这几年，美国一直对中国实施算力封锁，但是如果你稍微关注下AI圈，就会发现一个越来越明显的变化：中国的大模型，已经不是追赶着的姿态，而是直接卷进了第一梯队。
就说这周吧，中国三家公司DeepSeek,千问，Kimi，好像约好了似的，集体发布了自己的大模型，并且都冲上了Twitter的榜单。
其中Kimi更是突出，大模型竞技场LMArena放榜，Kimi K2.5代码能力全球开源第一，总榜前三，仅次于Claude和Gemini。
在Artificial Analysis榜单中，Kimi 2.5则是全球开源第一，总排名第五：
我也去试用了一下，印象最深的有两点：
1. 视觉能力提升明显，更有美感了。
2. 从单一Agent进化成了Agent团队。
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强悍的视觉能力
专业设计师
说实话，大多数 AI 生成的网页，看一眼就能认出来，配色土，布局僵硬，交互也没啥感觉。
但是这个Kimi 2.5感觉就完全不同了，它的背后好像有个设计师，在辅助程序员做设计，做出来的产品很有美感。Kimi 2.5不但在写代码，它顺手把设计这件事也给包了。
我尝试用它生成一个天坛的介绍：
基于严谨的历史资料与建筑学信息检索，生成一张现代中式极简风格的视觉插图，系统性阐释北京天坛的每一个建筑与仪式细节。 插图需要清晰呈现天坛的空间层级、象征几何、结构构成与祭祀功能，包括但不限于：祈年殿、圜丘坛、皇穹宇、整体中轴布局，以及“天圆地方”等宇宙观象征体系。 最终请将结果以HTML 页面的形式呈现，适合在现代浏览器中直接查看。
最终它给我生成了一个这样的网站，对比之前AI生成的典型中国红，大黑体，这个极简审美显得非常优雅，不落俗套。
为了展示大模型的视觉能力，现在很流行让它们生成一个包含蜡烛燃烧网页来做对比测试，从下面的视频可以清楚地看出，Kimi K2.5生成的动效最好，最为精细，那一滴滴往下掉的蜡油都展示出来了：
像素级视觉
在之前我给大家介绍过一些AI工具，可以从图片生成网页，但是Kimi2.5又往前行了一大步，支持从视频生成网站！
我上传了一个浏览Computer History Museum网站的视频，其中点击了网站导航栏的两个菜单，并且点开了其中一篇文章的详情。
然后给Kimi 2.5下指令：
帮我精确复刻这个视频中的网站
Kimi 开始分析视频，迅速就发现了这个网站的含义：
然后创建Todo任务列表，准备开始工作。
稍等了一会儿，网站就“复刻”成功，不仅开发完成，Kimi还直接帮我做了部署！
看看这效果，几乎和原网站一模一样：
如果觉得哪个地方想修改，可以进入编辑模式，直接圈选，然后让Kimi修改： 把这个按钮改成蓝色
这对Kimi来说是小菜一碟，很快就搞定了：
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强大的“集群”Agent
现在很多的大模型产品都不仅仅是Chat，而是升级成了Agent来帮助用户做事情。
Kimi 2.5除了支持单个Agent，还有个更厉害的“集群模式”，它可以瞬间拆解任务，协调多个Agent并行执行，执行效率一下子就飙升了。
这个拆解和组织的过程完全是AI自主的，并没有预设的模板，根据任务的需要，Kimi 2.5可以同时部署多达100个子代理，跨越1500个协调工具调用，相比单代理系统可将执行时间缩短4.5倍。
内部评估显示Agent集群可将端到端运行时间减少80%，同时支持更复杂的长周期工作负载。开发者报告称K2.5辅助的工作流可在几秒钟内完成以前需要几分钟的任务。
比如：我让它针对当前的教育问题，找6个教育专家做个辩论：
如今大学生就业形势越来越严峻，“知识改变命运”这句话已经不如20年前那么有效，有吸引力了。 现在有两种观点： 1.好岗位越来越少，所以应该更加努力地学习，争取考上更好的大学，这样才能获得这些有限的好岗位，中学生应该像之前那样，疯狂熬夜，刷题，上补习班，内卷，考上好高中，好大学，才有可能找到好工作
2.既然大学生就业这么难，好大学的就业也这么难，那不用那么内卷了，考试成绩一般就行，现在要发掘自己真正的爱好，重点发展自己的兴趣，在一个狭窄的领域超越大部分人，这样才能在未来获得成功。 帮我找6个顶级的教育家（最好有长期的教学经验），分为两组，第一组持有观点1，第二组持有观点2，进行辩论，最后输出一个汇总的观点
你看它建立了6个Agent，分配了任务，独立进行各自的研究。
最后给出“辩论”的结论：
Kimi的“蜂群”可不仅仅是做辩论，它是一个天然的批量处理的神器！
你还可以用它批量搜索，一次性调研 100 家上市公司；批量下载，打包下载 100 篇相关领域的学术论文；批量生图,生成 100 张风格统一的素材图，都非常方便。
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开源的Kimi Code
我第一次接触到运行在命令行(CLI)里的 AI 时，其实是很疑惑的： 这玩意儿到底能干嘛？为啥不用AI IDE？
真正用了一段时间发现，命令行中的AI有着独特的价值。
它不是在小范围内进行代码生成，而是更关注整个项目结构、模块边界、依赖约束等，更适合进行项目级的扫描、理解、规划，然后进行大范围、工程级的修改。
例如我现在正在学习SQLite的源代码，我对Kimi Code提出了这样需求：
请解释 SELECT 语句从 parser 到 btree 查找的完整调用链
你看Kimi Code做出的分析就非常漂亮，不但有流程图，并且配合这代码进行了详细的讲解，对于理解Select语句的执行非常有用。
当然，如果你实在是不适应这种CLI中的AI，也可以把Kimi Code无缝集成到 VSCode、Cursor、JetBrains 和 Zed 等主流编辑器中。
你可能要问了，现在市面上类似的工具不少，Kimi Code的优势在哪儿？
其实，CLI中的AI工具主要分为两类
(1)以Claude Code 为代表，收费、闭源，它就像五星酒店，服务很好，但是你没有房产证。你使用它必须得一直和它绑定
(2)开源的项目，需要你得来回折腾，像自己盖房子，费时费力。
Kimi Code正好结合了两者的优势，既有Kimi官方提供的顶级模型，开箱即用，又完全开源，可以随意魔改。
在性能方面，Kimi Code的表现也非常突出，全球开源第一，总榜前三，和Claude非常接近，成本更低。
Kimi Code 还有一个独门绝技，在命令行中直接读取视频，然后生成代码。
相比其他工具需要使用额外的MCP Server、只能处理静态图片，这个功能可以说领先不少。
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总结
整体体验下来，我的最大感受就是：Kimi 2.5 不仅仅在视觉能力方面非常突出，更是重新定义了AI的使用方式。
Kimi 2.5的视觉能力，已经不只是“能看图”，而是能真正看懂连续的行为和意图，生成极具美感的界面。
它的Agent，也不再是陪你聊天，而是能把一个目标拆开，自己去干活，干完再把结果交回来。
而Kimi Code的出现，则让这些能力真正落到了工程场景里。
强烈建议大家去试试这个新版本，感受下AI技术带来的震撼：https://www.kimi.com/
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