Kimi 智能助手发布 K2.5 版本,支持视觉理解与百级智能体集群

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01-28 11:10

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4. 月之暗面刚把 Kimi K2.5 掏出来了,而且直接开源,这点挺良心的。这次升级感觉挺大,视觉能力强了不少,不光能看图还能看视频,甚至扔个录屏过去它就能把前端代码写出来,这对程序员来说省了很多事。不过最惊喜的应该是这个「Agent 集群」,遇到复杂任务它能自动拆解,搞出上百个子智能体并行干活,写长文查资料应该会猛很多。另外还配套发了个 Kimi Code 编程工具。总的来说这次不像是挤牙膏,有点东西,大家可以直接去官网试了。#AI开始使唤AI干活了# #微博兴趣创作计划# #AI创造营#

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6. 【#KimiK2Thinking发布#】11月6日晚,#kimi发布KimiK2Thinking# —— Kimi 迄今能力最强的开源思考模型。Kimi K2 Thinking 是我们基于「模型即 Agent」理念训练的新一代 Thinking Agent,它原生掌握「边思考,边使用工具」的能力。在人类最后的考试(Humanity's Last Exam)、自主网络浏览能力(BrowseComp)、复杂信息收集推理(SEAL-0)等多项基准测试中表现达到 SOTA 水平,并在 Agentic 搜索、Agentic 编程、写作和综合推理能力等方面取得全面提升。

7. 【#曝月之暗面拟上线多模态新模型#】 1 月 1 日晚间,《科创板日报》发布消息称,月之暗面计划今年 1 月或 3 月上线多模态新模型,型号或为 K2.1/K2.5。据了解,Kimi K2 是月之暗面旗下首个万亿参数开源模型,去年 7 月 11 日发布。Kimi K2 是一款具备更强代码能力、更擅长通用 Agent 任务的 MoE 架构基础模型,总参数 1T,激活参数 32B。随后,Kimi K2 在同年 9 月发布更新,上下文长度扩展至 256K,并带来更快的 API。同年 11 月,月之暗面开源 Kimi K2 Thinking 模型,该模型是月之暗面基于“模型即 Agent”理念训练的新一代 Thinking Agent,原生掌握“边思考,边使用工具”的能力。在人类最后的考试(Humanity's Last Exam)、自主网络浏览能力(BrowseComp)、复杂信息收集推理(SEAL-0)等多项基准测试中表现达到 SOTA 水平,并在 Agentic 搜索、Agentic 编程、写作和综合推理能力等方面取得全面提升。(IT之家)

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14. 【#Kimi发布并开源K2.5模型# #月之暗面发布Kimi迄今最智能模型#】 月之暗面Kimi发布并开源迄今最智能模型Kimi K2.5,该模型在Agent、代码、图像、视频及通用智能任务上获开源顶尖表现,支持视觉文本输入、思考/非思考模式及对话与Agent任务。 K2.5融合视觉理解推理、代码、Agent等能力,用户难用语言描述时可拍照、截图或录屏交互,突破文字表达限制,降低AI交互门槛。 模型还深耕办公场景,将Kimi Agent能力拓展至Office领域,熟练掌握Word、Excel、PPT、PDF等软件中高阶技能,助力用户产出准专业办公文档。 目前Kimi K2.5已登陆kimi.com、最新版Kimi App、Kimi API开放平台及编程助手Kimi Code等平台,企业和开发者可通过开放平台调用API,兼具Turbo级速度且大幅降低API价格。即日起,Kimi开放平台开启为期7天的充值赠送活动。

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21. 【#Kimi总裁张予彤入驻微博#】1月27日,@张予彤 发布博文:我们开源了Kimi K2.5去年冬天,许了个愿,from vision to code. 因为真实世界的美,渐变的光影,空间的层次,是难以被语言文字描述的。 而视觉是人类更原生的表达,抹平了技能的门槛。不需要会写代码,不需要习得网页前端交互的术语,就可以驱动模型的代码能力,在数字世界里尽情创作。 时隔一年,随着语言模型知识的规模化,多模态理解的能力涌现,代码能力的持续突破。今天,Kimi 可以看懂用户的对话指令,上传的设计稿,一段随手拍的灵感视频,并自动生成可交互的网站。在Agent模式下,一键部署,分享给所有人。 Democratizing Intelligence,才刚刚开始。不仅是消费,创作也会变成一种新的生活方式。#KIMI总裁入驻微博#

22. #AI开始使唤AI干活了# AI开始调度AI了,这就是国内人工智能公司月之暗面Kimi正式发布的新一代开源模型 Kimi K2.5,它有何资格去调度其它AI?它到底有多强?可以这么告诉大家,月之暗面推出的Kimi K2.5,不再是陪你聊天的助手,而是一支能现场组队、分工干活的施工队。它最狠的一点,是把单点智能变成了集群作战。面对复杂任务,它能自己拆解步骤、调度最多100个不同专长的“分身”、并行推进1500个操作节点——没有预设剧本,全凭实时决策。在HLE、BrowseComp等需要多步推理与执行的测评中,它已经跑到了开源模型的最前面。这不再是“问答”,而是“办结”。你给目标,它自己拆任务、调工具、跑流程、交结果。行业正在默认为这种模式:AI从响应者转向执行体,人类则向指挥位迁移。技术上看,K2.5背后是强化学习基建的重构与训练算法的优化。但更值得关注的是方向上的信号:AI正脱离“工具”范畴,向自主协作的“代理网络”演进。效率会提升,但协同机制、责任边界、人与机器的分工红线,也必须同步进入严肃讨论。开源释放了能力,也摊开了规则博弈的牌桌。K2.5很强,但真正的考验,在于如何让“100个分身”不仅高效,还能可靠、可控、可问责。AI指挥AI,时代已换频道。现在的问题不再是“它能不能”,而是“它怎样做,我们怎样接”。#一分钟视频创作季##科技# 文创客的微博视频

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