昨天实测了 Kimi K2.5 的视觉和编程能力。让我们看看国外著名技术博主 Matthew 更为全面的测评。

从 Matthew 的评论来看，Kimi K2.5 并不追求面面俱到，它具有明确的 “个性”。重点放在编程、视觉理解以及多智能体协作上。

先说整体定位。Kimi K2.5 是一个原生多模态模型，视觉和文本是一起训练的，而不是后期拼接。这让它在图像理解、网页截图还原、文档识别这些任务上表现得很自然。比如只给一张网站截图，不给代码、不提供链接，它就能把页面结构和样式基本复刻出来。这一点在实际工作中很有用，尤其是前端开发和视觉相关的编程任务。

在编程能力上，它的表现也比较扎实。SWE-Bench Verified 的成绩虽然略低于 GPT 5.2 和 Claude Opus 4.5，但已经非常接近，而且明显超过了 Gemini 3 Pro。更重要的是，它生成的网站和代码在风格上比较干净，不太像模板拼出来的结果，这也是 Matthew 特别强调的一点。

Kimi K2.5 真正拉开差距的地方在智能体能力。它原生支持智能体集群（Swarm Agent），可以把一个复杂任务拆成多个子任务，同时分配给最多 100 个子智能体并行执行，然后由一个协调器统一汇总。官方给出的数据是，在复杂任务中，整体执行时间可以缩短到原来的五分之一左右。Matthew 在视频里展示了一些例子，比如多领域搜索、视频调研、长流程知识整理，这类任务用单一模型做通常又慢又乱，用多智能体反而更稳定。

从基准测试来看，它在智能体相关的测试中几乎全面领先，包括 BrowseComp、DeepSearchQA 这类偏真实使用场景的任务。这一点其实比单纯刷数学或代码分数更有参考价值，因为这些任务更接近实际工作流。

视觉方面也是它的强项之一。在图像理解和视频理解上，它基本处在第一梯队。长视频理解尤其突出，在一些长上下文的视频基准中甚至超过了其他主流模型。Matthew 也提到，不同模型的 “性格” 开始变得明显，有的偏代码，有的偏视觉，Kimi K2.5 明显更偏向视觉加工具调用的组合能力。

还有一个绕不开的点是成本。Kimi K2.5 的 API 价格非常低，输入和输出 token 的价格只有主流闭源模型的一小部分。在一些基准图里可以看到，它在接近 GPT 5.2 性能的同时，成本却低很多。对于需要频繁调用模型、或者要跑多智能体系统的团队来说，这个差距会被迅速放大。

Kimi K2.5 虽然是开源模型。但模型本体非常大，完整加载需要 600G+ 显存，几乎不可能在普通个人设备上运行，只能期待后续的量化版本。这也是目前很多顶级开源模型的共同问题。

总的来说，Kimi K2.5 在智能体、视觉加编程、以及性价比这几个关键点上，有自己的优势。但基准成绩只能作为参考，真正的价值还是要放到真实任务里去测试。如果你关心的是多智能体系统、自动化工作流，或者需要一个既能看图又能写代码的模型，Kimi K2.5 确实值得关注。

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