Kimi团队深夜潜入Reddit开了场AMA，他们都聊了些什么？（据说代号4494就是杨植麟本人）

就在今天凌晨，Kimi团队跑到了Reddit最硬核的本地大模型社区 r/LocalLLaMA，开了一场长达几个小时的AMA（Ask Me Anything 有问必答）。
这场与全球开发者及AI爱好者的交流会干货满满，解答了大家的疑问，开发团队也能看到大家对Kimi模型有哪些期望提升的点。

据说代号4494就是杨植麟本人，虽然没有直接讲过，但从排位顺序、回答的战略深度来看，4494这个账号后面坐着的正是那个男人。
首先还是得恭喜Kimi，K2.5在Agent、代码、视觉理解以及一系列通用智能任务上取得开源SOTA的表现。

Artificial Analysis放榜，Kimi K2.5全球开源第一，总排名第5。

大模型竞技场LMArena放榜，Kimi K2.5代码能力全球开源第一，总榜前三，仅次于Claude和Gemini。

在推特上也是直接霸榜。

这场问答不只是技术交流，更像是一场开发者之间的大型奔现。
有硬核的架构深度交流，也有欧洲用户收不到验证码的卑微求助。
以下是我精心整理的会谈精华。

听听讲了什么

1、对Claude蒸馏争议的回应

对于蒸馏Claude的争议，4494直接正面回应了。
“我们的观察是，在合适的系统提示下，它有很大概率会回答自己是 ‘Kimi’。””事实上，K2.5在许多基准测试中似乎表现优于Claude。”
K2.5确实是太优秀了，拿下了那么多SOTA，战绩显赫，不容置疑。
2、对于模型编程与写作能力的讨论

对于模型应该侧重写作能力还是编码能力的问题，4494认为编程和写作的能力是不冲突的，都很重要。
山姆奥特曼的牺牲论最近被刷屏，在OpenAI Town Hall中承认：“坦诚说，写作这一点确实是我们搞砸了。”
确实是这样，GPT5就是一个侧重工具调用和推理的模型，但是在写作能力上却很笨拙。
虽然资源和带宽是有限的，有时专注于某一方面就会忽略另一方面，但大家追求的一直都应该是通用的高素质模型，即便你只想让它写代码，它也应该具备良好的沟通和表达能力，能清晰、犀利地跟你交流。
4494直接硬钢奥特曼的牺牲论：
“我认为当有足够的模型参数时，编程和创意写作之间不存在冲突。””但确实，在不同模型版本中保持‘写作品味’是一个挑战，因为我们不断改进我们的奖励模型。”
3、群众呼声：既然是全村的希望，能做小点吗？

活动刚开始，社区的显卡贫农们就坐不住了，大家看着Kimi动辄几百B的模型参数，满眼都是对小参数模型的期待。
网友吐槽：“Kimi确实牛，但你们能不能整点8B、32B的模型？给我们的单卡GPU留条活路吧！”4494：“收到收到，建议已采纳！”
4、关于大名鼎鼎的Scaling Laws定律的讨论

有人说缩放定律（Scaling Laws）已经触及瓶颈，您对此有何看法？
这个问题比较有意思，目前AI能力的拓展还可能是拓展Agent的数量，能同时调度大规模的Agent同时工作（类比于人类社会团体也是依靠公司、组织等完成了很多不可思议的创造），前端时间还有消息称马斯克旗下的X AI主要方向是在提升AI推理的速度，AI完成一次任务可能是不完美的，但是只要速度足够快，AI可以尝试足够多的次数来不断反馈，最终就能完成难度更高的目标，这又何尝不可以理解成一种Scaling Laws。
KIMI也在官网提供了Agent swarm模式，这个新模式会逐渐开放，感兴趣的小伙伴可以去体验。

