Kimi K2.5是Moonshot AI发布的突破性多模态智能系统，采用文本视觉联合训练和"Zero-Vision SFT"技术，实现深度跨模态理解。其Agent Swarm智能体集群实现并行任务处理，效率提升3-4.5倍。MoonViT-3D视觉编码器统一处理图像与视频，无需额外模块。该系统在24小时游戏视频分析等复杂任务中表现出色，已开源并展现出广阔的应用前景。

昨天刷到 Moonshot AI 发布的 Kimi K2.5 技术报告，看完之后着实有点意外。

https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2.5/blob/master/tech_report.pdf

没想到，一个国内团队能把视觉Agentic智能做到这个程度——不仅把文本和视觉彻底打通，还搞出了一套并行执行的智能体集群系统，结果就是，发布不到3天，Open Router上冲到了用量份额 Top 3，开源第一。这受欢迎的速度，已经说明了一切。

https://openrouter.ai/rankings?view=day

一、文本与视觉，从一开始就一起学

传统做法是先训好一个文本大模型，然后再把视觉模块“嫁接”上去。这种方式看似高效，但实际上文本和视觉之间总是隔着一层，配合起来生硬。

Kimi K2.5 走的是另一条路：Joint Training，从一开始就让文本和视觉一起训练。

报告里有个实验特别有意思：他们对比了“早期融合”“中期融合”“晚期融合”三种策略，发现早期融合 + 低视觉比例效果最好。也就是说，不是视觉信息越多越好，而是在训练初期就让两种模态慢慢对齐，共同进化。

Table 1: 视觉-文本融合策略对比：早期、中期、晚期

这就像学一门语言，最好的方式不是先背单词再练听力，而是从一开始就边听边学、边看边用。

更意想不到的是，他们还首次提出了 “Zero-Vision SFT”：一种非常巧妙的“视觉启蒙”方法，在完成15万亿图文联合预训练后，只用文本数据做SFT，就能激发出视觉推理能力。

Table 2：跨模态增强证据

如Figure 2，从zero-vision SFT出发，模型的视觉能力曲线持续稳健上升。像同一个人大脑里的两种本能，实现了深度贯通，仅凭一句语言指令，它就能自动激活相应的视觉能力来执行任务，而无需再依赖昂贵的“手把手”视觉示范数据。

Figure 2：Vision RL训练曲线

这种深度的视觉+文本融合能力，直接反映在了成绩单上：在 Design Arena上，Kimi K2.5 拿下第一，美学与设计本质上是综合的图文理解，而 K2.5 的联合训练，让它具备了这种稀缺的“品味”。

有了如此强大且统一的“大脑”（文本&视觉理解能力）之后，如何让它更高效地应对现实世界中纷繁复杂的任务呢？

二、智能体不再排队，而是组团干活

现有的智能体系统，大多还是串行执行：一个问题拆成多步，一步接一步地推演、调用工具。任务一复杂，推理时间就线性增长，等到天荒地老。

Kimi K2.5 这次搞了个 Agent Swarm（智能体集群），直接把任务拆成多个子问题，并行执行。

Figure 3：Agent Swarm架构

这套系统里有一个“指挥家”（Orchestrator），负责动态拆分任务、创建子智能体、分配工作，子智能体可以同时执行不同任务，最后再把结果汇总。那么，让它学会在恰当时机进行高效的任务拆分与调度呢？

答案是专门设计的并行智能体强化学习奖励机制（PARL Reward）。其奖励函数由３部分组成：核心的任务完成质量奖励　 ，以及两个关键的引导性奖励：

• 用于鼓励启动并行、避免智能体“偷懒”单干的
• 用于奖励子任务完成率、防止盲目创建无效子任务的 　。

通过这样的奖励设计，系统被引导着去探索并发调度的优势，最终学会在复杂任务面前，自动组织起高效的“并行兵团”。

Table 6: Agent Swarm性能对比Single-Agent

这样一来，在深度调研等任务（WideSearch），Agent Swarm 比单智能体基线快 3 到 4.5 倍，同时准确率还从 72.7% 提升到了 79.0%。

Figure 8：执行时间对比

这就像是以前你一个人慢慢整理书房，现在你喊来几个朋友，有人负责整理书架，有人负责擦桌子，有人负责扫地——同时开工，效率翻倍。

集群协作解决了“怎么做”的效率问题，但面对现实世界，尤其是动态变化、信息密集的视频内容，这个“大脑”的“眼睛”够不够强？

三、一个模型，既看图片也看视频

处理图像和视频，传统上需要两套不同的模型：一套处理静态图片，一套处理动态视频。不仅架构复杂，参数还不能共享，训练成本高得吓人。

Kimi K2.5 用 MoonViT-3D 解决了这个问题，这是一个同时支持图像与视频的视觉编码器。

Table 3: 预训练三阶段

它的设计很巧妙：把连续 4 帧画面打包成一个“时空块”，统一用同一个 Transformer 处理。这样既保留了时间信息，又实现了参数共享。

预训练阶段图像与视频同时参与，因此模型对视频的理解能力直接继承自图像，无需额外模块；推理时也能直接处理视频，无需微调。

配合 4× 时序池化，在同等上下文窗口下可处理 4 倍帧数，使**长视频（监控回放、直播总结）**任务变得可行。

Table 4: Kimi K2.5实现了强劲的图片＆视频理解性能

前面这3项技术的融合，在实际任务中能爆发出怎样的能量？技术报告中Figure 9案例让我彻底震撼了！

四、24 小时游戏视频，智能体组团攻克

自动分析《黑神话：悟空》完整通关视频——24 小时内容、32 个视频、40GB 数据。

Figure 9: 黑神话悟空分析案例

这要让人自己看，估计得看到崩溃。但 K2.5 的 Agent Swarm 是这样做的：

• 主智能体把视频拆成多个段落；
• 每个段落分给一个子智能体处理；
• 子智能体并行提取关键帧、识别事件（比如 Boss 战、升级瞬间）；
• 最后主智能体汇总所有结果，生成一个带时间线、视频片段、交互图表的 HTML 报告。

整个过程全自动，速度快，结构清晰。这已经不是“理解视频”，而是“解构视频 + 重组信息 + 生成知识”了。

写在最后

以前我们总觉得，多模态智能体这件事，国内团队还在追。但看完 Kimi K2.5 的技术报告，我觉得：这次，有人领跑了。

它不仅在技术上实现了多个突破，更重要的是，它展示了一种更接近“通用智能体”的可能性——一个能看、能想、能执行、能协作的系统，正在从论文走向现实（模型已开源：https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5）。

已经看到许多基于 K2.5 开发的智能助手、编程搭档、研究助理，甚至创意协作者。人机协作的边界，再一次被打破。

而这，才刚刚开始。

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