Vizuális kódolás: képből kód, videóból alkalmazás
Első pillantásra úgy tűnhetett, hogy a kódolás a múltban pusztán szöveges utasításokra épült, de a Kimi K2.5 áttöri a határokat. Segítségével egyszerű beszélgetésekből készülhetnek komplex front-end felületek és animációk, például görgetésre induló effektek. A K2.5 a szöveges promptokon túl képek és videók alapján is képes kódot generálni, illetve vizuális hibakeresést végezni – így bárki könnyedén vizuálisan fejezheti ki az ötleteit.
A részletek fényében minden más megvilágításba kerül, amikor a K2.5 egy teljes weboldalt képes rekonstruálni pusztán egy videó alapján, vagy bonyolult feladványokon keresztül logikusan keres rövid utat egy labirintusban. Egy ilyen példában a K2.5 Pythonban dolgoz fel egy 1500×3000 pixeles labirintust, megtalálja a kezdő- és végpontot, majd a BFS-algoritmussal (szélességi keresés) 113 557 lépésből álló, biztosan legrövidebb utat jelöl meg vizuálisan. A folyamat közben ellenőrzi és színes vizualizációval ábrázolja az útvonalat, külön hangsúlyt fektetve a valódi, optimális megoldásra.
Ezzel szemben a régi algoritmusok gyakran elakadtak, vagy túl lassúnak bizonyultak – itt azonban egy közel 4,5 millió pixeles útvesztő sem akadály.
Ügynöksereg: párhuzamosítás mesterséges intelligenciával
Az igazi áttörést a Kimi K2.5 önálló ügynökserege jelenti: akár 100 ügynök hozható létre automatikusan egyetlen feladathoz, amelyek akár 1 500 eszközhívást képesek párhuzamosan, egymással összedolgozva végrehajtani. Ez az új szemlélet átírja a MI-munkafolyamatokról alkotott képünket.
A Parallel-Agent Reinforcement Learning (Párhuzamos ügynöktanulás, röviden PARL) keretrendszerrel a rendszer képes bontott, párhuzamosítható részfeladatokat generálni: ehhez ügynökorchesztrátort használ, amely önállóan dolgozó alügynököket hoz létre az adott problémához illeszkedően. Az ilyen típusú párhuzamos végrehajtás akár 4,5-szeres gyorsulást eredményez a klasszikus, soros ügynökvégrehajtáshoz képest.
A nehézséget a késleltetett, szétszórt visszacsatolások kezelése adja, de a fokozatos jutalmazásra épülő képzési eljárás megoldja, hogy valódi párhuzamosítás jöjjön létre, ne csak álpárhuzamosság. Ráadásul a rendszer úgy méri a teljesítményt, hogy a szűk keresztmetszetek valóban optimalizálásra kerüljenek: csak annyi részfeladatot indít, amennyitől érdemben rövidül a megvalósítás ideje.
Egy konkrét példában a K2.5 Agent Swarm 100 alügynököt indít el, amelyek mindegyike más-más réspiaci YouTube-csatorna vezető készítőjét kutatja fel, majd a végeredményt összesíti egyetlen táblázatba. A komplex kereséseknél így akár 80%-os futásidő-csökkenést is elért.
Irodai szuperasszisztens: Kimi a munkahelyen
A Kimi K2.5 az irodai produktivitást sem hagyja érintetlenül. Képes nagy sűrűségű bemenetek (óriási dokumentumok, táblázatok, PDF-ek, prezentációk) feldolgozására, többlépcsős eszközhasználatra és szakértői szintű kimenetek előállítására, mindezt csevegés formájában.
A belső, szakértői munkára kifejlesztett benchmarkokon (AI Office Benchmark, General Agent Benchmark) 59,3% és 24,3%-os javulást ért el a korábbi generációhoz képest. Már nem akadály egy 10 000 szavas értekezés vagy egy 100 oldalas dokumentum sem.
Olyan feladatokat is elvégez, mint:
– Jegyzetek hozzáadása Word-dokumentumban
– Pénzügyi modellek (Kimutatás/Pivot tábla) építése Excelben
– LaTeX-egyenletek szerkesztése PDF-ben
Ami korábban órákat vagy napokat vett igénybe, ezzel az eszközzel percek alatt megvan.
Valós teljesítmény, valós adatok
A mért tesztek szerint a Kimi K2.5 – bár nyílt forráskódú és költséghatékony – a vezető, zárt MI-modelleket is képes megszorongatni. A Reasoning & Knowledge (érvelési és tudás) feladatoknál 30–96% közötti eredményeket hoz benchmarkokon (pl. HLE-Full, AIME 2025). Képfeldolgozásnál (MMMU-Pro, MathVision, OCRBench) szintén a legjobbak között szerepel.
Ezzel szemben korábban a nyílt modellek rendre alulmaradtak a nagy ipari versenytársakkal szemben, de a K2.5 új korszakot nyithat a hozzáférhető MI-közösség számára.
Következtetés: a nyílt MI új szintje
A Kimi K2.5 mérföldkő a nyílt MI-k világában: ötvözi a látásalapú kódolás erejét, a koordinált ügynöksereget és a valódi irodai hasznosulást. Az MI-tanulás, a praktikus kódfejlesztés és a termelékenység olyan szintjét éri el, amely a valós életben is megállja a helyét. Az ütemterv további fejlődést ígér, és újradefiniálja az MI szerepét a tudásalapú munkában.
Ezzel szemben a klasszikus MI-modellek csak egy-egy részterületre koncentráltak, de a Kimi K2.5 már a valódi, sokoldalú, önálló, tudásalapú intelligencia előfutára lehet.
