就在剛剛，月之暗面正式發(fā)布并開源了 Kimi k2.5。

官方技術(shù)報(bào)告的第一句話就不裝了：the most powerful open-source model to date——迄今為止最強(qiáng)大的開源模型。

與上一代模型不同，Kimi k2.5 并非簡單的「升級版」，而是一個基于 1.5T 混合視覺與文本 Token 預(yù)訓(xùn)練的原生多模態(tài)模型。在這個基礎(chǔ)底座之上，Kimi 團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一套名為 Visual Agentic Intelligence（視覺智能體智能）的系統(tǒng)。

這意味著，Kimi k2.5 原來已經(jīng)極其強(qiáng)大的長文本，再次進(jìn)化成了一個既有「眼睛」能看懂復(fù)雜屏幕，又有「雙手」能指揮龐大智能體集群的超級工頭。在 SWE-Bench Verified（編程）和 HLE（人類最后考試）等硬核基準(zhǔn)測試中，它不僅超越了 DeepSeek V3，甚至在多項(xiàng)指標(biāo)上擊敗了閉源的 GPT 和 Gemini。

從「單兵作戰(zhàn)」到「集群思維」

這次發(fā)布的更新當(dāng)中，Agent 集群堪稱是 Kimi k2.5 最亮眼的設(shè)計(jì)。

在過去的幾年里，無論模型多強(qiáng)，面對超長、超復(fù)雜的任務(wù)（比如「幫我調(diào)研 100 家競品的定價策略」），它們通常只能串行處理：查完第 1 家，再查第 2 家……一旦中間出錯，整個任務(wù)鏈就容易斷裂。

Kimi k2.5 引入了 Agent Swarm（智能體集群） 架構(gòu)，其核心理念是 Scaling Out， Not Just Up ——不僅要做大，更要做多。在 Swarm 模式下，Kimi k2.5 會自動扮演指揮官的角色。當(dāng)接到一個復(fù)雜任務(wù)時，它不會自己悶頭干，而是瞬間動態(tài)創(chuàng)建并指揮多達(dá) 100 個智能體的「工頭」。

這些智能體可以是「AI 搜索員」、「AI 物理學(xué)家」、「AI 事實(shí)核查員」……它們在指揮官的調(diào)度下并行工作。技術(shù)文檔顯示，Kimi k2.5 支持高達(dá) 1500 次并行工具調(diào)用（Parallel Tool Calls）。

效果是立竿見影的。在官方演示的「尋找 100 個細(xì)分領(lǐng)域的 YouTube 頭部博主」任務(wù)中，人類需要幾天，傳統(tǒng)單體 AI 需要數(shù)小時，而 Kimi Agent Swarm 僅需幾分鐘。

數(shù)據(jù)顯示，相比傳統(tǒng)模式，Swarm 架構(gòu)將端到端任務(wù)的執(zhí)行時間減少了 80%，整體效率提升了 4.5 倍。

為了駕馭這種瘋狂的并發(fā)能力，Kimi 團(tuán)隊(duì)采用了一種名為 PARL (Parallel-Agent Reinforcement Learning) 的訓(xùn)練方法。這讓模型學(xué)會了在沒有預(yù)定義工作流（Workflow）的情況下，自主拆解任務(wù)、分發(fā)任務(wù)、并處理并行反饋。即便某個子智能體失敗了（Serial Collapse），指揮官也能迅速感知并重新調(diào)度。

VLM 過時了，Kimi 帶來「視覺工程師」

如果說 Swarm 是 Kimi 的「大腦」，那么 Visual Coding（視覺編程） 就是它進(jìn)化的「眼睛」。

K2.5 模型支持從簡單的自然語言對話生成完整的前端界面，并能有效處理交互式布局及滾動觸發(fā)等動態(tài)效果。在 Kimi k2.5 之前，市面上的 VLM（視覺語言模型）大多停留在「看圖說話」的階段——你給它一張網(wǎng)頁截圖，它告訴你「這里有個紅色按鈕」。但如果你讓它寫代碼復(fù)刻這個網(wǎng)頁，它往往只能寫出一個死板的 HTML 骨架，根本不懂交互邏輯。

Kimi k2.5 在這里實(shí)現(xiàn)了對傳統(tǒng) VLM 的降維打擊。在下面的例子中，展示的是從視頻復(fù)刻網(wǎng)站（Reconstructing a website from video）的操作，左邊為原視頻，右邊為 Kimi 復(fù)刻的網(wǎng)站。

你只需要錄制一段網(wǎng)頁操作的視頻投喂給 Kimi k2.5，它不僅能看懂靜態(tài)的 UI 布局，還能理解動態(tài)的交互邏輯——比如滾動觸發(fā)特效、復(fù)雜的卡片翻轉(zhuǎn)動畫等。然后，它會直接生成包含完整 CSS 和 JS 邏輯的可用代碼。

更驚人的是它做視覺調(diào)試（Visual Debugging）能力。寫完代碼后，Kimi k2.5 會「看」一眼渲染出來的頁面。如果發(fā)現(xiàn)「按鈕歪了」或者「顏色和原視頻不一致」，它會像人類工程師一樣，基于視覺反饋去修改代碼，而不是盲目地重新生成。

這種「觀察-編碼-驗(yàn)證-修正」的閉環(huán)能力，讓 Kimi k2.5 成為了目前開源界當(dāng)之無愧的新王，代碼和視覺兩手抓。

在權(quán)威的 SWE-Bench Verified 測試中，Kimi k2.5 拿下了 76.8 的高分，這一成績不僅碾壓了 GPT 5.2，也超過了同為開源頂流的 DeepSeek V3.2。

當(dāng)所有人都試圖把單一模型做得越來越大時，Kimi 展示了另一種可能：通過極致的視覺感知理解世界，通過龐大的智能體集群改造世界。

目前，Kimi k2.5 已在 Hugging Face 開源，同時 Agent Swarm 模式也已在 Kimi.com 上線。無論是用戶還是開發(fā)者而言，這可能是 2026 年最值得上手一試的開源模型。

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