5、关于模型视觉能力的讨论

视觉语言一体化模型是目前大家押注的方向，比如Google Gemini的最初就是一个多模态设计，也直接创造了比如Banana这样一致性非常强的绘图模型，这个模型可以说把绘图的一致性还有对真实世界的理解提升到了一个新的层次，包括Gemini 3.0系列在网页美观的创造能力都离不开视觉多模态的设计。
还有马斯克甚至希望未来模型即使操作电脑，也是通过视觉能力去操作然后完成任务，这一理念和特斯拉纯视觉自动驾驶如出一辙。
谷歌最近还出了一个视觉识别的Agent，简单说来就是模型如果看不清一张图片里的小字部分，就自己写代码放大这个图片小字部分，然后再次视觉理解，效果也是非常好。
4494也提到了video2code能力。

6、关于模型的性格和个性化问题的讨论

之前OpenAI 4o模型下线引发众多用户不满，他们觉得失去了一个朋友，用户事实上已经产生了对一个模型内在人格的喜好，就类似人类朋友的概念。
现在每一个大模型都已经有了自己内在的一个人格，它可能是内化的，也可能是通系统提示词来约束它的性格，它是一种品味，也是为了限制它不要偏移人类设计它本来的目的，这一点Claude模型的系统提示词也有设定，感兴趣的可以去官网看：
https://www.anthropic.com/research/claude-character
下面是这篇技术博客的部分截图。

7、那个收不到短信的德国老哥

这场硬核技术讨论中，最幽默的一幕发生在一位德国网友身上，在评论区卑微求助。
德国老哥：“我也想用你们的网页版，但我选了+49（德国）之后，一直都不到验证码短信！”zxytim：“我们的团队正在积极研究更好的身份验证选项，如电子邮件和密码密钥，以减少对手机的依赖。”

K2.5模型的一些亮点

K2.5用的是MoE架构，总参数量1T，运行时激活参数32B，包含61层网络，支持高达256K的上下文长度，并内置了拥有4亿参数的MoonViT视觉编码器，让它能够高效处理复杂的图文多模态任务。
1.原生多模态能力：K2.5能够直接处理文本、图片和视频输入。它对视觉信息的理解达到了像素级，支持通过图片或视频生成代码，并且能根据视觉反馈自主修正UI效果。
2.Agent 集群系统：模型支持从单一智能体扩展为团队模式。在处理复杂长任务时，它可以自主拆解步骤并创建多个分身并行工作，最高可调度100个节点处理超过1500个步骤。
3.前端代码实现：K2.5模型强化了视觉还原和交互动效的编程能力。用户通过手稿、截图或视频演示，就能让模型生成高度还原的网页代码，支持3D交互、手势识别以及复杂的CSS切换动画，所以K2.5的前端代码能力是非常强的。
Kimi在K2尝试过Linear，相关架构可能在未来K3中进一步发展，K3会比K2.5好很多，甚至十倍。

写在最后

这场深夜跨洋的AMA，是中国顶尖大模型团队与全球开源社区的一次灵魂共振。
我们看到的不仅是一个更强的模型，更是一个正在走向全球、试图打破边界的中国AI团队。
大模型的竞争已经从单纯的参数军备竞赛转向了更深维度的生态与共情力比拼。
引用Kimi算法团队负责人周昕宇在本次AMA中的金句：“Innovation loves constraints”（创新源于限制）。如今全球AI竞争激烈程度难以想象，Kimi所处的环境无疑是极其严苛的：算力受限、芯片短缺、甚至连API调用都要面临诸多壁垒。
然而，Kimi K2.5的横空出世，却给了全球AI模型开发者一个最响亮的回答。
Kimi在向我们传达一个信号：AI不再只是冷冰冰的对话框，它可以是理解视觉世界的眼睛，是能自主协作的团队，甚至可能是一个懂你品味的数字伙伴。
看完这几个小时的交流，让我对Kimi K3模型多了一份脚踏实地的期待。
最后的最后，很开心，Kimi说我比吴彦祖更帅！

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