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Kimi K2.5 基准测试全解读哪些能力超越了 GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro【免费下载链接】Kimi-K2.5Open Visual Agentic Intelligence项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/Kimi-K2.5Kimi K2.5 是月之暗面开源的原生多模态 Agent 模型本次基准测试覆盖推理、视觉、编码、长上下文与 Agent 搜索五大维度。本文带你快速看懂 README.md 中的核心数据Kimi K2.5 在工具增强推理、视觉 OCR、Agent 搜索三大板块击败了 GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro编码与数学能力则紧随其后。 先认识 Kimi K2.51 万亿参数的开源 Agent 模型在解读跑分之前先了解这位选手的身材数据来自 README.md 的模型汇总表关键规格参数架构Mixture-of-ExpertsMoE总参数 / 激活参数1T / 32B上下文长度256K tokens视觉编码器MoonViT400M词表大小160K它的三大亮点是原生多模态在约 15 万亿图文混合 tokens 上继续预训练视觉与语言天然融合视觉驱动编码可以从 UI 设计图、视频工作流直接生成代码Agent Swarm智能体集群把复杂任务拆解成并行子任务动态调度多个领域 Agent 协作执行 基准测试总览比谁、怎么比官方在 README.md 中列出了 6 款模型的横向对比Kimi K2.5Thinking 模式GPT-5.2xhigh 推理强度Claude 4.5 OpusExtended ThinkingGemini 3 ProHigh Thinking LevelDeepSeek V3.2、Qwen3-VL-235BThinking统一测试条件temperature 1.0、top-p 0.95、256K 上下文。K2.5 在 Agent 搜索类任务中配备了搜索、代码解释器和网页浏览三类工具。 能力一工具增强推理 HLE —— K2.5 拿下第一HLE-Full人类终极考试含图文是衡量高难度知识推理的标杆基准Kimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 ProHLE-Full30.134.537.5HLE-Full带工具50.245.545.8关键结论裸考时 K2.5 略逊一筹但一旦允许使用工具分数从 30.1 跃升到 50.2反超 GPT-5.2 达 4.7 分、Gemini 3 Pro 达 4.4 分。这正是Agentic Intelligence的核心体现——模型的价值不止于静态知识更在于调用工具解决问题的能力。️ 能力二视觉理解与 OCR —— 大幅领先的两项原生多模态预训练让 K2.5 在视觉类基准上优势最明显对比 GPT-5.2 / Gemini 3 Pro基准Kimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 ProOCRBench92.380.790.3InfoVQA信息图表问答92.684.057.2SimpleVQA71.255.869.7MathVistamini90.182.889.8OmniDocBench 1.5文档解析88.885.788.5OCR 与文档理解文档解析、信息图表提取场景可直接作为主力方案视觉数学MathVista 上领先 GPT-5.2 约 7 分MathVision84.2与 Gemini86.1仍有小幅差距视频理解VideoMMMU 86.6 微超 GPT-5.2LongVideoBench 79.8 亦小幅领先️ 能力三Agent 搜索 —— Agent Swarm 是最大杀招这是 K2.5 拉开差距最远的板块核心机制是Agent Swarm主 Agent 将任务分解由多个并行子 Agent 协同搜索基准Kimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 ProBrowseComp60.665.837.8BrowseComp上下文管理74.957.867.6BrowseCompAgent Swarm78.4——DeepSearchQA77.171.363.2Seal-057.445.045.5从 60.6 → 74.9 → 78.4 的三级跳说明搜索能力 × 上下文管理 × 多 Agent 并行三者叠加后 K2.5 对 GPT-5.2 建立了 12.6 分的优势。深度研究类应用如长报告调研、竞品分析是这个模型最有想象力的落地场景。 