> 数据图表怎样理解Kimi K2.5 模型与头部模型能力匹配2026-2-3K2.5 在 Kimi-K2-Base 基础上持续预训练，核心升级聚焦多模态融合与 Agent适配：采用 15 万亿规模视觉-文本混合 token 训练，支持 InstantThinking 双模式及对话Agentic 两类范式架构层面沿用 MoE 设计，总参数达 1T（推理时激活 32B），上下文窗口扩展至 256K，同时集成 MoonViT 视觉编码器，专门针对图像视频输入场景的跨模态推理与工具调用做优化，实现多模态能力与Agent 执行需求的深度耦合。财通证券综合其他
