Kimi K2.5 是 Moonshot AI 的旗艦開源多模態代理模型，現已上線 Novita AI。這款突破性模型統一了視覺與文字處理、思考模式與即時模式，以及多代理執行能力於單一強大系統。Kimi K2.5 透過在約 15 兆混合視覺與文字語料上進行持續預訓練構建，效能超越多數封閉源替代方案。
Novita AI 透過 API 整合 與直覺化的 playground 介面，為使用者提供快速、實惠的 Kimi K2.5 存取服務。
什麼是 Kimi K2.5？
資料來源：Artificial Analysis
Moonshot AI 旗艦多模態代理模型
Kimi K2.5 是由 Moonshot AI 開發的開源原生多模態代理模型。該模型以 Kimi-K2-Base 為基礎，透過在約 15 兆混合視覺與文字語料上進行持續預訓練構建，無縫整合了視覺與語言理解能力，以及先進的代理執行能力。
不同於傳統多模態模型將視覺功能附加在純文字基礎上，Kimi K2.5 從零開始針對視覺-文字語料進行預訓練，在視覺知識、跨模態推理，以及基於視覺輸入的代理工具使用方面表現優異。
架構概覽
Kimi K2.5 採用成熟的混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）架構：
- 總參數量： 1 兆
- 每 token 啟動參數量： 320 億
- 專家數量： 384 個（每 token 選擇 8 個）
- 上下文長度： 256K tokens
- 視覺編碼器： 含 4 億參數的 MoonViT
- 注意力機制： MLA（多頭潛在注意力）
這項架構透過稀疏專家啟動機制，在維持運算效率的同時支援大規模上下文處理。
主要功能與能力
雙重操作模式：思考模式與即時模式
思考模式（Thinking Mode）： 專為複雜推理設計，會輸出推理過程內容。適合數學問題、策略規劃，以及需要決策透明度的場景。針對高難度問題會使用擴展的 token 預算（最高 96K tokens）。
即時模式（Instant Mode）： 針對速度優化，回覆更快且不會顯示推理過程。適合即時應用、對話式介面，以及優先要求快速回覆的任務。
開發者可透過 thinking 參數切換模式，建議思考模式溫度設為 1.0，即時模式設為 0.6。
原生多模態能力：
圖像理解： 含 4 億參數的 MoonViT 視覺編碼器能實現細緻的視覺理解，範圍涵蓋文件光學字元辨識（OCR）到複雜視覺推理。
影片處理： 支援影片輸入，適用於內容分析、工作流程理解、視覺指令遵循等場景（目前為實驗性功能）。
代理蜂群（Agent Swarm）
Kimi K2.5 的代理蜂群功能實現從單一代理到協調式多代理執行的轉變，能將複雜任務分解為多個平行子任務，由動態實例化、領域專屬的代理執行。
視覺輔助編程
Kimi K2.5 擅長根據視覺規格生成程式碼：
- 將 UI 設計與模型轉換為可運作的程式碼
- 理解影片工作流程並生成自動化腳本
- 自主協調工具進行視覺資料處理
- 透過分析截圖與錯誤狀態執行複雜除錯
交錯思考與多步驟工具呼叫
該模型能將多個工具呼叫串聯起來，跨步驟維持上下文，並根據中間結果調整執行方式，是代理搜尋、資料分析流程與自動化研究工作流程的關鍵能力。
基準測試效能與結果
Kimi K2.5 在多個領域達到最先進（SOTA）效能，確立了自身在代理 AI、視覺理解與編程能力領域的領導地位。
代理基準測試全球 SOTA 效能
Kimi K2.5 在複雜代理任務上展現前所未有的效能，超越所有競爭對手，包括 GPT-5.2、Claude Opus 4.5 與 Gemini 3 Pro。
| 基準測試 | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| Humanity’s Last Exam（完整集） | 50.2% | 45.5% | 43.2% | 45.8% |
| BrowseComp | 74.9% | 65.8% | 57.8% | 59.2% |
| DeepSearchQA | 77.1% | 71.3% | 76.1% | 63.2% |
關鍵成果： Kimi K2.5 以 50.2% 的成績在 Humanity’s Last Exam（HLE）完整集、以 74.9% 的成績在 BrowseComp 上創下全球 SOTA 效能，展現優異的代理推理與網頁導航能力。
視覺理解開源 SOTA 效能
Kimi K2.5 在多模態與視覺基準測試中領先所有開源模型，在圖像與影片理解任務上表現優異。
圖像理解
| 基準測試 | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| MMMU Pro | 78.5% | 79.5% | 74.0% | 81.0% |
| MathVision | 84.2% | 83.0% | 77.1% | 86.1% |
