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Kimi K2.5 Model Enables Visual Code Generation and Editing

录屏扒代码、截图改网页!Kimi K2.5把「视觉x代码」玩明白了

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Date
2026-01-28
Instrument
other
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This media article reports on the release of Moonshot AI's Kimi K2.5 model, which integrates visual understanding, code generation, and agent capabilities, allowing users to extract code from screen recordings and edit web pages via screenshots.
Full text · 原文 4,032 字
闻乐 发自 凹非寺<br> 量子位 | 公众号 QbitAI<br> 说真的,AI圈现在恨不得睁眼闭眼就变天,产品一个接一个,难怪网友都开始“求求你们别更新了”……<br> △图源:抖音hyarriver<br> 这不,今天一睁眼就又看到个新东西。<br> 能直接从录屏里扒特效代码并复现的模型你见过没??反正我是开眼了。<br> 随手从相册里挖出下面这个视频上传,输入“实现这个交互特效”几个字:<br> 模型一通操作之后,我得到了如下成品:<br> 只能说,春节档的电影还没开始预热,中国的开源力量就已经势如破竹了。<br> 这是Moonshot AI新推出的最强Agentic模型Kimi K2.5,发布后就在某推上热度起飞。<br> 掌门人杨植麟还亲自上阵,为这个新模型录制了中英两版介绍视频。<br> 从视频内容看,Kimi K2.5的升级点不少:<br> 实现视觉与文本、思考与即时、对话与Agent功能的一体化整合,主打一个All in one;<br> 具备设计审美,可生成带高级动效的网页;<br> 支持visual edit可视化编辑,截图圈选即可修改界面,上传动效录屏可自动拆解逻辑并生成专业代码;<br> 推出编程工具Kimi Code,可在终端运行,无缝集成VSCode、Cursor等IDE,支持图片/视频输入,自动迁移用户现有技能与MCP。<br> 本来只是看完介绍想浅试一下,结果没想到还真有点意思。<br> 那咱就接着细说、接着测!<br> 视觉能力是大招<br> 动手实测之前,先亮一亮Kimi K2.5的基准测试成绩单。<br> K2.5在人类最后的考试HLE、BrowseComp和DeepSearchQA等一众高难度测试集上,拿下了SOTA的好成绩;<br> 编程方面,在SWE-bench Verified上得分高达77,以开源的姿态缩小了和顶级闭源模型的差距;<br> 视觉理解多项测试也刷出新高。值得一提的是,在多项评测中,K2.5的表现甚至优于GPT-5.2-xhigh。<br> Kimi K2.5这次更新了4种使用模式,适应不同场景,不管你有啥需求,都能找到适合自己的打开方式。<br> 快速模式主打极速反馈,适合日常闲聊或简单查询;<br> 思考模式专攻难题,帮你一步步拆解复杂逻辑;<br> Agent模式则擅长深度挖掘,比如搞研究、生成办公文档或网页;<br> 最猛的是Agent集群模式,针对那些需要多线程处理的超级任务,能调动一大波智能体分身并行执行。<br> 开头的特效复现案例,就用的是Agent集群模式——Kimi给我分配了一个叫阿澈的开发员。<br> 光说不练假把式,既然介绍里主打「视觉x代码」,那咱就测一测K2.5的代码能力。<br> 第一个实测项目是看图写代码。<br> 把一张音乐播放器网页截图上传给K2.5作为参考;<br> 然后输入提示词:<br> 参考这个网页,生成对应代码<br> 没过多久,一套完整的代码就新鲜出炉了。<br> 生成的网页不仅还原了原设计的功能,连按钮的hover动效、音乐播放进度条的滑动效果也都做出来了。<br> 实际上大家也能看出来,我给的参考图清晰度不是很高,但模型也能精准识别;<br> 网页上展示的音乐封面是模型自己生成的,除此之外可以看出最下方的按钮布局没完全还原,但这个效果在我看来已经算是一张还原度超过90%的优秀答卷。<br> 当然了,大家应该也能看到上传的参考图片上显示的是红色感叹号,srds模型确实能识别图片进行分析,只能说所有模型可能都有些小bug,但能干实事儿就无伤大雅(doge)。<br> 除了能看图写代码,K2.5还能截图改代码。<br> 拿刚才生成的音乐播放器网页来说,我想让它调整一下播放器的布局,于是截了个图,圈出播放器的主体部分;<br> 然后告诉K2.5:<br> 把这部分放到左下角<br> 模型秒懂我的意图,2分钟之内给出了修改后的代码,刷新网页一看,除了截图部分按要求调整了布局,其余地方都没变,主打一个精准(而且这次还没红色感叹号hhh)。<br> 而且整个过程像在用绘图软件涂改一样直观,省去了大段文字描述的麻烦。<br> 我又反复试了几轮,发现哪怕圈选区域模糊、不完整,它也能智能补全意图,避免了AI常见的误读问题。<br> 比如我觉得播放器的配色有点单调,于是截了个图,只圈出了播放器左侧栏部分;<br> 告诉K2.5想要换成莫兰迪色系:<br> 这部分配色有点单调,换成莫兰迪色系<br> 模型再次秒懂意图,5分钟之内给出了修改后的代码,刷新网页一看,它自己选的颜色和原来的搭配起来还挺和谐,而且不止换了一种颜色,还给我来了个“伪渐变”。