就在刚刚,月之暗面正式发布并开源了 Kimi k2.5。
官方技术报告的第一句话就不装了:the most powerful open-source model to date——迄今为止最强大的开源模型。
与上一代模型不同,Kimi k2.5 并非简单的「升级版」,而是一个基于 1.5T 混合视觉与文本 Token 预训练的原生多模态模型。在这个基础底座之上,Kimi 团队构建了一套名为 Visual Agentic Intelligence(视觉智能体智能)的系统。
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这意味着,Kimi k2.5 原来已经极其强大的长文本,再次进化成了一个既有「眼睛」能看懂复杂屏幕,又有「双手」能指挥庞大智能体集群的超级工头。在 SWE-Bench Verified(编程)和 HLE(人类最后考试)等硬核基准测试中,它不仅超越了 DeepSeek V3,甚至在多项指标上击败了闭源的 GPT 和 Gemini。
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从「单兵作战」到「集群思维」
这次发布的更新当中,Agent 集群堪称是 Kimi k2.5 最亮眼的设计。
在过去的几年里,无论模型多强,面对超长、超复杂的任务(比如「帮我调研 100 家竞品的定价策略」),它们通常只能串行处理:查完第 1 家,再查第 2 家……一旦中间出错,整个任务链就容易断裂。
Kimi k2.5 引入了 Agent Swarm(智能体集群) 架构,其核心理念是 Scaling Out, Not Just Up ——不仅要做大,更要做多。在 Swarm 模式下,Kimi k2.5 会自动扮演指挥官的角色。当接到一个复杂任务时,它不会自己闷头干,而是瞬间动态创建并指挥多达 100 个智能体的「工头」。
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这些智能体可以是「AI 搜索员」、「AI 物理学家」、「AI 事实核查员」……它们在指挥官的调度下并行工作。技术文档显示,Kimi k2.5 支持高达 1500 次并行工具调用(Parallel Tool Calls)。
效果是立竿见影的。在官方演示的「寻找 100 个细分领域的 YouTube 头部博主」任务中,人类需要几天,传统单体 AI 需要数小时,而 Kimi Agent Swarm 仅需几分钟。

数据显示,相比传统模式,Swarm 架构将端到端任务的执行时间减少了 80%,整体效率提升了 4.5 倍。
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为了驾驭这种疯狂的并发能力,Kimi 团队采用了一种名为 PARL (Parallel-Agent Reinforcement Learning) 的训练方法。这让模型学会了在没有预定义工作流(Workflow)的情况下,自主拆解任务、分发任务、并处理并行反馈。即便某个子智能体失败了(Serial Collapse),指挥官也能迅速感知并重新调度。
VLM 过时了,Kimi 带来「视觉工程师」
如果说 Swarm 是 Kimi 的「大脑」,那么 Visual Coding(视觉编程) 就是它进化的「眼睛」。
K2.5 模型支持从简单的自然语言对话生成完整的前端界面,并能有效处理交互式布局及滚动触发等动态效果。在 Kimi k2.5 之前,市面上的 VLM(视觉语言模型)大多停留在「看图说话」的阶段——你给它一张网页截图,它告诉你「这里有个红色按钮」。但如果你让它写代码复刻这个网页,它往往只能写出一个死板的 HTML 骨架,根本不懂交互逻辑。
Kimi k2.5 在这里实现了对传统 VLM 的降维打击。在下面的例子中,展示的是从视频复刻网站(Reconstructing a website from video)的操作,左边为原视频,右边为 Kimi 复刻的网站。

你只需要录制一段网页操作的视频投喂给 Kimi k2.5,它不仅能看懂静态的 UI 布局,还能理解动态的交互逻辑——比如滚动触发特效、复杂的卡片翻转动画等。然后,它会直接生成包含完整 CSS 和 JS 逻辑的可用代码。
更惊人的是它做视觉调试(Visual Debugging)能力。写完代码后,Kimi k2.5 会「看」一眼渲染出来的页面。如果发现「按钮歪了」或者「颜色和原视频不一致」,它会像人类工程师一样,基于视觉反馈去修改代码,而不是盲目地重新生成。

这种「观察-编码-验证-修正」的闭环能力,让 Kimi k2.5 成为了目前开源界当之无愧的新王,代码和视觉两手抓。
在权威的 SWE-Bench Verified 测试中,Kimi k2.5 拿下了 76.8 的高分,这一成绩不仅碾压了 GPT 5.2,也超过了同为开源顶流的 DeepSeek V3.2。
当所有人都试图把单一模型做得越来越大时,Kimi 展示了另一种可能:通过极致的视觉感知理解世界,通过庞大的智能体集群改造世界。
目前,Kimi k2.5 已在 Hugging Face 开源,同时 Agent Swarm 模式也已在 Kimi.com 上线。无论是用户还是开发者而言,这可能是 2026 年最值得上手一试的开源模型。
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