Дом
Китайская компания Moonshot представляет новую модель с открытым исходным кодом Kimi K2.5 и агент кодирования с искусственным интеллектом
Китайская компания Moonshot AI, поддерживаемая Alibaba и HongShan (ранее Sequoia China), представила Kimi K2.5, новую модель с открытым исходным кодом, способную обрабатывать текст, изображения и видео.
Компания сообщила, что модель была обучена на 15 триллионах смешанных визуальных и текстовых токенов, что обеспечивает естественную мультимодальность. Она превосходно справляется с задачами кодирования и управлением роями агентов
— это настройка, при которой сотрудничают несколько ИИ-агентов. В тестах Kimi K2.5 соответствует производительности ведущих проприетарных моделей и даже превосходит их в определенных областях.
Например, в тесте SWE-Bench Verified по кодированию Kimi K2.5 превосходит Gemini 3 Pro. Она также набирает больше баллов, чем GPT 5.2 и Gemini 3 Pro, в тесте SWE-Bench Multilingual. В области понимания видео он превосходит GPT 5.2 и Claude Opus 4.5 в тесте VideoMMMU (Video Massive Multi-discipline Multimodal Understanding), который оценивает способности модели к рассуждению на основе видеоконтента.

Изображения предоставлены: Moonshot AI Moonshot AI отметила, что, хотя модель эффективно обрабатывает текст, пользователи также могут вводить изображения или видео и запрашивать создание аналогичного интерфейса на основе этих медиафайлов.
Вот короткое видео от нашего основателя, Жилина Янга.
(Он впервые выступает перед камерой и очень хотел поделиться с вами Kimi K2.5!) pic.twitter.com/2uDSOjCjly—
Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) 27 января 2026 г.
Чтобы сделать эти функции кодирования доступными, компания запустила Kimi Code, инструмент кодирования с открытым исходным кодом, который конкурирует с Claude Code от Anthropic и Gemini CLI от Google. Разработчики могут использовать Kimi Code через свой терминал или интегрировать его с IDE, такими как VSCode, Cursor и Zed. Стартап также подтвердил, что Kimi Code принимает изображения и видео в качестве входных данных.
Инструменты кодирования на базе ИИ быстро набирают популярность и становятся значительным источником дохода для компаний, занимающихся ИИ. В ноябре Anthropic объявила, что годовой доход Claude Code достиг 1 миллиарда долларов (ARR). В отчете Wired, опубликованном в начале этого месяца, указано, что к концу 2025 года этот инструмент добавит еще 100 миллионов долларов к этой сумме. Между тем, согласно The Information, китайский конкурент Moonshot, Deepseek, готовится к запуску новой модели с расширенными возможностями кодирования в следующем месяце.
Moonshot была основана Ян Чжилином, бывшим исследователем в области искусственного интеллекта в Google и Meta. Компания привлекла 1 миллиард долларов в рамках раунда финансирования серии B, достигнув оценки в 2,5 миллиарда долларов. Bloomberg сообщил, что недавно она привлекла дополнительно 500 миллионов долларов при оценке в 4,3 миллиарда долларов и уже ищет новый раунд финансирования, который оценит ее в 5 миллиардов долларов.
Связанная статья
Акции США достигли исторической отметки, поскольку гиганты искусственного интеллекта и аэрокосмической отрасли готовятся к дебюту с оценкой в триллион долларов
Илон Маск, Сэм Алтман и Дарио Амодэй, три титана технологического сектора, продвигаются к первичным публичным предложениям акций своих respective компаний. Благодаря SpaceX, OpenAI и Anthropic — трем отраслевым гигантам, чья оценка приближается к три
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Google тестирует агента Remy AI для Gemini по мере смещения фокуса на управление пользователями
Согласно Business Insider, Google тестирует Remy, нового ИИ-персонального агента для Gemini. Этот инструмент предназначен для выполнения задач от имени пользователей, упрощая как профессиональные рабочие процессы, так и повседневные рутины.В настоящ
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (1)
Klingt spannend! Ich finde vor allem den Multimodal-Ansatz (Text/Bild/Video) von Kimi K2.5 interessant – das sind genau die Fähigkeiten, die KI für reale Aufgaben braucht. Obwohl es viele Open-Source-Modelle gibt, heben sich 15 Billionen Tokens an Trainingsdaten schon hervor. Vielleicht sollte ich es mal mit meinem Codierprojekt testen... 👨💻
Китайская компания Moonshot AI, поддерживаемая Alibaba и HongShan (ранее Sequoia China), представила Kimi K2.5, новую модель с открытым исходным кодом, способную обрабатывать текст, изображения и видео.