<br> 就算你既没有找到喜欢的设计图,脑子里也暂时没什么想法,也完全不用担心,只要简简单单一句话,也能让K2.5自由发挥。<br> 比如我随手输入:<br> 帮我生成一个文艺风的书籍推荐网页<br> 没想到啊没想到,它居然整了个大活儿。<br> 青绿色的背景搭配多种字体,一股文艺气息扑面而来;鼠标扫过书籍封面还能升起一句话简介;<br> 再往下拉,是读书社区和「每周一书」活动的介绍,卡片还带有翻转展开的动效;<br> 除此之外,Kimi还设计了阅读体验、读者聚会、作者介绍等模块,每一处展示都细节满满,完全超出了我的预期,毕竟我的输入只有一句话……<br> 接下来,我又让K2.5 Thinking(下图左)和K2 Thinking(下图右)分别生成了一个Switch手柄:<br> 设计一个Switch手柄,屏幕上显示pygame风格的推箱子游戏<br> 放在一起对比,明显能看出K2.5 Thinking设计出来的游戏,不管是在画面比例上还是像素上都优于K2 Thinking;<br> 甚至K2.5最终的代码行数为738,而K2一共有818行。<br> 看到这儿,你是不是也发现了,K2.5设计出来的代码和我们平时见到的那些AI产物,其实不太一样——<br> 不是一水儿的紫色调,也不是呆板的模块化布局;而是在视觉上变得更加美观、更多元化。<br> 显然,团队的目标不止于功能实现,还想注入设计审美,让AI输出的创意像人类一样有灵魂有个性。<br> 过去AI编程往往停留在“能跑就好”,现在它能交付高质量的专业级产品,门槛低到只需一张图或一句话。<br> 除了「视觉x代码」这块儿亮眼,Kimi K2.5在Office办公领域也玩得转。<br> (上传文件)把这个文件内容转换为PPT,风格为简约风格,主色调为灰白色<br> 再看输出的效果,颜色正确、风格正确、分析和展示的内容也非常全。<br> 最重要的是可编辑,这样就极大方便了普通用户,不懂提示词工程的人也能用好Kimi;即使AI有啥小差错,也不用一遍遍通过Prompt纠正,自己动手随时能改。<br> 之前为了应对不同的工作,人需要学习不同的Office语言,比如什么公式、函数、数据格式……<br> 现在有了Kimi K2.5,办公软件也开始听人话了。<br> Agent Swarm是内功<br> 如果说视觉能力是Kimi K2.5亮眼的招式,那智能体集群Agent Swarm就是支撑K2.5突破效率的内功。<br> Agent Swarm的核心逻辑,就是让多个具备独立功能的智能体协同工作,各司其职又互相配合,本质上也是对分布式AI协作的具象化表达。<br> 这个概念很有可能成为今年Agent领域的核心叙事。<br> AI圈的大红人,英伟达老黄都在2025年多次公开表示,AI Agents有望成为下一个机器人级别的万亿级产业,并且特别看好swarm/collective intelligence(集群/集体智能)的发展前景,足见这个赛道的潜力之大。<br> 回顾Kimi的技术迭代路径,不难发现他们早就开始布局“Agents Scaling”。<br> 半年前他们推出首个万亿参数开源模型Kimi K2,那时的焦点在参数Scaling上。<br> 后来Kimi K2 Thinking上线,通过延长思考链条,让单Agent能独立搞定长达300步的操作序列,提升了长程任务处理。<br> 但这远远不够,单智能体的能力终究有上限。Kimi团队也意识到要啃下真正场景里的复杂难题,不能只靠单打独斗,必须要让智能体学会协作。<br> 于是,在Kimi K2.5上,他们实现了关键跃进。<br> 从单一Agent转向Agent集群,能即时调度上百个分身并发协作。<br> 这些Agent就像是K2.5的分身,每一个都有自己的专长,有的擅长数据分析,有的精通文案撰写,有的专攻市场调研。<br> 当遇到一个复杂任务时,K2.5不再让一个Agent包揽所有工作,而是会根据任务需求,现场给这些分身分配角色、拆解子任务,整个过程没有任何预设的规则,全靠K2.5自主决策。<br> 举个简单的例子。<br> 比如要做100家公司的市场调研,K2.5会立刻组建一个调研团队,让不同的Agent分别负责不同行业的公司;<br> 有的收集财务数据,有的分析市场份额,有的整理竞品动态,原本需要几星期才能完成的工作,现在十几分钟就能给出一份详尽的报告。<br> 整个过程从串行到并行切换自如,效率提升非常明显。<br> 据团队内部评测,搭载Kimi K2.5的Kimi Code在软件工程能力上,比前代模型大幅进步。<br> 相较于单智能体执行模式,智能体集群能将实现目标性能所需的最少关键步骤缩减3至4.5倍,且目标要求越高,步骤的节省幅度就越大;<br> 同时借助并行化处理,其实际运行耗时(壁钟时间)最多可缩短4.5倍。<br> 让AI“干活”,让人“定义”<br> 实际上这么看下来,Kimi K2.5通过视觉能力和Agent集群,极大地抹平了普通用户与专业交付成果之间的技术鸿沟。<br> 毕竟,连提示词都不用反复修改润色,只要拿图或视频给K2.5看,它就能交给你一个基本满意的答卷。<br> 办公方面的升级,也在侧面说明Kimi现在已经是被微软认定的生产力工具;要知道,微软之前在「Agent+Office」这方面合作的核心可是OpenAI的GPT系列。<br> 大家总爱说AI迟早要替代人,但在K2.5这里,我们看到的是AI正在赋予每个人“指挥千军万马”的超能力。<br> 就像Kimi团队说的那样,要让用户专注于定义问题和做决策,剩下的重活儿、累活儿、杂活儿,统统交给这群“Kimi分身”就好。<br> 总的来说,Kimi K2.5这次升级简化了人类的工作流程,或许,在Agent时代写简历都不用长篇大论了,一句“精通Kimi”就够了(doge)。<br> — 完 —