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Kimi K2.5 震撼发布:海外收入首超国内,Agent 集群开启 AI 协作新时代

文|邓咏仪

编辑|苏建勋

1月,在大模型高频更新的浪潮中,刚刚发布 K2.5 版本的 Kimi 迎来了其发展史上的重要转折点。

据《智能涌现》了解,Kimi 团队近期在与投资方的沟通中透露,其海外业务收入已正式超越国内市场。而在 K2.5 模型上线后的短短数日内,全球付费用户基数已实现了 4 倍的惊人增长。

这一跨越式的进步,紧随新一代模型 K2.5 发布之后便迅速发生。

继前代模型 K2 奠定基础后,K2.5 再次在国际市场引发热烈反响。在知名平台 OpenRouter 的排行榜上,K2.5 已跃升至第三位,紧随 Claude Sonnet 4.5 与 Gemini 3 Flash 之后。

Kimi K2.5 震撼发布:海外收入首超国内,Agent 集群开启 AI 协作新时代  智能体集群 月之暗面 大模型出海 第1张

图片来源:OpenRouter

事实上,自 K2 模型发布并于 10 月启动商业化以来,Kimi 的变现进程异常迅猛。

在 2025 年末的致员工内部信中,杨植麟指出,自 11 月起 Kimi 的海外 API 收入增长了 4 倍,且全球付费用户的月环比增速保持在 170% 以上。

1月27日,Kimi 正式推出并开源了 K2.5。作为 Kimi 迄今为止性能最强悍的模型,它采用了原生多模态架构,在视觉解析、代码构建、Agent 集群协作以及深度思考模式上均有卓越表现。

在 HLE(人类最后考试)、BrowseComp 及 SWE-Bench Verified 等权威基准测试中,K2.5 均达到了开源界的 SOTA 水平,部分核心指标甚至超越了 GPT-5.2 和 Claude Opus 4.5 等顶尖闭源模型。

如果说 DeepSeek 凭借 R1 证明了国产大模型在逻辑推理上的突破,那么 Kimi 则在此基础上开辟了新路径——推动 AI 迈向“团队作战”模式。

从 K1.5 到 K2.5,Kimi 的技术进化逻辑十分清晰:即如何让 AI 从简单的聊天机器人进化为真正的全能智能体。

在 K1.5 阶段,Kimi 致力于提升长文本的理解与生成;K2 阶段通过“Scale steps”强化了 Agent 的任务执行能力;而最新的 K2.5 则是对“Agent 集群”模式的深层探索。

在实战场景中,K2.5 具备调度多达 100 个 Agent 并行处理 1500 个步骤的能力,这让 Agent 的实用边界得到了极大扩展。在处理大规模信息检索任务时,集群模式可将效率提升 3 至 10 倍。

例如,Agent 集群可以自动搜索近期的专业文献并整理为分析报表;通过屏幕录像识别交互逻辑并生成前端代码;或是在办公自动化中跨软件完成文档修订、数据建模及 PPT 自动生成等复杂链路。

谈及为何选择 AI 团队协作模式,杨植麟在 Reddit AMA 交流中表示:

“随着高质量数据增长放缓,单纯依靠预测下一个 token 的传统扩展方式边际效应递减。但我们可以通过 Agent Swarm(代理集群)这种并行扩展子任务的方式,实现测试时和训练时的双重扩展。”

K2.5 的发布,标志着 Kimi 的发展路线正向 Anthropic(技术深度)+ Manus(产品形态)的结合体靠拢。

在模型研发上,Kimi 对标 Anthropic,追求智能上限并通过全线开源构建技术影响力——从 K2 开始,相关权重与工具链均已开放给全球开发者。

目前 Kimi 团队规模约 300 人,仅为大厂的极小比例。凭借“1% 的算力资源研发全球领先模型”,展示了其极高的算法效率和创新能力。

走 Anthropic 路线意味着必须在技术路径选择上保持敏锐,例如自研线性注意力机制 Linear 和跑通 Muon 优化器,均是资源受限下的前沿探索。

在产品矩阵上,Kimi 已形成双线布局:API 平台通过开放生态吸引全球开发者,而 C端则锁定在高效生产力工具这一赛道。

Kimi 正致力于提升产品的通用性与品牌辨识度。一个典型的信号是,其此前内测的 C端 Agent 产品“OK Computer”已正式更名为“Kimi Agent”。

通过不同主题的风格化设计,Kimi 正在展现出更具“品味”的产品特质。

Kimi K2.5 震撼发布:海外收入首超国内,Agent 集群开启 AI 协作新时代  智能体集群 月之暗面 大模型出海 第2张

图片来源:Kimi

此外,Kimi 在复杂场景下的可编辑性表现优异。例如生成的 PPT 或动画 Excel 支持元素拆解编辑,这种深度的模型集成能力极大增强了产品的实际生产力价值。

Kimi 总裁张予彤曾提到,在与资源雄厚的大公司竞争时,必须要有明确的业务边界,专注在大模型逻辑层与 Agent 层,深耕研究、办公自动化及开发等复杂任务链路。

当前,各大厂商都在押注 Coding 和 Office 等 Agent 场景。这些刚需场景虽然依赖模型能力的持续爬坡,但其商业化前景极其广阔。

对于 Kimi 而言,要在保持基础模型处于第一梯队的同时,将 C端产品塑造成具备独特心智的生产力标杆,挑战与机遇并存。

封面来源|AI 生成

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