Компания сообщила, что модель была обучена на 15 триллионах смешанных визуальных и текстовых токенов, что обеспечивает естественную мультимодальность. Она превосходно справляется с задачами кодирования и управлением роями агентов
— это настройка, при которой сотрудничают несколько ИИ-агентов. В тестах Kimi K2.5 соответствует производительности ведущих проприетарных моделей и даже превосходит их в определенных областях.
Например, в тесте SWE-Bench Verified по кодированию Kimi K2.5 превосходит Gemini 3 Pro. Она также набирает больше баллов, чем GPT 5.2 и Gemini 3 Pro, в тесте SWE-Bench Multilingual. В области понимания видео он превосходит GPT 5.2 и Claude Opus 4.5 в тесте VideoMMMU (Video Massive Multi-discipline Multimodal Understanding), который оценивает способности модели к рассуждению на основе видеоконтента.

Moonshot AI отметила, что, хотя модель эффективно обрабатывает текст, пользователи также могут вводить изображения или видео и запрашивать создание аналогичного интерфейса на основе этих медиафайлов.
Вот короткое видео от нашего основателя, Жилина Янга.
Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) 27 января 2026 г.
(Он впервые выступает перед камерой и очень хотел поделиться с вами Kimi K2.5!) pic.twitter.com/2uDSOjCjly—
Чтобы сделать эти функции кодирования доступными, компания запустила Kimi Code, инструмент кодирования с открытым исходным кодом, который конкурирует с Claude Code от Anthropic и Gemini CLI от Google. Разработчики могут использовать Kimi Code через свой терминал или интегрировать его с IDE, такими как VSCode, Cursor и Zed. Стартап также подтвердил, что Kimi Code принимает изображения и видео в качестве входных данных.
Инструменты кодирования на базе ИИ быстро набирают популярность и становятся значительным источником дохода для компаний, занимающихся ИИ. В ноябре Anthropic объявила, что годовой доход Claude Code достиг 1 миллиарда долларов (ARR). В отчете Wired, опубликованном в начале этого месяца, указано, что к концу 2025 года этот инструмент добавит еще 100 миллионов долларов к этой сумме. Между тем, согласно The Information, китайский конкурент Moonshot, Deepseek, готовится к запуску новой модели с расширенными возможностями кодирования в следующем месяце.
Moonshot была основана Ян Чжилином, бывшим исследователем в области искусственного интеллекта в Google и Meta. Компания привлекла 1 миллиард долларов в рамках раунда финансирования серии B, достигнув оценки в 2,5 миллиарда долларов. Bloomberg сообщил, что недавно она привлекла дополнительно 500 миллионов долларов при оценке в 4,3 миллиарда долларов и уже ищет новый раунд финансирования, который оценит ее в 5 миллиардов долларов.
Акции США достигли исторической отметки, поскольку гиганты искусственного интеллекта и аэрокосмической отрасли готовятся к дебюту с оценкой в триллион долларов
Илон Маск, Сэм Алтман и Дарио Амодэй, три титана технологического сектора, продвигаются к первичным публичным предложениям акций своих respective компаний. Благодаря SpaceX, OpenAI и Anthropic — трем отраслевым гигантам, чья оценка приближается к три
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Klingt spannend! Ich finde vor allem den Multimodal-Ansatz (Text/Bild/Video) von Kimi K2.5 interessant – das sind genau die Fähigkeiten, die KI für reale Aufgaben braucht. Obwohl es viele Open-Source-Modelle gibt, heben sich 15 Billionen Tokens an Trainingsdaten schon hervor. Vielleicht sollte ich es mal mit meinem Codierprojekt testen... 👨💻











