Kimi K2.5 现在在 SiliconFlow 上：视觉代理智能领域的最新技术

简而言之： Kimi K2.5 现已在 SiliconFlow 上线。作为迄今为止最强大的开源模型，它结合了最先进的编码和 Vision 能力，以及自导向的Agent Swarm架构，能够协调多达100个子代理和1,500个工具调用。这使得执行速度比单代理执行提高了4.5倍。凭借这些能力，K2.5 在编码与 Vision 集成、代理工作流和实际办公生产力场景中表现出色。今天就开始利用 SiliconFlow 的 API 构建，将最先进的视觉代理智能投入生产。

我们很高兴将 Kimi K2.5 带入SiliconFlow，为全球开发者开启可视化代理智能的新纪元。它在Kimi K2的基础上建立，通过约15万亿混合视觉和文本 tokens 的持续预训练，具备了最先进的编码和 Vision 能力作为一个本地 Multimodal 模型。K2.5还引入了自导向的 Agent Swarm 模式，能够协调多达100个专业子代理执行并行工作流，达到1,500个协调步骤，无需预先定义角色或手工编写的工作流程。

现在，通过 SiliconFlow 的 Kimi K2.5 API，你可以期待：

• 具有竞争力的定价：Kimi K2.5: 每百万 tokens（输入）$0.55和每百万 tokens（输出）$3.0

• 262K Context Window：处理长文档、复杂对话和丰富视觉输入的扩展多代理工作流。

• 无缝集成：通过 SiliconFlow 的 OpenAI 兼容 API 即刻部署，或无缝集成到 Claude Code、Kilo Code、Roo Code、OpenClaw 等更多平台。

无论是从视觉提示构建交互前端、通过并行代理执行进行复杂研究，还是自动化办公工作流以生成专家级文档和演示文稿，SiliconFlow 的 Kimi K2.5 API 都能提供所需的性能。

在接下来的部分中，我们将分解 K2.5 的关键功能，展示其通过 SiliconFlow API 在现实世界任务中的表现，并提供配置技巧以最大化工作流的性能。

K2.5 有什么新特点

看看它如何从单一截图中重建网站，通过自然对话优化代码，以及将设计模型转换为生产就绪的带动画 React 组件。当面临市场分析任务时，它能协调100个专业研究人员执行1,500个并行协调步骤。

这次，K2.5 提供了三个基本特征：

本地多模态性

K2.5 在视觉知识、跨模态推理和基于视觉输入的代理工具使用方面表现出色——这些能力源于其训练中的一个基本见解：在大规模下，Vision 和文本不是竞争关系，而是相互加强。 基于15万亿视觉–语言 tokens 从零开始的预训练，让 K2.5 学会将视觉和编码视为统一的技能。

编码与 Vision

它不仅仅是“看”Image——它能够跨视觉输入进行推理并将其直接转换为生产就绪的代码。作为迄今为止最强的开源模型，K2.5 特别擅长前端开发。 给它一个UI截图，它可以调试布局问题；上传设计模型，它可以生成带动画与响应式布局的互动式 React 组件。这从根本上改变了开发者表达意图的方式并降低了构建障碍：开发者不必撰写详细的规范，而是可以通过视觉告诉 K2.5 自己想要什么。

提示：嘿，我真的很喜欢 Zara 网站的整体风格（附带截图）——你知道的，那种简约风格，带有出色的排版和流畅的动画。同时，我想为我的设计作品制作一个风格类似的作品集网站。还能确保布局稳固，没有重叠元素或任何问题。所有内容应该在打开时完全正常且干净。

Agent Swarm 机制

K2.5 从单一代理的扩展转向自协调 Agent Swarm——将复杂任务分解为由专业代理执行的并行子任务。

它是这样工作的：让 K2.5 识别100个细分专业领域内的三大 YouTube 博主。调度者首先研究并定义这些多样化领域——从计算语言学到量子化学应有尽有。然后，它生成100个专业化子代理，每个负责研究一个特定领域。这些代理并行工作，独立收集数据并分析内容创作者。结果？300 个详尽的 YouTuber 档案和一份综合报告——大大缩短了单一代理所需的时间。

在 Moonshot AI 的内部评估中，K2.5 Agent Swarm 带来了80%的端到端运行时间减少，同时允许更复杂的长时间工作负载，如下所示。

基准性能

Kimi K2.5 在 代理基准测试中排名第一，在其他主要类别中达到前沿性表现，使其跻身 GPT-5.2，Claude 4.5 Opus 和 Gemini 3.0 Pro 相同的层次。这种综合能力使其准备好在各种工作流中进行生产部署：

自推出以来，Kimi K2.5 还在其他评估领域引起了轰动：

• OSWorld（代理执行）：以63.3%的成功率排名第一，超越 Claude Sonnet 4.5（62.9%）和Seed-1.8（61.9%）在真实计算机环境任务中的表现。

• DesignArena（UI 生成）：以1349的分数领先所有模型，超越了 Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5 和 GLM-4.7。K2.5 在3D设计、网站创建和SVG生成任务中表现特别出色。

• Vision Arena（Multimodal）：在开源模型中排名第一，在总体排名中以1249分名列第六，领先于GPT-5.1（1238）在理解和处理视觉输入方面的表现。

  
  

在您最喜爱的工具中启动 K2.5

Kimi K2.5 现已在 SiliconFlow 上线。通过以下方式将其集成到您的开发工作流程中：

Kilo Code/Claude Code/Cline/Roo Code/OpenClaw/SillyTavern/Kimi Code/Trae等更多

获取API访问权限 →

查看文档 →

K2.5 配置技巧

要在 SiliconFlow 上获取 Kimi K2.5 的最佳性能，请遵循以下推荐设置：

注意：视频输入目前是实验性的，仅由 MoonShotAI 的官方 API 支持。

立即开始

• 探索： 在SiliconFlow 模型广场中尝试Kimi K2.5。

• 集成： 使用我们的 OpenAI 兼容 API。 在SiliconFlow API 文档中探索完整的 API 规格。

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "moonshotai/Kimi-K2.5",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me a story"
        }
    ],
    "stream": True,
    "temperature": 1,
    "top_p": 0.95
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "moonshotai/Kimi-K2.5",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me a story"
        }
    ],
    "stream": True,
    "temperature": 1,
    "top_p": 0.95
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "moonshotai/Kimi-K2.5",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me a story"
        }
    ],
    "stream": True,
    "temperature": 1,
    "top_p": 0.95
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

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