代码+视觉不再“偏科”，国产模型真正平替Claude还有多远？

出品 | 创业最前线

作者 | 白华

编辑 | 闪电

美编 | 邢静

审核 | 颂文

过去一年，AI编程工具迈入“军备竞赛”阶段。以Anthropic的Claude系列为代表的闭源模型，凭借领先的代码生成和Agent能力，成为全球主流开发平台的首选。然而，其对中国市场的服务限制、高昂的API成本，以及缺乏本地化支持，正倒逼国内开发者寻找高性能、高性价比的替代方案。

与此同时，国产大模型在纯文本任务上已取得显著进展，但在视觉理解、复杂Agent工具调用等真实工程场景中仍存在明显短板——多数编程模型要么不支持图像输入，要么支持图像的模型编程能力不足。因为图文能力割裂，难以支撑现代软件开发中日益增长的代码+多模态基础需求。

近期，Kimi新发布的K2.5模型在开发者群体中引发广泛关注，因为编程性能的提升与视觉能力的补齐，让开发者终于等到了完整Claude平替的希望。

在全球最大的大模型API聚合平台OpenRouter上，Kimi K2.5模型发布次日就冲上了全球前三。

这份亮眼表现也迅速获得了头部编程工具平台的认可与青睐。Cursor的核心竞品，由GitLab创始人打造的知名编程工具Kilo Code宣布推出Kimi K2.5的首周免费活动后，K2.5也成为该平台上最受欢迎的模型，单日消耗超过380亿Token。

最近很火的Claude Code开源版OpenCode，也宣布限时免费来吸引开发者用户。

国内大厂旗下的编程工具同样第一时间接入了K2.5模型。腾讯CodeBuddy将其设定为首选模型；字节Trae宣布提供免费额度，阿里Qoder、美团CatPaw等据传也在接入中。

1、K2.5代码能力究竟如何？

从知名匿名评测机构大模型竞技场LMarena公布的数据来看，K2.5在Thinking模式下，代码能力以1509分与Claude Sonnet 4.5持平。排在它前面的，只有Claude和Gemini最新的旗舰模型。这应该是开源模型代码能力的新高。

不止代码能力表现亮眼，K2.5在视觉能力上的评测成绩同样令人惊喜。从大模型竞技场的视觉能力匿名评测来看，K2.5模型的视觉能力比Claude更能打。

我们也从开发者社区看到一些真实反馈，K2.5的实际表现和体感，与榜单呈现的结果比较接近，代码能力确实有了提升。

一位Sezxy的网友表示Kimi K2.5+OpenCode感觉很不错，几个需求都用它俩解决。

不过，似乎编程能力的提升，也有一定的“副作用”，部分网友表示，之前K2模型的创意写作能力好像在K2.5模型上减弱了。

2、代码模型为什么需要视觉？

在知乎问题《Kimi发布并开源K2.5模型，哪些信息值得关注？》下，有Kimi的工程师分享了Kimi做多模态的背后思路，其中一段提到了视觉能力对代码模型的价值，其中一个关键场景是模型可以自己发现前端页面的视觉bug，然后有机会在后续的流程中自己进行修正：

其实对于很多任务而言，Agent模型也能去自己debug，去根据Console Log的文本内容去解决问题，但是我们还是会遇到一些没有任何Error或者Warnning，但又不得不再次提出Feedback的时刻，比如：“网站两个组件产生了堆叠遮挡，你修改下”“放在首页的图裂开了，应该是Link失效了，麻烦你check下”“这是一个介绍的网页，配图不应该是工作人员”。

这些问题总是在不断提出，我们总是希望模型能不犯这些错误。是的，模型是有可能one-shot出来没有任何问题的代码，但是，只要我们给模型一双眼睛，这些吐槽的问题或者就有可能会让模型自己形成一个Action-Critic的Refine闭环，而没有Human的工作流水线是有更高效率的理想上限。

这可能是K2.5模型上线后，立即受到开发者群体欢迎的关键原因之一。此前的中国编程模型，普遍没有视觉能力，遇到图片和视频都无法处理，只能报错。或者需要非常复杂的流程，自行接入另一个模型来处理，对编程的效率影响很大。另一个关键原因则是Claude模型太贵了，烧钱太快。Kimi新模型的API价格只有Claude中号模型Sonnet 4.5的1/5，用起来钱包不会太疼。

3、更多K2.5的幕后

除了市场端的亮眼表现，K2.5的技术研发背后还有不少值得深挖的细节。

因此在1月29日凌晨，Kimi核心团队在Reddit平台举行了一场长达3小时的AMA（有问必答）活动，CEO杨植麟、算法团队负责人周昕宇、吴育昕三位联合创始人，与全球网友交流了K2.5的技术细节、产品规划与行业看法。这场对话中，许多关键问题的回应，让外界了解了更多K2.5的幕后。

有网友抛出尖锐问题：Kimi K2.5非常棒，但我看到有人说模型会自称为Claude，并把这当作你们大量蒸馏（distill）自Claude模型的证据。这是怎么回事？

杨植麟回应称：“我们的观察是，在正确的系统提示词下，它有很高的概率回答‘Kimi’，尤其是在思考模式下。但当系统提示为空时，它就进入了一个未定义区域，这更多地反映了预训练数据的分布情况。其中一项改进是，我们在预训练阶段对来自互联网的最新编程数据进行了上采样，而这些数据似乎与词元‘Claude’的关联性更强。事实上，K2.5在许多基准测试中似乎都优于Claude，例如HLE、BrowseComp、MMMU Pro和MathVision等等。”

对于“Kimi Code和Claude Code有什么区别？为什么Kimi要开发自己的编程工具？”的问题，杨植麟表示：“我们认为我们需要一个与模型最匹配的框架。但使用Claude Code时，框架会不断变化，兼容性有时会成为问题。此外，Kimi Code还拥有一些独有的功能。我们认为video2code（视频生代码）非常重要，代表着前端开发的未来。”

而被问及“训练VLM的主要挑战是什么？为什么Kimi如此坚定地投入视觉模型的训练？”时，杨植麟给出了深入的技术解读：“主要挑战在于同步提升文本与视觉能力。我们发现，只要配方得当，两者可以相互增强：在视觉任务上做RL训练，反而提高了文本知识基准；反过来，像K2这样扎实的文本基础，也是视觉性能的关键。”

从技术突破到市场认可，再到研发底层的逻辑拆解，K2.5的出现为国产大模型的发展提供了全新的思路和样本。

4、结束语

中国企业和开发者都亟需一个真正的Clauce平替，“代码和视觉功能完备+性能全面对标+性价比优势”。现在看起来，kimi2.5暂时弥补了这一空缺。但我们还是希望看到更多中国模型可以站起来，让企业和开发者有更多选择。

*注：文中题图来自界面图库。