开源热榜第一轮流做，现在花落 Kimi。

在 Hugging Face 上，Kimi K2.5 登上了 Trending 榜首，下载量超过了 5.3 万。

Kimi K2.5 主打 Agent 能力，在 HLE-Full、BrowseComp 等测试集中，成绩超越了 GPT-5.2、Claude 4.5 Opus 以及 Gemini 3 Pro 等旗舰闭源模型。

而且极具性价比，在 BrowseComp 上达到比 GPT-5.2 更高的表现，Kimi K2.5 的资金消耗仅有不到 5%。

现在，官方的技术报告也已经亮相，Kimi K2.5 怎样练成，我们可以从中窥探一些答案。

原生多模态，15T Token 混合训练

Kimi K2.5 在 K2 的架构基础上，投入了 15T 的视觉与文本混合 Token 进行持续预训练。

它选择了一条原生多模态的技术路线，让同一套参数空间直接处理视觉信号与文本逻辑。

在 15T 这样庞大的数据量级下，视觉理解与文本推理能力实现了同步增强，一改往日 " 此消彼长 " 的局面。

这种统一的参数架构，让模型能够像理解语法结构一样，精准解析像素背后的逻辑语义。

有了这套原生底座，K2.5 解锁了 " 视觉编程 " 能力。

因为能在像素层面进行推理，它具备了从视频流直接逆向推导代码的能力。

面对一段包含复杂滚动触发特效或动态交互布局的网页演示视频，模型能够准确捕捉视觉元素随时间轴变化的规律，并将其直接映射为可执行的前端代码。

这一过程跳过了 " 视觉 - 文本 " 的中间环节，让开发需求能够以最直观的视觉形式传递给模型，实现了从设计演示到代码实现的无损转化，即便是极其复杂的动态交互逻辑也能被精准还原。

为了解决代码能跑但样式不对的问题，K2.5 还集成了自主视觉调试机制，在代码生成并渲染出界面后，模型会调用视觉感知能力对实际运行的页面进行验收。

一旦发现布局错位、样式偏差或动画异常，模型会自动触发文档查询工具，查阅相关技术文档定位问题，并对代码进行修正。

这种 " 生成 - 观察 - 查阅 - 修复 " 的自动化闭环，模拟了高级工程师的调试流程，让模型具备了独立完成端到端软件工程任务的可靠性。

超大规模 " 智能体集群 "

为了能更好地解决复杂任务，Kimi K2.5 还搭载了 Agent Swarm 架构。

这是一套能自主构建百人规模数字化团队的并行系统，让模型获得了 " 分身 " 能力，可以瞬间创建并编排多达 100 个子智能体，并支持调用 1500 个工具的并行工作流。

这种机制将全网深度搜索或海量数据分析等复杂任务，拆解为无数个同步进行的子任务，利用集群算力大幅压缩了处理时间。

指挥这支庞大团队运转的是 PARL（并行智能体强化学习）框架。

该框架建立了一套严密的指挥体系，由核心的调度器和众多子智能体构成。

调度器如同指挥官，负责宏观层面的任务拆解与分发；子智能体则作为执行层，在参数冻结的状态下专注于高效完成具体指令。

这种动静结合的设计，既赋予了系统灵活规划的能力，又保障了大规模并行操作的逻辑严密性。

为了让模型学会高效分工，训练过程采用了一套阶段性奖励塑造策略。

系统在初期会优先激励调度器进行并行化探索，培养其 " 多管齐下 " 的直觉；随着训练深入，奖励重心平滑过渡至任务的最终成功率。

这种循序渐进的训练方式，让模型建立了在保证结果准确的前提下，最大化利用并发优势的思维习惯。

在效率评估上，系统引入了临界步骤作为核心指标，基于并行计算的关键路径原理，聚焦于调度开销与最慢子智能体的耗时。

这种机制倒逼模型在决策时，必须优先考虑如何缩短端到端的实际等待时间。只有在能切实提升响应速度的情况下，系统才会增加并行度，从而在极致速度与计算资源消耗之间找到了最佳平衡。

杨植麟剧透 Kimi K3

K2.5 上线后不久，月之暗面的三位创始人——杨植麟、周昕宇和吴育昕现身 Reddit，来了一场长达 3 小时的 AMA 问答。

面对全球开发者和的提问，他们直接把代码背后的思考、未来的剧透甚至尴尬的 Bug 都摊开来聊了个透。

对于大家最关心的下一代 Kimi K3，团队给出了一个相当硬核的预告——它很可能基于线性注意力机制。

杨植麟更是直言，虽然不敢打包票，但 K3 相比 K2.5 哪怕没有 10 倍的提升，也绝对会有质的飞跃。

针对 K2.5 偶尔会自称 Claude 的趣闻，团队也给出了坦诚的解释——

这是因为 Kimi" 吃 " 了太多高质量的编程训练数据，而这些数据里充斥着 Claude 的名字 。这就像读了太多某位作家的书，说话难免带上对方的口头禅。

此外他们也对算力焦虑问题进行了回应，算法负责人周昕宇抛出了一句 " 创新往往诞生于约束之中（Innovation loves constraints）" 。

在他们看来，堆砌算力不是通往 AGI 的唯一路径，在有限的资源下逼出更高效的算法、更聪明的架构，才是这家实验室真正的 " 登月 " 野心 。

报告地址：

https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html

AMA：

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qpewj7/ama_with_kimi_the_opensource_frontier_lab_behind/

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