基于 Kimi K2.5 的能力，Kimi 现在能够提供单个性能的 Kimi Agent 和多个 Agent 协作的 Agent Swarm（多智能体集群），允许多个 AI Agent 并行协作处理复杂任务的架构。
为什么程序员早就有了 Cursor 这种能主动干活的神仙工具，而我们 Office 打工人还在被各种“辅助插件”折磨？
今天凌晨，月之暗面核心团队在社交媒体平台Reddit上举行了一场有问必答（AMA）活动。三位联合创始人杨植麟（CEO）、周昕宇（算法团队负责人）和吴育昕与全球网友从0点聊到3点，把许多关键问题都给聊透了，比如Kimi K2.5是否蒸馏自Claude、Kimi K3将带来的提升与改变，以及如何在快速迭代与长期基础研究之间取得平衡。
Kimi 上线了他们的 K2.5 模型，前端审美非常好，几乎要赶上 Gemini 3 了。
Kimi 年前放大招了。
就在刚刚，月之暗面正式发布并开源了 Kimi k2.5。
最近，小编注意到一位全栈工程师 Rohith Singh 在Reddit上发表了一篇帖子，介绍他如何对四个模型（Kimi K2 Thinking、Sonnet 4.5、GPT-5 Codex 和 GPT-5.1 Codex）进行了实测。
Kimi K2 Thinking训练真的只花了460万美元？杨植麟亲自带队，月之暗面创始团队出面回应了。这不是官方数据。训练成本很难计算，因为其中很大一部分用于研究和实验。他们还透露训练使用了配备Infiniband的英伟达H800，GPU数量也比巨头的少，但充分利用了每一张卡。
上周 Kimi K2 Thinking 发布，开源模型打败 OpenAI 和 Anthropic，让它社交媒体卷起不小的声浪，网友们都在说它厉害，我们也实测了一波，在智能体、代码和写作能力上确实进步明
2025年前盛行的闭源+重资本范式正被DeepSeek-R1与月之暗面Kimi K2 Thinking改写，二者以数百万美元成本、开源权重，凭MoE与MuonClip等优化，在SWE-Bench与BrowseComp等基准追平或超越GPT-5，并以更低API价格与本地部署撬动市场预期，促使行业从砸钱堆料转向以架构创新与稳定训练为核心的高效路线。
