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# Kimi-Vendor-Verifier (Param Compliance)
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## 概述
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Kimi-Vendor-Verifier 是 Kimi K2 / K2-Thinking 部署的预检合规性检查工具。它会发送合成探测请求，验证供应商 API 是否正确**拒绝**不可变解码参数（``temperature``、``top_p``、``presence_penalty``、``frequency_penalty``、``n``）的非默认值，并**接受**其默认值。若供应商静默接受错误值，则可能导致模型输出质量下降，无法匹配官方 Moonshot AI 的行为。该工具改编自 [Kimi-Vendor-Verifier/verify_params.py](https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Vendor-Verifier/blob/main/verify_params.py)。
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## 任务描述
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- **任务类型**：API 参数合规性探测（部署健康检查）
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- **输入**：一条最小化聊天消息，加上一个测试参数和 thinking-mode 的 ``extra_body``
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- **输出**：供应商是否接受（HTTP 200）或拒绝（HTTP 400）该请求
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- **数据集**：完全合成 —— 无需下载外部数据集；探测请求根据 K2 规范在代码中生成
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## 核心特性
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- 合成探测集：每个（子集 × thinking）组合包含一个 ``no_param`` 健康探测 + 5 个默认值（应接受）探测 + 5 个错误值（应拒绝）探测
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- 三个子集覆盖所有常见的 Kimi 部署形态：
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- ``kimi`` —— 官方 Moonshot SaaS API（``extra_body = {"thinking": {"type": ...}}``）；开启/关闭 thinking
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- ``opensource`` —— vLLM / SGLang / KTransformers 的 chat-template 钩子（``extra_body = {"chat_template_kwargs": {"thinking": ...}}``）；开启/关闭 thinking
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- ``none`` —— 非混合模型；不发送 thinking 参数
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- 当预期应拒绝时，HTTP 400 响应被视为成功信号
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- 每个探测仅发送一个小型请求；总开销相比完整基准测试可忽略不计
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## 评估说明
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- 默认配置使用 **0-shot** 合成探测
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- 指标：**param_immutable_reject_rate**、**param_default_accept_rate**、**inference_error_rate**
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- 仅 HTTP 400（``BadRequestError``）被视为真正的参数拒绝；传输错误（5xx / 超时 / 429）不计入拒绝/接受的分母，而是通过 ``inference_error_rate`` 单独体现，避免不稳定的供应商获得“免费通行证”
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- 正确部署的 Kimi K2 供应商应报告两个比率指标均为 **1.0**，且 ``inference_error_rate = 0``；任何低于此标准的结果均表明存在参数强制执行漏洞或传输不稳定
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- 对于非 Kimi 模型，预期 ``param_immutable_reject_rate = 0``（无 K2 规范可强制执行），而 ``param_default_accept_rate = 1.0``（合理默认值被接受）
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- 可通过 ``dataset_args={'kimi_verifier': {'subset_list': ['kimi']}}``（或 ``opensource`` / ``none``）选择子集
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## 属性
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| 属性 | 值 |
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|----------|-------|
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| **基准测试名称** | `kimi_verifier` |
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| **数据集ID** | `kimi_verifier` |
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| **论文** | N/A |
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| **标签** | `Agent`, `FunctionCalling` |
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| **指标** | `param_immutable_reject_rate`, `param_default_accept_rate`, `inference_error_rate` |
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| **默认Shots** | 0-shot |
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| **评估划分** | `test` |
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## 数据统计
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| 指标 | 值 |
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|--------|-------|
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| 总样本数 | 55 |
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| 提示词长度（平均） | 26 字符 |
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| 提示词长度（最小/最大） | 26 / 26 字符 |
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**各子集统计信息：**
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| 子集 | 样本数 | 提示词平均长度 | 提示词最小长度 | 提示词最大长度 |
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|--------|---------|-------------|------------|------------|
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| `kimi` | 22 | 26 | 26 | 26 |
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| `opensource` | 22 | 26 | 26 | 26 |
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| `none` | 11 | 26 | 26 | 26 |
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## 样例示例
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**子集**: `kimi`
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```json
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{
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"input": [
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{
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"id": "03c069db",
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"content": "Say 'OK' and nothing else."
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}
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],
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"target": "",
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"id": 0,
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"group_id": 0,
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"subset_key": "kimi",
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"metadata": {
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"think_mode": "kimi",
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"thinking": false,
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"param_name": null,
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||
"test_value": null,
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"expected_reject": false
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}
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}
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```
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## 提示模板
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*未定义提示模板。*
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## 使用方法
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### 使用 CLI
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```bash
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evalscope eval \
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--model YOUR_MODEL \
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--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
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--api-key EMPTY_TOKEN \
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--datasets kimi_verifier \
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--limit 10 # 正式评估时请删除此行
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```
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### 使用 Python
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```python
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from evalscope import run_task
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from evalscope.config import TaskConfig
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task_cfg = TaskConfig(
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model='YOUR_MODEL',
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api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
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api_key='EMPTY_TOKEN',
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datasets=['kimi_verifier'],
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dataset_args={
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'kimi_verifier': {
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# subset_list: ['kimi', 'opensource', 'none'] # 可选，用于评估特定子集
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}
|
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},
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limit=10, # 正式评估时请删除此行
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)
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run_task(task_cfg=task_cfg)
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``` |