能力四编码与长上下文 —— 追平 GPT-5.2开源第一梯队基准Kimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 ProSWE-Bench Verified76.880.076.2SWE-Bench Multilingual73.072.065.0LiveCodeBench v685.0—87.4Terminal Bench 2.050.854.054.2LongBench v261.054.568.2SWE-Bench Verified 76.8 分超过 Gemini 3 Pro76.2距 GPT-5.2 仅差 3.2 分多语言编码 73.0小幅反超 GPT-5.2非英语代码库维护场景是加分项长上下文256K 窗口下 LongBench v2 为 61.0略低于 Gemini 3 Pro 的 68.2是主要短板⚠️ 看懂跑分的 3 个注意事项模式对齐对比的是各家思考模式满配状态Instant 模式下分数会有所不同README.md 脚注 1带星号*的数据因官方未公布分数由同一条件下重新评测得出不代表官方口径GPT-5.2 部分缺测因服务稳定性问题部分基准标记为-其真实表现可能被低估完整评测细节可查阅仓库中的 tech_report.pdf 技术报告。 如何获取和部署 Kimi K2.5API 体验通过 Moonshot 开放平台 API 调用兼容 OpenAI/Anthropic 接口格式本地部署推荐 vLLM、SGLang、KTransformers 三大推理引擎H200 单机 8 卡即可运行示例命令见 docs/deploy_guidance.md模型权重遵循 LICENSE 的 Modified MIT 许可开源可用于商用参数建议Thinking 模式 temperature 设 1.0、Instant 模式 0.6top-p 0.95# 如需获取本仓库资料技术报告与部署指南 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/Kimi-K2.5 一句话总结Kimi K2.5 用这次基准测试证明了自己工具增强推理、视觉 OCR、Agent 搜索三大能力已跻身全球第一梯队并局部领跑编码追平 GPT-5.2 水平。对于需要开源、可私有化部署、且强调能看图、会搜索、能干活的 Agent 场景它是目前最值得优先评估的选择。【免费下载链接】Kimi-K2.5Open Visual Agentic Intelligence项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/Kimi-K2.5创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Kimi K2.5 基准测试全解读：哪些能力超越了 GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro？
Kimi K2.5 基准测试全解读哪些能力超越了 GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro【免费下载链接】Kimi-K2.5Open Visual Agentic Intelligence项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/Kimi-K2.5Kimi K2.5 是月之暗面开源的原生多模态 Agent 模型本次基准测试覆盖推理、视觉、编码、长上下文与 Agent 搜索五大维度。本文带你快速看懂 README.md 中的核心数据Kimi K2.5 在工具增强推理、视觉 OCR、Agent 搜索三大板块击败了 GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro编码与数学能力则紧随其后。 先认识 Kimi K2.51 万亿参数的开源 Agent 模型在解读跑分之前先了解这位选手的身材数据来自 README.md 的模型汇总表关键规格参数架构Mixture-of-ExpertsMoE总参数 / 激活参数1T / 32B上下文长度256K tokens视觉编码器MoonViT400M词表大小160K它的三大亮点是原生多模态在约 15 万亿图文混合 tokens 上继续预训练视觉与语言天然融合视觉驱动编码可以从 UI 设计图、视频工作流直接生成代码Agent Swarm智能体集群把复杂任务拆解成并行子任务动态调度多个领域 Agent 协作执行 基准测试总览比谁、怎么比官方在 README.md 中列出了 6 款模型的横向对比Kimi K2.5Thinking 模式GPT-5.2xhigh 推理强度Claude 4.5 OpusExtended ThinkingGemini 3 ProHigh Thinking LevelDeepSeek V3.2、Qwen3-VL-235BThinking统一测试条件temperature 1.0、top-p 0.95、256K 上下文。K2.5 在 Agent 搜索类任务中配备了搜索、代码解释器和网页浏览三类工具。 