昨天挺热闹的，先是阿里上了Qwen3-Max-Thinking模型，Deepseek跟着开源DeepSeek-OCR 2模型。

后者国内厂商Moonshot（月之暗面）也不甘示弱， Kimi K2.5也开源了，最大特点是具备原生多模态能力和蜂群代理功能。

K2.5是拥有1万亿参数的MoE（混合专家）基础模型，具备全模态统一能力（All-in-One），覆盖文本、视觉、视频、代码、对话、智能体等场景。

它不仅能处理图像、视频等视觉信息，还能通过并行调度的方式，指挥多达100个子智能体集群协同完成复杂任务，显著提升了效率。

在AI娱乐大师多项权威跑分评测中达到开源模型最佳表现（SOTA），部分指标超越顶级闭源模型（如GPT-5.2-xhigh、Claude Opus 4.5）。

一句话总结就是多模态理解能力、编程与前端代码能力、Agent智能体集群能力、Office智能体能力，这些都强了。

基于K2.5模型，Kimi推出了以下四款产品：

Kimi Code：开源编程助手，支持Skills功能，无需MCP即可直接处理视频输入，在CLI中能丝滑理解图片和视频内容。

Visual Coding：视觉编码工具，可依据图片或视频复刻网页或应用界面，并支持一键进行视觉调整和部署。

Agent Swarm：智能体军团，能根据任务自动创建多个Agent分身并分工协作。

Office Agent：全面提升Office套件的审美与设计能力。

说了这么多，老马最感兴趣的还是其多模态理解和前端代码能力。下面就通过实际的操作演示，让大家了解一下Kimi k2.5到底能做什么？到底有多强？

多模态理解复刻网页动画

前面介绍Kimi k2.5的时候说到，它不仅能理解图片内容，还能理解视频内容，也就是说，你可以丢给它一张网页图片，或者一段网页的录制视频。

Kimi K2.5都能在理解的基础上，使用其前端代码能力进行复刻实现，这就很有意思了，咱们先打开Kimi的官网：https://www.kimi.com，登录后即可使用K2.5模型，目前APP也已同步上线该模型，如图：

在对话框的右下角可以切换K2.5模型的使用模式，比如K2.5快速、K2.5思考、K2.5Agent等，老马这里就选择了K2.5 Agent，有两次试用额度，因为要复刻网页上的动画效果，这个比较适合做网站，如图：

老马选择要复刻的网页是Trae.ai的产品官网，这个官网首页有一个绿色的粒子背景动画效果，之前尝试过用Gemini 3 Pro等常见模型都无法复刻成功，如图：

老马使用了电脑录屏工具，把整个网页录制成视频，能比较直观地看到粒子背景动画的效果，接着在对话框中上传这段视频，要求K2.5百分百复刻该网页及动画特效，如图：

第一次提交还提示业务繁忙，引导你去升级会员，不过不用管，直接继续再次提交就行，K2.5第一步是读取技能文件，相当于调用Skill去查看老马刚才上传的视频和Trae的网页链接，如图：

查看网页耗费的时间会长一些，毕竟这里输入了网页链接，就不仅仅是克隆粒子背景动画那么简单，而是整个网页都会进行复刻。

经过了起码半个小时的等待，K2.5总算是交出了答卷，如图：

怎么说呢，除了网页其它元素都复刻得还行，就这粒子动画效果是实现了，但跟Trae官网的明显不一样，预览链接放下面了，大家也打开访问瞧瞧：

Trae官网复刻预览链接：
https://l4gzjwgrojth4.ok.kimi.link

多模态理解一张图生成网页

刚才的视频理解及网页复刻的最终效果，满分100分的话，老马可以给到90分，确实跟Gemini 3 Pro能实现的前端网页效果很接近了。

但这还没完，我们继续给K2.5一张图，让其根据图片上的内容信息，生成一个设计风格相对一致的网页，比如下面这张是由AI生成的网页界面图：

图片上面的菜单导航栏有些文字是模糊的，按钮的文字也是如此，待会就考验K2.5的脑补能力了，上传这张截图，提示词要求根据图片创建设计风格一致的网页即可，如图：

有意思的是对话窗口内的进度，又显示出了K2.5 Agent正在加载网页设计相关Skill技能的提示，以及调用生图等工具的全过程，丝毫没有遮掩，如图：

图片生成网页的速度还是比较快的，中间卡住的环节是生成3D图片老失败，不过最终图片还是生成了，整体网页设计效果如图：

图生网页预览链接：
https://nht5hzutjgjke.ok.kimi.link

跟原来的设计图对比起来，除了右侧的那张3D效果图没有那么震撼好看之外，其它的元素设计也基本算是还原得不错的了。

本来还想给大家测试一下Agent智能体集群和Office Agent的，一是得订阅最高级的会员才能使用，二是没有试用的额度，索性就算了。

Kimi K2.5从体验效果上来看还是有进步的，但说要超越Gemini 3 Pro还为时过早，承认差距，埋头苦干，才是国内AI厂商的正确姿势。

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