Executive Brief
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FACT
Moonshot AIがオープンソースマルチモーダルモデル「Kimi K2.5」を公開、最大100のサブエージェントが1,500のツールコールを並列実行する「Agent Swarm」機能を搭載した。
IMPACT
複雑なワークフローの実行時間を最大4.5倍短縮、GPT-5.2やClaude 4.5 Opusと競合する性能をAPI価格$0.60/M入力・$3/M出力で提供する。
INSIGHT
DeepSeekがコストを、Kimi K2.5がアーキテクチャを破壊した。中国のオープンソースAIは、もはや「追随者」ではなく「定義者」になりつつある。
Summary ——何が起きている？
- Kimi K2.5は1兆パラメータのMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、384の専門家モジュールから推論ごとに最適な8つを選択して活性化
- 15兆トークンの視覚・テキスト混合データで継続事前学習、ネイティブマルチモーダル処理を実現
- Agent Swarmは「Parallel-Agent Reinforcement Learning（PARL）」技術で訓練されたオーケストレーターがタスクを分解し、動的に生成したサブエージェントに並列実行させる
- 「Video to code」機能で画面録画からウェブサイトのUXデザインごとクローンを生成可能
- K2.5 Instant、K2.5 Thinking、K2.5 Agent、K2.5 Agent Swarm（ベータ）の4モードを提供、Kimi Code CLIでVSCode・Cursor・Zedと統合
Perspective ——techtechの視点
Kimi K2.5の「Agent Swarm」は、AIエージェントの設計思想そのものを問い直す。これまでのエージェントは「一人の賢い執事」だった。ユーザーの指示を受け、順番にタスクをこなす。だがKimi K2.5は「100人のチームを指揮する監督」だ。タスクを分解し、並列で実行し、結果を統合する。この違いは単なる速度の問題ではない。「シリアル崩壊」——モデルが並列実行を学習しても結局逐次処理に戻ってしまう問題——を克服するために、Moonshotは「Critical Steps」という新しい評価指標を導入した。並列計算の臨界パスに着想を得たこの指標は、単にステップ数を数えるのではなく、最も遅いサブエージェントの実行時間を追跡する。OpenAIやAnthropicが「思考時間」のスケーリングに注力する中、Moonshotは「並列実行」のスケーリングに賭けた。どちらが正解かはまだわからない。だが、中国のオープンソースAIが独自のアーキテクチャで勝負を仕掛けていることは確かだ。
Questions ——あなたはどう考える？
「一人の天才」と「100人の凡人のチーム」、AIエージェントはどちらの方向に進化すべきか。
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Contents ——公式発表・一次情報
Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence
Here’s a short video from our founder, Zhilin Yang.
(It’s his first time speaking on camera like this, and he really wanted to share Kimi K2.5 with you!) pic.twitter.com/2uDSOjCjly
— Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) January 27, 2026
Context Timeline ——報道記事
Deep Dive ——実務に落とし込む
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