Kimi K2.5

平台总体概述

核心定义

Kimi K2.5 是一种 原生多模态智能体模型（Visual Agentic Intelligence），通过统一架构在大量视觉与语言混合数据上进行预训练，可实现跨模式理解与操作，从图像或视频中推断语义并执行复杂指令。

背景

K2.5 是在早期 Kimi K2 系列基础上迭代的模型，通过大规模视觉语言融合预训练（约 15T 混合视觉与文本令牌）提升视觉与文本理解、推理和编码能力。

核心能力

• 原生多模态架构 — 从训练开始融合视觉与语言能力，无需外部视觉模块。
• Agent Swarm 并行执行 — 能创建多达 100 个子智能体 并行执行任务流，相比单智能体可减少执行时间约 4.5 倍。
• 长上下文推理 — 支持约 256K token 上下文窗口，在长文档、对话和代码库中保持语义一致性。
• 视觉驱动编码 — 能将 UI 屏幕截图或视频内容转换为可执行代码与动态图界面。
• 任务执行与办公集成 — 处理办公室任务（如文档、电子表格、幻灯片）和知识密集型任务。

核心功能结构

原生多模态理解

Kimi K2.5 同步训练视觉与语言能力，使模型能直接理解图像、视频和文本输入，并用于跨模态推理和生成，避免传统模型在视觉与文本之间的能力折衷。

Agent Swarm 并行协作

Agent Swarm 是 K2.5 的核心架构之一，使用 Parallel-Agent Reinforcement Learning（PARL） 机制，在执行复杂任务时动态生成并协调最多 100 个子智能体（如研究者、验证器等），每个子智能体负责并行执行独立任务。

并行协作可显著减少任务执行时间，例如在宽搜索场景下 Agent Swarm 模式减少了至少 3× 至 4.5× 的关键步骤数量。

视觉和代码生成

Kimi K2.5 能以视觉输入（如 UI 图像、视频演示）为依据生成完整前端代码与交互界面，支持动画效果和响应式布局，这使其在图像到代码或视频到代码任务上具备竞争优势。

多模式输出与工具集成

模型可集成工具调用、文件处理和文本生成等操作，适用于代码重构、复杂数据分析流程和结构化内容生成等场景，可生成Word 文档、PPT 幻灯片、PDF 结构化内容等。

技术细节与实现

模型架构

Kimi K2.5 基于 Mixture-of-Experts（MoE） 架构，总参数约 1 万亿（1T），在推理时激活约 32B 参数，以提高计算效率和推理性能。 视觉编码由 MoonViT 模块负责，具有约 400M 参数。

256K 语义上下文

模型支持约 256K token 的上下文窗口，可处理长文本、长代码库及大规模视觉输入而保持连贯语义表示，减少对外部 RAG 或分段处理的依赖。

平行强化学习训练（PARL）

Agent Swarm 模式使用 PARL 训练策略，其中 orchestrator 子智能体负责将任务分解到并行执行的子任务，并随着训练逐渐增强并行策略的奖励，以提高稳定性和执行效率。

应用场景

软件工程与编码辅助

K2.5 可将设计图或视频截屏作为输入生成完整应用界面、交互代码和调试建议，适用于前端开发、Web 设计和 UI 生成。

视觉任务与分析

在需要同时理解图像、视频与文本的场景中，模型可用于信息提取、内容标注、视觉推理和跨模态分析。

知识工作与自动化

Agentic 能力使 K2.5 适应多步骤和长流程任务，如编写长篇报告、整理会议纪要、制作结构化文档、汇总信息和自动化分析流程。

大规模数据与研究任务

在科研或数据密集型任务中，可利用并行子智能体分解任务并提高执行效率，例如自动搜索、验证和综合报告生成。

办公自动化任务

K2.5 可执行常见办公任务，如撰写 Word 文档、制作 PPT、处理表格（如透视表）、为 PDF 添加注释，以及在 LaTeX 或数学环境下生成内容。

使用指南

访问与集成

1. 使用 Kimi.com Web 界面 访问模型并执行交互式任务。

2. 通过 API 平台 进行程序化调用并集成模型功能至业务流程。

3. 将模型集成至开发环境（如 VSCode、Cursor、Zed 等）以支持编码、调试与自动化任务。

常见问题（FAQ）

Q1: Kimi K2.5 支持哪些输入类型？
A1: 可同时接受文本、静态图像、视频和 PDF 等输入作为任务数据。

Q2: 什么是 Agent Swarm？
A2: Agent Swarm 是一种模型自发创建并协调多个子智能体并行执行任务的机制，可提高复杂任务处理效率。

Q3: 模型的上下文窗口多大？
A3: 支持约 256K token 语义上下文长度，便于在大数据输入下保持一致性。

Q4: 是否可以进行视觉编程？
A4: 是，模型能从 UI 图像或视频中生成可执行代码与交互界面逻辑。

Q5: K2.5 是否开源？
A5: 是，K2.5 是开源模型，可在官方平台和 Hugging Face 等资源访问。

术语定义

原生多模态
指模型在训练阶段已同时融入视觉与语言信号，使其在推理时无需外部模块即可执行跨模态理解。

Parallel-Agent Reinforcement Learning（PARL）
一种用于训练并行执行智能体任务的强化学习策略，使模型更有效协调多个子智能体。

Agent Swarm
指模型自动根据任务需求动态生成并协调多个子智能体，通过并行执行提升任务效率。