能力一工具增强推理 HLE —— K2.5 拿下第一HLE-Full人类终极考试含图文是衡量高难度知识推理的标杆基准Kimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 ProHLE-Full30.134.537.5HLE-Full带工具50.245.545.8关键结论裸考时 K2.5 略逊一筹但一旦允许使用工具分数从 30.1 跃升到 50.2反超 GPT-5.2 达 4.7 分、Gemini 3 Pro 达 4.4 分。这正是Agentic Intelligence的核心体现——模型的价值不止于静态知识更在于调用工具解决问题的能力。️ 能力二视觉理解与 OCR —— 大幅领先的两项原生多模态预训练让 K2.5 在视觉类基准上优势最明显对比 GPT-5.2 / Gemini 3 Pro基准Kimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 ProOCRBench92.380.790.3InfoVQA信息图表问答92.684.057.2SimpleVQA71.255.869.7MathVistamini90.182.889.8OmniDocBench 1.5文档解析88.885.788.5OCR 与文档理解文档解析、信息图表提取场景可直接作为主力方案视觉数学MathVista 上领先 GPT-5.2 约 7 分MathVision84.2与 Gemini86.1仍有小幅差距视频理解VideoMMMU 86.6 微超 GPT-5.2LongVideoBench 79.8 亦小幅领先️ 能力三Agent 搜索 —— Agent Swarm 是最大杀招这是 K2.5 拉开差距最远的板块核心机制是Agent Swarm主 Agent 将任务分解由多个并行子 Agent 协同搜索基准Kimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 ProBrowseComp60.665.837.8BrowseComp上下文管理74.957.867.6BrowseCompAgent Swarm78.4——DeepSearchQA77.171.363.2Seal-057.445.045.5从 60.6 → 74.9 → 78.4 的三级跳说明搜索能力 × 上下文管理 × 多 Agent 并行三者叠加后 K2.5 对 GPT-5.2 建立了 12.6 分的优势。深度研究类应用如长报告调研、竞品分析是这个模型最有想象力的落地场景。 能力四编码与长上下文 —— 追平 GPT-5.2开源第一梯队基准Kimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 ProSWE-Bench Verified76.880.076.2SWE-Bench Multilingual73.072.065.0LiveCodeBench v685.0—87.4Terminal Bench 2.050.854.054.2LongBench v261.054.568.2SWE-Bench Verified 76.8 分超过 Gemini 3 Pro76.2距 GPT-5.2 仅差 3.2 分多语言编码 73.0小幅反超 GPT-5.2非英语代码库维护场景是加分项长上下文256K 窗口下 LongBench v2 为 61.0略低于 Gemini 3 Pro 的 68.2是主要短板⚠️ 看懂跑分的 3 个注意事项模式对齐对比的是各家思考模式满配状态Instant 模式下分数会有所不同README.md 脚注 1带星号*的数据因官方未公布分数由同一条件下重新评测得出不代表官方口径GPT-5.2 部分缺测因服务稳定性问题部分基准标记为-其真实表现可能被低估完整评测细节可查阅仓库中的 tech_report.pdf 技术报告。 如何获取和部署 Kimi K2.5API 体验通过 Moonshot 开放平台 API 调用兼容 OpenAI/Anthropic 接口格式本地部署推荐 vLLM、SGLang、KTransformers 三大推理引擎H200 单机 8 卡即可运行示例命令见 docs/deploy_guidance.md模型权重遵循 LICENSE 的 Modified MIT 许可开源可用于商用参数建议Thinking 模式 temperature 设 1.0、Instant 模式 0.6top-p 0.95# 如需获取本仓库资料技术报告与部署指南 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/Kimi-K2.5 一句话总结Kimi K2.5 用这次基准测试证明了自己工具增强推理、视觉 OCR、Agent 搜索三大能力已跻身全球第一梯队并局部领跑编码追平 GPT-5.2 水平。对于需要开源、可私有化部署、且强调能看图、会搜索、能干活的 Agent 场景它是目前最值得优先评估的选择。【免费下载链接】Kimi-K2.5Open Visual Agentic Intelligence项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/Kimi-K2.5创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考