對比它們的效果，從而幫助用戶挑選出最適合自身需求的大模型以供使用。

冪簡大模型API適用平臺的優勢：

高效集成：無需自行對接復雜官方API，直接在冪簡API試用平臺操作，快速上手。
多元選擇：支持市面多個主流AI大模型API試用，滿足多樣化需求。
一鍵多調用：用戶可選擇多個渠道，填寫提示詞后，一鍵調用多個渠道API，高效便捷。
直觀對比：平臺將多個大模型API返回結果直接展示在頁面，用戶可直觀對比不同模型的生成效果差異。
靈活計費：按實際使用量計費，無訂閱門檻，成本可控。
專業支持：提供專業的技術支持與豐富的文檔資源，助力用戶高效開發。

點擊試用大模型API代碼生成效果

四、深度能力拆解：Kimi的進階技能樹

4.1 跨文檔關聯分析

在同時輸入《民法典》+ 20個判例的場景中：

自動構建法條引用網絡（精度94%）
識別“第585條違約金調整”在判例中的差異化應用
生成可視化知識圖譜：

[違約責任]

├─ 舉證責任 → (判例2023民終123號)

├─ 可預見規則 → 第584條  

└─ 過失相抵 → 第592條

4.2 結構化信息提取

處理非標合同時的表現：

**測試文檔**：某跨國并購協議（中英雙語，148頁）

**提取需求**：

- 支付條款中的milestone事件  

- 排他性條款的有效期  

- 賠償上限計算方式



**輸出示例**：

| 條款類型     | 關鍵內容                     | 位置       |

|--------------|------------------------------|------------|

| 支付條件     | 股權交割后30日內支付$2.5億   | Section 4.3 |

| 排他期       | 簽署日起至180天              | Annex B-7  |

| 賠償上限     | 交易對價的18%                | Section 9.4