| OmniDocBench 1.5 | 88.8% | 85.7% | 87.7% | 88.5% |
影片理解
| 基準測試 | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| VideoMMMU | 86.6% | 85.9% | 84.4% | 87.6% |
| LongVideoBench | 79.8% | 76.5% | 67.2% | 77.7% |
關鍵成果： Kimi K2.5 以 78.5% 的成績在 MMMU Pro、以 86.6% 的成績在 VideoMMMU 上達成開源 SOTA 效能，在跨圖像與影片的複雜多模態推理方面表現突出。
編程基準測試開源 SOTA 效能
Kimi K2.5 展現了具競爭力的編程效能，尤其在視覺理解與程式碼生成結合的場景下表現突出。
| 基準測試 | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 76.8% | 80.0% | 80.9% | 76.2% |
| SWE-bench Multilingual | 73.0% | 72.0% | 77.5% | 65.0% |
關鍵成果： Kimi K2.5 以 76.8% 的成績在 SWE-bench Verified 上達成開源 SOTA 效能，展現強大的實際軟體工程能力。
美觀程式碼：從視覺輸入生成美觀設計
除了傳統編程基準測試，Kimi K2.5 更擅長將視覺輸入轉換為美觀且實用的程式碼。該模型能將對話、圖像與影片轉換為具表現力的網站，並搭載精細的動態設計，讓開發者能從概念設計快速原型化視覺衝擊力強的介面。
代理蜂群（Beta）：大規模平行處理
Kimi K2.5 的代理蜂群技術能讓自主代理以前所未有的規模平行執行：
- 最多 100 個子代理 同時執行複雜任務
- 跨平行工作流程協調 1,500 次工具呼叫
- 在複雜搜尋與研究任務上，比單一代理設定快 4.5 倍
這項突破性架構讓 Kimi K2.5 能將複雜問題分解為專業子任務，大幅提升企業級代理工作流程的速度與準確度。
如何在 Novita AI 上使用 Kimi K2.5
使用 Playground（無需編程）
可透過 Novita AI 互動式 Playground 立即體驗 Kimi K2.5。上傳圖像或影片、測試多模態提示詞，並在完整的 256K 上下文視窗中切換思考與即時模式。
透過 API 整合（適用開發者）
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.5",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=262144,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
連接第三方平台
代理框架： 透過官方連接器支援 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 與 Langflow。
Hugging Face 整合： Novita AI 是官方推論供應商，實現無縫生態系統相容。
OpenAI 相容 API： 僅需少量程式碼修改即可與 Cline、Kilo Code、Cursor、Trae、OpenCode 及 Qwen Code 搭配使用。
Anthropic 相容 API： 可與 Claude Code 整合，實現代理編程工作流程。
實際應用與使用場景
氛圍編程（Vibe Coding）與視覺化開發
根據 UI 模型、線框圖或手繪草圖生成程式碼。解讀影片工作流程以建立自動化腳本，大幅縮短設計到實作的時間。
企業級代理搜尋
自主瀏覽多個網站、比較並綜合不同來源的資訊、透過交叉比對多份文件驗證事實，即使搜尋結果超過一般 token 限制也能有效管理上下文。代理蜂群模式能將廣泛查詢分解為平行子任務，非常適合競爭情報、市場研究與學術文獻回顧場景。
複雜推理任務
- 數學問題解決： 在競賽數學題目上近乎完美的表現（
- 科學推理： 研究所級別的物理、化學與生物學問題
- 策略規劃： 具透明推理過程的多步驟決策
- 法律分析： 搭配超大上下文視窗進行文件審查與判例研究
多模態內容分析
從 PDF、掃描文件與資訊圖表中擷取並分析資訊。分析影片內容以進行合規審查、品質保證或內容審核。檢查產品圖像或製造影片以識別缺陷。
自主工具協調
資料流程自動化、自主蒐集資訊並彙整報告的研究助理、處理複雜多步驟查詢的客戶支援，以及用於管理基礎設施與除錯的 DevOps 自動化。
結論
Kimi K2.5 是開源多模態 AI 的重大突破，在廣泛的基準測試中表現與甚至超越封閉源替代方案。憑藉原生多模態能力、256K 上下文視窗、雙重思考模式與代理蜂群技術，Kimi K2.5 已成為下一代 AI 應用程式的多元 versatile 基礎。
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