Kimi K2.5登顶开源第一！15T数据训练秘籍公开，杨植麟剧透K3

克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 开源热榜第一轮流做，现在花落Kimi。 在Hugging Face上，Kimi K2.5登上了Trending榜首，下载量超过了5.3万。 Kimi K2.5主打Agent能力，在HLE-Full、BrowseComp等测试集中，成绩超越了GPT-5.2、Claude 4.5 Opus以及Gemini 3 Pro等旗舰闭源 模型。 现在，官方的技术报告也已经亮相，Kimi K2.5怎样练成，我们可以从中窥探一些答案。 原生多模态，15T Token混合训练 Kimi K2.5在K2的架构基础上，投入了15T的视觉与文本混合Token进行持续预训练。 它选择了一条 原生多模态 的技术路线，让同一套参数空间直接处理视觉信号与文本逻辑。 在15T这样庞大的数据量级下，视觉理解与文本推理能力实现了同步增强，一改往日"此消彼长"的局面。 而且极具性价比，在BrowseComp上达到比GPT-5.2更高的表现， Kimi K2.5的资金消耗仅有不到5% 。 这种统一的参数架构，让模型能够像理解语法结构一样，精准解析像素背后的逻辑语义。 有了这套原生底座，K2.5解锁 ...