中國的大模型，實在是太猛了!

這幾年，美國一直對中國實施算力封鎖，但是如果你稍微關注下AI圈，就會發現一個越來越明顯的變化：中國的大模型，已經不是追趕著的姿態，而是直接卷進了第一梯隊。

就說這周吧，中國三家公司DeepSeek,千問，Kimi，好像約好了似的，集體發布了自己的大模型，并且都沖上了Twitter的榜單。

其中Kimi更是突出，大模型競技場LMArena放榜，Kimi K2.5代碼能力全球開源第一，總榜前三，僅次于Claude和Gemini。

在Artificial Analysis榜單中，Kimi 2.5則是全球開源第一，總排名第五：

我也去試用了一下，印象最深的有兩點：

1. 視覺能力提升明顯，更有美感了。

2. 從單一Agent進化成了Agent團隊。

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強悍的視覺能力

專業設計師

說實話，大多數 AI 生成的網頁，看一眼就能認出來，配色土，布局僵硬，交互也沒啥感覺。

但是這個Kimi 2.5感覺就完全不同了，它的背后好像有個設計師，在輔助程序員做設計，做出來的產品很有美感。Kimi 2.5不但在寫代碼，它順手把設計這件事也給包了。

我嘗試用它生成一個天壇的介紹：

基于嚴謹的歷史資料與建筑學信息檢索，生成一張現代中式極簡風格的視覺插圖，系統性闡釋北京天壇的每一個建筑與儀式細節。 插圖需要清晰呈現天壇的空間層級、象征幾何、結構構成與祭祀功能，包括但不限于：祈年殿、圜丘壇、皇穹宇、整體中軸布局，以及“天圓地方”等宇宙觀象征體系。 最終請將結果以HTML 頁面的形式呈現，適合在現代瀏覽器中直接查看。

最終它給我生成了一個這樣的網站，對比之前AI生成的典型中國紅，大黑體，這個極簡審美顯得非常優雅，不落俗套。

為了展示大模型的視覺能力，現在很流行讓它們生成一個包含蠟燭燃燒網頁來做對比測試，從下面的視頻可以清楚地看出，Kimi K2.5生成的動效最好，最為精細，那一滴滴往下掉的蠟油都展示出來了：

像素級視覺

在之前我給大家介紹過一些AI工具，可以從圖片生成網頁，但是Kimi2.5又往前行了一大步，支持從視頻生成網站！

我上傳了一個瀏覽Computer History Museum網站的視頻，其中點擊了網站導航欄的兩個菜單，并且點開了其中一篇文章的詳情。

然后給Kimi 2.5下指令：

幫我精確復刻這個視頻中的網站

Kimi 開始分析視頻，迅速就發現了這個網站的含義：

然后創建Todo任務列表，準備開始工作。

稍等了一會兒，網站就“復刻”成功，不僅開發完成，Kimi還直接幫我做了部署！

看看這效果，幾乎和原網站一模一樣：

如果覺得哪個地方想修改，可以進入編輯模式，直接圈選，然后讓Kimi修改： 把這個按鈕改成藍色

這對Kimi來說是小菜一碟，很快就搞定了：

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強大的“集群”Agent

現在很多的大模型產品都不僅僅是Chat，而是升級成了Agent來幫助用戶做事情。

Kimi 2.5除了支持單個Agent，還有個更厲害的“集群模式”，它可以瞬間拆解任務，協調多個Agent并行執行，執行效率一下子就飆升了。

這個拆解和組織的過程完全是AI自主的，并沒有預設的模板，根據任務的需要，Kimi 2.5可以同時部署多達100個子代理，跨越1500個協調工具調用，相比單代理系統可將執行時間縮短4.5倍。

內部評估顯示Agent集群可將端到端運行時間減少80%，同時支持更復雜的長周期工作負載。開發者報告稱K2.5輔助的工作流可在幾秒鐘內完成以前需要幾分鐘的任務。

比如：我讓它針對當前的教育問題，找6個教育專家做個辯論：

如今大學生就業形勢越來越嚴峻，“知識改變命運”這句話已經不如20年前那么有效，有吸引力了。 現在有兩種觀點： 1.好崗位越來越少，所以應該更加努力地學習，爭取考上更好的大學，這樣才能獲得這些有限的好崗位，中學生應該像之前那樣，瘋狂熬夜，刷題，上補習班，內卷，考上好高中，好大學，才有可能找到好工作

2.既然大學生就業這么難，好大學的就業也這么難，那不用那么內卷了，考試成績一般就行，現在要發掘自己真正的愛好，重點發展自己的興趣，在一個狹窄的領域超越大部分人，這樣才能在未來獲得成功。 幫我找6個頂級的教育家（最好有長期的教學經驗），分為兩組，第一組持有觀點1，第二組持有觀點2，進行辯論，最后輸出一個匯總的觀點

你看它建立了6個Agent，分配了任務，獨立進行各自的研究。

最后給出“辯論”的結論：

Kimi的“蜂群”可不僅僅是做辯論，它是一個天然的批量處理的神器！

你還可以用它批量搜索，一次性調研 100 家上市公司；批量下載，打包下載 100 篇相關領域的學術論文；批量生圖,生成 100 張風格統一的素材圖，都非常方便。

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開源的Kimi Code

我第一次接觸到運行在命令行(CLI)里的 AI 時，其實是很疑惑的： 這玩意兒到底能干嘛？為啥不用AI IDE？

真正用了一段時間發現，命令行中的AI有著獨特的價值。

它不是在小范圍內進行代碼生成，而是更關注整個項目結構、模塊邊界、依賴約束等，更適合進行項目級的掃描、理解、規劃，然后進行大范圍、工程級的修改。

例如我現在正在學習SQLite的源代碼，我對Kimi Code提出了這樣需求：

請解釋 SELECT 語句從 parser 到 btree 查找的完整調用鏈

你看Kimi Code做出的分析就非常漂亮，不但有流程圖，并且配合這代碼進行了詳細的講解，對于理解Select語句的執行非常有用。

當然，如果你實在是不適應這種CLI中的AI，也可以把Kimi Code無縫集成到 VSCode、Cursor、JetBrains 和 Zed 等主流編輯器中。

你可能要問了，現在市面上類似的工具不少，Kimi Code的優勢在哪兒？

其實，CLI中的AI工具主要分為兩類

(1)以Claude Code 為代表，收費、閉源，它就像五星酒店，服務很好，但是你沒有房產證。你使用它必須得一直和它綁定

(2)開源的項目，需要你得來回折騰，像自己蓋房子，費時費力。

Kimi Code正好結合了兩者的優勢，既有Kimi官方提供的頂級模型，開箱即用，又完全開源，可以隨意魔改。

在性能方面，Kimi Code的表現也非常突出，全球開源第一，總榜前三，和Claude非常接近，成本更低。

Kimi Code 還有一個獨門絕技，在命令行中直接讀取視頻，然后生成代碼。

相比其他工具需要使用額外的MCP Server、只能處理靜態圖片，這個功能可以說領先不少。

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總結

整體體驗下來，我的最大感受就是：Kimi 2.5 不僅僅在視覺能力方面非常突出，更是重新定義了AI的使用方式。

Kimi 2.5的視覺能力，已經不只是“能看圖”，而是能真正看懂連續的行為和意圖，生成極具美感的界面。

它的Agent，也不再是陪你聊天，而是能把一個目標拆開，自己去干活，干完再把結果交回來。

而Kimi Code的出現，則讓這些能力真正落到了工程場景里。

強烈建議大家去試試這個新版本，感受下AI技術帶來的震撼：https://www.kimi.com/