每經(jīng)記者｜李宇彤    每經(jīng)編輯｜廖 丹    

1月27日，月之暗面旗下Kimi正式發(fā)布并開源全新多模態(tài)模型——Kimi K2.5。“它是我們目前最強(qiáng)大的模型。”月之暗面創(chuàng)始人楊植麟在介紹新模型的視頻中這樣定義了Kimi K2.5。

據(jù)月之暗面方面介紹，Kimi K2.5是一個(gè)擁有1萬億參數(shù)的MoE（Mixture of Experts，混合專家模型）基礎(chǔ)模型，和K2 一樣，K2.5同樣是發(fā)布即開源。Kimi K2.5是Kimi迄今推出的最智能模型，在Agent（智能體）、代碼、圖像、視頻及一系列通用智能任務(wù)上，取得開源“state-of-the-art（最先進(jìn)的）”表現(xiàn)。Kimi K2.5也是Kimi迄今推出的最全能模型，采用原生的多模態(tài)架構(gòu)設(shè)計(jì)，同時(shí)支持視覺與文本輸入、思考與非思考模式、對話與Agent任務(wù)。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者注意到，Kimi K2.5的推出，恰逢行業(yè)密集上新窗口期。

新華社圖

也是在1月27日，DeepSeek（深度求索）團(tuán)隊(duì)發(fā)布了題為《DeepSeek-OCR 2：Visual Causal Flow》的論文，并正式開源了DeepSeek-OCR 2模型，同樣提升了模型的視覺識別能力。

而在此前的1月26日，阿里發(fā)布千問旗艦推理模型Qwen3Max-Thinking。該模型總參數(shù)量超萬億（1T），也被阿里冠上千問推理模型中“最強(qiáng)”的稱號。

對此，業(yè)內(nèi)有觀點(diǎn)指出，中國AI企業(yè)正試圖跳出單純的算力比拼，走向更差異化的深度思考發(fā)展路徑，但不難發(fā)現(xiàn)，Agent和視覺理解能力是其迭代中共同出現(xiàn)的高頻詞，也正成為本輪技術(shù)迭代中無可爭議的競賽焦點(diǎn)。

展示“技術(shù)平權(quán)”理念

“AI讓專業(yè)技能平權(quán)化，釋放了每個(gè)人的個(gè)體創(chuàng)造力。”1月21日，在瑞士達(dá)沃斯舉行的世界經(jīng)濟(jì)論壇2026年年會上，Kimi總裁張予彤曾如是說道。

在此次Kimi K2.5發(fā)布后，“技術(shù)平權(quán)”這一關(guān)鍵詞，再次出現(xiàn)在Kimi相關(guān)介紹中。那么，具體來看，Kimi在本次作出了哪些更新？

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者了解到，首先，Kimi K2.5提升了模型的視覺理解能力，并將其與推理、代碼、Agent等能力結(jié)合，降低了用戶與AI的交互門檻。

據(jù)月之暗面方面介紹，當(dāng)語言難以準(zhǔn)確描述時(shí)，可拍照、截圖或錄屏傳給Kimi，突破文字表達(dá)的限制。其中，對視頻內(nèi)容的直接識別與理解，是本次新增的媒介形式，它使得動(dòng)態(tài)、復(fù)雜的視覺信息得以被AI捕捉和處理。

此外，Kimi K2.5此次將“技術(shù)平權(quán)”的理念，明確指向了每個(gè)人的日常工作臺。

除了一貫展示的在編程、搭建網(wǎng)站的應(yīng)用場景，Kimi方面表示，Kimi K2.5能讓人人精通辦公軟件Office。模型將其智能體能力系統(tǒng)性地?cái)U(kuò)展至日常辦公領(lǐng)域，開始掌握Word、Excel、PPT、PDF等常用軟件的中高階技能。

而Kimi K2.5的最大亮點(diǎn)，在于學(xué)會了“分身術(shù)”。

在上述介紹新模型的視頻中，楊植麟表示，“在K2.5上，我們從單個(gè)Agent進(jìn)化到了Agent集群，從單個(gè)專家進(jìn)化成了一個(gè)專業(yè)團(tuán)隊(duì)”。

楊植麟具體解釋稱：“Kimi K2.5會創(chuàng)建并協(xié)調(diào)一大群專項(xiàng)Agent并行工作，這些專項(xiàng)Agent本質(zhì)上都是Kimi K2.5的分身，但是它們各自承擔(dān)著不同的角色和子任務(wù)，沒有任何預(yù)設(shè)的規(guī)則，所有的角色分配和任務(wù)拆解都是由Kimi K2.5現(xiàn)場即時(shí)決定。”而通過并行完成任務(wù)，Kimi K2.5的Agent集群，可以獲得更高的效率。

而這些能力的提升，也反映在Kimi K2.5的測試成績中。在包括HLE（人類最后的考試）、BrowseComp（測試基準(zhǔn)）和DeepSearchQA（推理模型一項(xiàng)核心功能）等在內(nèi)的Agent評測上，Kimi K2.5取得了當(dāng)前最佳表現(xiàn)（SOTA）。其中，在HLE上拿到50.2%的成績，在BrowseComp上拿到了74.9%的成績。相比之下，在此前的這兩項(xiàng)測試中，Kimi K2Thinking分別拿到44.9%和60.2%的成績。

