Kimi 发布新模型 kimi K2 Kimi-K2.5 是月之暗面（Moonshot AI）基于 Kimi-K2-Base 迭代的开源原生多模态智能体模型，核心亮点的如下： 架构与参数：采用混合专家（MoE）架构，总参数量 1T，激活参数 32B，搭配 MoonViT 视觉编码器（400M 参数），支持 256K 超长上下文； 核心能力：原生融合视觉与语言理解，擅长跨模态推理、视觉化编码（UI 设计 / 视频流程转代码）、智能体集群协作（复杂任务拆解为并行子任务）； 部署与使用：支持 vLLM/SGLang/KTransformers 推理引擎，提供 OpenAI 兼容 API，分 “思考模式”（temperature=1.0）和 “即时模式”（temperature=0.6），支持图像、视频输入。 模型表现上来看 核心优势： 多模态 + 工具协同（HLE-Full）：Kimi K2.5 以 50.2 分位列第一，显著领先 GPT-5.2（45.5）、Claude 4.5（43.2），是跨模态落地场景的最优选择； 视觉问答（InfoVQA）：92.6 分大幅碾压竞品，Gemini 3 Pro 仅 57.2 分，体现 Kimi 在文档 / OCR、视觉信息提取上的绝对优势； 数学视觉推理（MathVision）：84.2 分略超 GPT-5.2（83.0），仅略逊于 Gemini 3 Pro（86.1），处于第一梯队； 实时编程（LiveCodeBench）：85.0 分仅次于 Claude 4.5（87.4），远超 GPT-5.2（82.2），工程落地能力突出。 仍然存在差距的项目： 高阶数学竞赛（AIME 2025）：96.1 分虽处第一梯队，但仍落后 GPT-5.2（满分 100），核心逻辑推理的天花板仍有提升空间； 代码生成（SWE-Bench）：76.8 分略低于 GPT-5.2（80.0）、Claude 4.5（80.9），通用代码能力需进一步优化； 部分多模态细分场景：MathVision 得分 84.2，略低于 Gemini 3 Pro 的 86.1，视觉 + 数学的深度融合仍有追赶空间。