月之暗面CEO杨植麟以站立形式在双语视频中正式发布Kimi K2.5开源大模型。该模型为全能力集成架构，统一支持文本、视觉（图片与视频）、对话、推理、编程及智能体（agent）任务，无需多模型切换。
K2.5在HLE、BrowseComp和DeepSearchQA等高难度agent评测中取得当前**成绩；在SWE-bench Verified编程测试中获76.8分，缩小与顶尖闭源模型差距；多项视觉理解评测亦达当前最优水平。
模型首次具备原生视觉理解与推理能力，并实现视觉-编码融合：用户可上传产品视频自动拆解复刻，或在生成UI界面上圈选修改完成开发迭代。配套工具Kimi Code已支持终端运行及VSCode、Cursor等主流编辑器集成，可识别图像与视频辅助编程，并自动迁移既有Skills至新工作流。
K2.5推出Beta阶段的多Agent集群功能，支持最多100个动态实例化子智能体并行+串行协同执行复杂任务。所有角色分配与任务拆解均由K2.5现场即时决策，无预设规则。该能力基于并行智能体强化学习（PARL）方法训练，包含可训练编排智能体与冻结子智能体两层结构，通过分阶段奖励塑形解决并行退化问题。
内部评估显示，Agent Swarm使端到端运行时间缩短80%；在广泛搜索场景下，达成目标所需的最小关键步骤减少3至4.5倍，实际耗时最高缩减4.5倍。模型训练基建同步重构，强化学习系统专为多Agent调度优化。
K2.5延续月之暗面‘Scale to AGI’技术路线：K1.5聚焦token规模扩展，K2侧重思考步数扩展，K2.5则重点扩展Agent协作规模。其多模态能力强调实用价值导向，强化意图理解以降低提示词依赖，并注入美学感知训练以应对AI生成内容同质化问题。目前Agent集群功能面向部分Kimi会员开放Beta试用，后续将逐步推广。
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