月之暗面已低調對其旗艦模型進行了重大升級,推出了名為 Kimi k2.5 的新版本,標志著該公司在多模態能力與智能體集群協作方面取得了關鍵進展。此次升級并未舉行公開的發布會,而是直接在產品端進行更新,意在通過技術實力的實質性提升,在競爭激烈的中國人工智能市場中鞏固其頭部地位。
根據公司周二發布的聲明,最新的 K2.5 模型采用原生多模態架構,能夠通過單一提示詞同時處理文本、圖像和視頻。該模型最顯著的技術突破在于其“智能體集群”能力,能夠自主調度多達 100 個子智能體并行工作。這一架構使得復雜任務的執行時間相比單智能體配置縮短了最高 4.5 倍,大幅提升了處理效率。
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此舉正值中國頂尖大模型廠商之間的競爭白熱化之際。在競爭對手 DeepSeek 預計發布重大更新的前夕,月之暗面通過此次升級展示了其技術儲備。據知情人士向彭博透露,月之暗面近期已完成一輪融資,從包括 阿里巴巴 和 IDG Capital 在內的投資者手中籌集了 5 億美元,投后估值達到 43 億美元,目前正尋求以最高 50 億美元的估值進行新一輪融資。
目前,Kimi k2.5 已通過 Kimi.com 網頁版、App 以及 API 平臺向用戶開放。這一升級不僅強化了其在長文本領域的傳統優勢,更通過引入視覺理解和自動化代碼生成工具,試圖在企業級應用和開發者生態中占據更有利的位置。
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原生多模態與視覺推理
Kimi k2.5 在基礎架構上實現了從單一文本處理向全能視覺助手的跨越。該模型使用了約 15T 的混合視覺和文本標記進行預訓練,使其不再局限于簡單的 OCR 文字識別,而是具備了深層的視覺理解能力。
根據官方描述,用戶可以直接上傳復雜的電路圖、手寫數學公式或財務報表,K2.5 能夠理解其中的邏輯并進行分析推導。在編程領域,該模型表現出了強大的視覺編碼能力,能夠根據圖像或視頻輸入直接生成完整的前端界面代碼,并支持可視化調試,降低了用戶通過視覺方式表達開發意圖的門檻。
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智能體集群協同技術
此次更新的核心亮點在于“智能體集群”范式。K2.5 引入了并行智能體強化學習(PARL)技術,使其能夠作為一個協調者,自主管理并編排一個包含 100 個子智能體的集群。
在處理大規模搜索或復雜工作流時,該模型無需預定義角色或工作流程,即可將任務分解為可并行的子任務。例如,在篩選特定領域的視頻創作者時,K2.5 可同時啟動 100 個子智能體進行并行搜索和數據匯總。內部測試數據顯示,這種并行處理機制不僅將端到端運行時間減少了 80%,還支持多達1500 個協調步驟的并行工作流,顯著突破了傳統單智能體的能力瓶頸。
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基準測試與辦公效率
在性能指標方面,月之暗面表示 K2.5 在多個基準測試中優于開源同行。在 HLE、BrowseComp 和 SWE-Verified 等代理基準測試中,該模型表現突出。特別是在編程和邏輯推理領域,K2.5 縮小了與頂級專有模型的差距,其推出的自動化編碼工具旨在與 Anthropic PBC 旗下的 Claude Code 展開競爭。
針對實際辦公場景,K2.5 展示了處理高密度、大規模知識工作的能力。內部的“AI Office 基準測試”顯示,相比此前的 K2 Thinking 版本,新模型在處理文檔、電子表格及構建金融模型等端到端任務上的性能提升了 59.3%。
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融資背景與市場格局
月之暗面由前清華大學教授 Yang Zhilin 創立,他在 Meta Platforms Inc. 和 Google 均有過人工智能項目經驗。盡管公司在商業化進程上通過訂閱計劃和企業服務推進,但在市場份額上仍面臨 Zhipu 和 MiniMax Group Inc. 等對手的激烈競爭,后兩者近期已在香港通過首次公開募股(IPO)合計募集了超過 10 億美元。
隨著 DeepSeek R1 模型在 2025 年初取得突破性成功,中國大模型市場的“百模大戰”已進入淘汰賽階段,許多小型參與者因難以跟上技術升級和資金需求的步伐而掉隊。月之暗面此次搶在競爭對手之前發布 K2.5,并配合新一輪的高估值融資計劃,意在向市場證明其在技術迭代和資本吸引力上的持續領先地位。
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