Moonshot AI于2026年1月发布了开源模型Kimi K2.5，该模型采用Mixture-of-Experts架构，拥有1万亿总参数，每次请求仅激活320亿个参数。该模型引入了Agent Swarm技术，允许同时协调多达100个专用AI代理以并行执行任务。

  • Kimi K2.5在Humanity’s Last Exam中取得50.2%的成绩，成本比Claude Opus 4.5低76%。
  • 该模型有四种模式：Instant、Thinking、Agent和Agent Swarm。
  • 与顺序处理相比，Agent Swarm将执行时间缩短了4.5倍。
  • 训练使用了15万亿个混合视觉和文本数据的token。
  • 原生INT4量化在不降低准确性的情况下提供2倍的速度提升。

这种并行方法使得在保持编码、视觉和数学推理任务的前沿能力的同时，能够进行高效的本地部署。