月之暗面创始人在技术社区深度答疑，澄清模型自称Claude源于预训练数据统计相关性，否认创意与编程能力必须取舍，并透露将用线性架构探索K3的十倍提升及开放智能体集群能力。
Reddit /r/LocalLLaMA 频道，不缺极客的狂欢。
1 月 29 日凌晨，这个在全球活跃的技术社区迎来了一场真正的"硬核对谈"。月之暗面的三位联合创始人（杨植麟、周昕宇、吴育昕）集体上线，面对全球开发者的高强度技术提问，进行了一场长达三小时的"有问必答" 。
这不是一场产品发布式的宣讲，而是技术信仰者之间的真挚交流。
如果你错过了这场深夜激辩，我为你整理了最需要关注的几个核心议题。
正面回应"Claude蒸馏"质疑
Kimi K2.5 发布后，因为部分用户发现模型在特定情况下会自称"Claude"，引发了是否蒸馏Anthropic 的争议 。
杨植麟在 AMA 中表现得非常坦诚："这更多反映了预训练数据的分布。" 他解释说，由于在预训练阶段采样了来自互联网的最新编程数据，而这些数据与"Claude"这个 token表现出了更强的统计相关性，导致模型在系统提示词为空时会进入"未定义区域"产生幻觉。
他给出的数据更有力："事实上，K2.5 在许多基准测试（如 HLE、MMMU Pro、MathVision）中已经优于 Claude。"这种"用数据说话"的底气，正是Kimi核心团队一贯的极客作风。
拒绝"牺牲论"：编程与创作能否兼得？
就在几天前，Sam Altman 还在 OpenAI Town Hall 中自认，为了优先提升 GPT-5.2 的编程和推理能力，不得不牺牲了创意写作质量。
对此，杨植麟给出了一个完全不同的答案："只要有足够的模型参数，编程和创意写作之间不存在冲突。"
Kimi 的解法：不接受这种"必然的取舍"，而是通过内部的元评估基准（Meta Eval）持续监控"写作品味"，并动态调整奖励模型
不同路径：OpenAI 选择了先优化再补课，而 Kimi 选择通过工程化手段同步保持技术性能与人文性。
"创新源于约束"：1% 资源的极致效率
面对全球开发者关于"算力差距"的追问，Kimi 团队也是爆出金句。
周昕宇直言："Innovation loves constraints（创新源于约束）" 事实也确实如此：Kimi 仅使用了美国顶尖实验室约 1% 的资源，就开发出了在全球开源榜单中领跑的 Kimi K2.5。
杨植麟则从更深层次思考 Scaling Laws 的未来：传统的互联网数据预训练红利正在消失，Kimi 正在探索新的扩展范式，比如 Agent Swarm（智能体集群）。这不仅是测试时间的缩放，更是一种全新的训练思维。
未来预告：Agent Swarm 与 K3 的十倍进化
对于开发者来说，这次 AMA 释放了两个重磅利好：
Agent Swarm 开放计划：Kimi 确认将逐渐向开发者开放"智能体集群"能力。目前该模式支持最多 100 个子智能体并行协作，这可能是应对复杂大规模任务的最优解。
关于 K3 的剧透：杨植麟透露，Kimi 曾经历过 Linear（线性架构）在扩展测试中失败的时刻。对于未来的 K3，线性架构是一个重要选项，他有信心继续探索，让 K3 比 K2.5 强出 10 倍 。
做笔记：中国 AI 的"品味"与"工程化"
看完这场 AMA，最触动我的是那句："研究大部分时间是在管理失败，而不是庆祝成功。"
在中国 AI 竞逐全球的赛道上，Kimi 展现出了一种独特的样本：不盲从算力竞赛，不妥协用户体验，在极致的资源限制下，用最硬核的工程能力去寻找关于智能创造的真相 。
目前，Kimi K2.5 在 LMArena 代码能力榜单上已位列全球开源第一。这种"中国自研"的效率和品味，确实值得每一位开发者去深度体验。
想了解更多 Kimi K2.5 的实测表现或 Agent 集群的最新进展？欢迎在评论区交流。
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