大模型领域迎来新动态，Kimi凭借新发布的K2.5模型成为焦点。近期有消息显示，Kimi在与投资人交流时透露，公司海外收入已超越国内收入，新模型K2.5发布后，全球付费用户数量增长了4倍，这一显著变化发生在K2.5发布后的短短数日内。
K2.5模型引发了海外市场的热烈反响。在Openrouter平台上，该模型排名迅速攀升至第三位，仅次于Claude Sonnet 4.5和Gemini 3 Flash。此前，Kimi在2025年10月开启商业化进程，速度较快。同年11月以来，其海外API收入增长4倍，海外和国内付费用户数月度环比增速均超过170%。
1月27日，Kimi正式发布并开源K2.5模型，这是其迄今为止最智能的模型。它采用原生多模态架构，能力涵盖视觉理解、代码生成、Agent集群、思考与非思考模式等多个方面。在HLE（人类最后考试）、BrowseComp、SWE-Bench Verified等基准测试中，K2.5均达到开源领域的最优水平，部分指标甚至超越了GPT-5.2、Claude Opus 4.5等闭源模型。
与DeepSeek在推理能力上取得突破不同，Kimi选择了一条独特的发展路径——让AI学会“团队作战”。从K1.5到K2.5，其模型迭代路径十分清晰，核心目标是让AI更接近真正的智能体，而非仅仅是一个聊天机器人。K1.5阶段，Kimi专注于提升模型理解和生成长文本的能力；K2阶段则通过提升Agent任务能力，使模型能够执行更复杂的操作；而最新的K2.5则探索利用Agent集群的方式，实现AI的“团队作战”。
在实际应用中，K2.5展现出强大的能力。它可以调度多达100个Agent，并行处理1500个步骤，极大地拓展了Agent的实用性。在大规模信息收集场景下，Agent集群将效率提升了3到10倍。例如，它可以检索近三个月内所有关于集群式agent的文献，整理成Excel并提炼核心发现；从录屏中识别UI交互逻辑，直接生成完整的前端代码；还能完成Word文档批注修订、Excel数据建模、PPT自动生成、PDF翻译编辑等办公自动化任务。
对于采用AI团队作战的方式，Kimi相关负责人解释称，高质量数据的增长速度跟不上算力的增长，传统的“用互联网数据预测下一个token”的扩展方式带来的改进越来越有限。而通过Agent Swarm——并行执行子任务的代理数量扩展，可以作为一种测试时扩展的形式，同时也为训练时扩展提供了途径。
在模型发展策略上，Kimi选择对标Anthropic，专注于提升基础模型的智能上限，并通过开源建立技术影响力。从K2开始，Kimi的模型权重和工具链全部开源，开发者可以选择本地或云端部署。尽管Kimi团队仅有300人左右，规模仅为不少大厂的十分之一，但他们凭借“用1%的算力资源，研发出全球领先模型”的现状，在资源有限的情况下，专注于最重要、最前沿的探索，如全球首个在大规模LLM训练中跑通Muon优化器、自研线性注意力机制Linear等创新。
在产品布局方面，Kimi也有清晰的规划。在API端，面向开发者，通过Kimi API开放平台吸引全球开发者；在C端用户方面，明确定位为生产力工具。Kimi有意将产品做得更通用，品牌更集中。此前内测的面向C端用户的Agent产品OK Computer，在本次更新中被改名为Kimi Agent。同时，Kimi在产品用例上注重提升品味，根据不同主题进行更好的风格化，尤其在复杂场景中的可编辑性方面表现出色。例如，在生成PPT、用Excel生成动画后，用户还可以在Kimi中自动拆分元素进行编辑，进一步提升了产品的可用性。
目前，各家模型厂商都在重点押注Agent场景，Coding、Office等刚需场景成为竞争焦点。这些场景一旦做好，商业化前景明确，且非常依赖模型能力的提升。对于Kimi来说，要在基础模型保持第一梯队的同时，将C端产品做出独特品味，形成独特的用户心智，仍面临不小的挑战。