而在編程以及視覺能力上，Kimi K2.5也拿到了與Claude Opus4.5、GPT 5.2 XHigh、Gemini 3.0Pro等閉源模型基本相當(dāng)?shù)某煽儭?/p>

不過，值得一提的是，Kimi的技術(shù)博客顯示，在多項(xiàng)評測中，Kimi K2.5的運(yùn)行成本要大幅低于GPT 5.2 XHigh。并且，在HLE、BrowseComp兩項(xiàng)測試中，Kimi K2.5還拿到了比GPT 5.2 XHigh更高的成績。

這也再一次印證了張予彤此前在世界經(jīng)濟(jì)論壇2026年年會披露的數(shù)據(jù)：“Kimi僅使用美國頂尖實(shí)驗(yàn)室約1%的資源，就開發(fā)出開源模型Kimi K2、Kimi K2 Thinking。”

為商業(yè)化鋪平道路

在Kimi K2.5模型進(jìn)化的同時(shí)，Kimi還在商業(yè)化探路。據(jù)記者了解，基于Kimi K2.5模型的視頻動(dòng)作識別與評估等功能，運(yùn)動(dòng)科技公司Keep旗下AI教練——Kaka即將上線。

這也延續(xù)了Kimi自2025年以來確立的生態(tài)策略：通過與財(cái)新傳媒、小紅書、網(wǎng)易游戲等各領(lǐng)域伙伴的深度綁定，將智能體能力注入具體場景，在解決真實(shí)需求中驗(yàn)證價(jià)值。而在服務(wù)不同健身場景過程中，AI教練Kaka所需要的多模態(tài)能力，也與Kimi K2.5本次的更新方向相契合。

事實(shí)上，月之暗面的競爭者，同樣在加速布局。

在Kimi強(qiáng)化多模態(tài)能力之前，字節(jié)跳動(dòng)、阿里巴巴（以下或簡稱阿里）等互聯(lián)網(wǎng)大廠，早已洞察到視覺理解的關(guān)鍵價(jià)值。在定向模型能力上深耕的同時(shí)，它們還通過與各方的合作，在美術(shù)館、博物館等領(lǐng)域錘煉視覺理解能力。

此外，2026年初，隨著智譜新一代旗艦?zāi)Ｐ团c稀宇科技旗下MiniMax相繼上市，中國大模型行業(yè)正式步入資本市場驅(qū)動(dòng)的新階段。然而，月之暗面似乎選擇了不同的節(jié)奏。

2025年12月31日，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者獲悉，楊植麟在月之暗面內(nèi)部信中透露，“公司近期完成了5億美元C輪融資且大幅超募，當(dāng)前現(xiàn)金持有量超過100億元”。同時(shí)，楊植麟還明確表示，公司短期不著急上市，也不以上市為目的。

同時(shí)，月之暗面正靠著技術(shù)突破，為商業(yè)化鋪平道路。

2025年下半年，Kimi密集上新Researcher、OK Computer等多項(xiàng)智能體功能。

楊植麟在上述內(nèi)部信中透露，2025年9月至11月，公司海內(nèi)外付費(fèi)用戶數(shù)平均月環(huán)比增長超過170%。同時(shí)，K2 Thinking的發(fā)布，也顯著帶動(dòng)了公司API（應(yīng)用程序編程接口）收入，同期海外API收入增長達(dá)4倍。

此外，2025年9月推出的具備復(fù)雜任務(wù)處理能力的Multi-Agent（多智能體）產(chǎn)品——OK Computer，成為月之暗面推出分層會員付費(fèi)制度的一個(gè)契機(jī)。

目前，Kimi已將其編碼工具“Kimi Code”與Agent任務(wù)額度整合為三檔訂閱制服務(wù)，月費(fèi)分別為49元、99元與199元。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者還注意到，Kimi本次突破性的“Agent集群”更新，在網(wǎng)頁上被標(biāo)注為“實(shí)驗(yàn)性功能”，目前僅面向月費(fèi)199元的Allegretto會員開放。

AI“獨(dú)角獸們”的發(fā)展路徑已經(jīng)分化，Kimi正在模型迭代中探索自己的方向，而面向2026年，楊植麟已有了規(guī)劃。

楊植麟在月之暗面內(nèi)部信中表示，首要目標(biāo)是通過技術(shù)改進(jìn)與模型規(guī)?；屜乱淮鶮3模型的等效算力提升至少一個(gè)數(shù)量級，在預(yù)訓(xùn)練水平上追平世界前沿；其次是垂直整合模型訓(xùn)練與產(chǎn)品體驗(yàn)，打造具有差異化能力的K3模型；最終則聚焦于智能體本身的產(chǎn)品化與商業(yè)化，不單純追求用戶規(guī)模，而是以創(chuàng)造頂尖生產(chǎn)力價(jià)值為導(dǎo)向，實(shí)現(xiàn)營收規(guī)模的量級增長。

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