作者 | 江宇
编辑 | 心缘
智东西4月21日报道，昨夜，Kimi正式发布并开源旗舰模型K2.6，带来其迄今最强的代码能力、长程任务执行和Agent集群能力。
根据官方公布的多项基准测试，Kimi K2.6在博士级难度的“人类最后的考试”（Humanity’s Last Exam）中，K2.6以54.0%的得分位居第一；在评估Agent深度检索能力的DeepSearchQA中，更是以92.5%的高分大幅领先GPT-5.4和Gemini 3.1 Pro，小幅超过Claude Opus 4.6。此外，在考察真实软件工程能力的SWE-Bench Pro中，K2.6以58.6%的成绩领先所有闭源模型。
同时，K2.6在通用智能（General Agents）、编程能力（Coding）和视觉理解能力（Visual Agents）上均展现出了综合竞争力。
不过，从数据细节来看，K2.6在部分维度仍有追赶空间。在SWE-bench多语言测试中，K2.6略逊于Claude Opus 4.6 和Gemini 3.1 Pro；而在Toolathlon复杂工具调度任务中，K2.6虽优于Claude Opus 4.6 和Gemini 3.1 Pro，但仍排在GPT-5.4之后。此外，在MathVision和V等视觉测试中，K2.6的表现与GPT-5.4相比也仍存在一定差距。
综合来看，K2.6在跨模态推理、工具调用及长程任务执行上表现稳健，多项能力上已达到或接近顶尖闭源模型水平。
近期，国内外大模型赛道近期动作频频。上周五，Anthropic发布了新一代旗舰模型Claude Opus 4.7；昨日，阿里发布了其下一代旗舰模型的早期预览版Qwen3.6-Max-Preview；而行业最期待的“开源猛兽”DeepSeek V4也有望在本周内降临。这一波国内外旗舰模型的集体“上桌”，意味着大模型格局的洗牌时刻即将到来。
新一代K2.6可连续编码13小时、处理超过4000行复杂代码，支持多语言前后端开发，并通过图像与视频生成工具深度融合，实现专业级Web应用复刻和视觉焦点设计。官方示例显示，K2.6可将复杂图像和视频素材转化为可运行前端代码，复刻经典网页或动画交互场景。
（待插入官方案例的视频）
此外，Kimi K2.6大幅增强了Agent自主执行能力：由K2.6驱动的Agent集群架构可支持300个子Agent并行完成4000个协作步骤，实现更大规模并行化，任务完成度和交付质量相比K2.5显著提升。在涵盖了多种复杂端到端任务的、Kimi内部代码评测基准Kimi Code Bench中，K2.6的成绩比K2.5提升了约20%。
在OpenClaw、Hermes Agent等主动式Agent框架中，K2.6可持续自主运行长达5天。内部Claw Bench测试显示，K2.6综合性能较K2.5提升10%，在单次运行中即可独立完成从文档到网页、PPT及表格的多产物端到端交付。
在海外，开发者对K2.6的反馈也十分积极。有开发者称，使用K2.6进行网页和前端交互设计“体验极佳，几乎是现阶段最佳”，能够轻松处理代码、图像、视频和动画素材。
还有用户称，用该模型制作前端效果“令人惊叹”，目前可能是同类工具中最强体验。
另一位开发者则关注到模型的BF16权重上传量为595GB，认为在开源生态中极具竞争力。
在API方面，K2.6维持分级计费模式，但相比K2.5价格有明显上涨。具体来看，K2.6每百万Token的输入价格为6.5元（缓存未命中），较K2.5的4元上涨了约62.5%；缓存命中情况下的输入价格为1.1元，较之前的0.7元也有所提升；而输出价格则从21元上调至27元。在窗口容量上，K2.6提供了262,144 Token的上下文窗口支持。
目前， Kimi Agent模式已内置上百个官方推荐技能，支持创建和调用Skill。Agent集群可调度不同技能特长的Agent互补协作，将搜索、深度研究、文档分析和长文创作等能力组合完成复杂任务。
同时，Kimi团队也在探索“Claw群组”这一方向，已在小范围内测阶段。
Kimi K2.6现已上线kimi.com、最新版Kimi应用、Kimi API和Kimi Code编程助手，所有用户可立即使用。智东西也进行了一番实测，我们在K2.6 Thinking模式下完成了两个多模态创意案例。
快速体验：kimi.com
使用Kimi API：https://platform.kimi.com/docs/guide/kimi-k2-6-quickstart
开源地址：
Hugging Face: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6
一、手搓3D沙盒游戏、精绘体素鹈鹕，K2.6一手实测
为了直观验证K2.6的多模态与代码生成能力，我们在K2.6的Thinking模式下进行了两个具挑战性的创意实测。
第一个体验案例是要求K2.6制作一个3D横版格斗游戏。
提示词：制作一个单文件HTML的3D横版格斗游戏，场景为被霸天虎入侵的破败城市地图，敌人为类人型赛博坦机器人，包含武器后坐力效果，采用低多边形风格并带有卡通美学。游戏开始时，玩家位于街道上，周围有建筑废墟；游戏中应包含可被击倒的细节物品，如汽车、树木、石块/瓦砾和自动售货机。玩家可以选择5种擎天柱阵营角色进行游戏，并与5种霸天虎变种敌人战斗，这些敌人会不断生成，游戏为无限时间的沙盒模式。
从实测结果来看，K2.6在游戏逻辑与元素还原上表现出色，提示词中要求的汽车、废墟等环境元素都有着不错的呈现，5种擎天柱阵营角色也如约而至。
不过，在空间坐标的理解上出现了疑似提示词污染的问题——由于是“3D横版”，最终玩家控制的角色移动方式变为了上下移动，而非横版游戏中常见的左右移动。
第二个体验案例是创建一个“骑自行车的鹈鹕”的3D像素艺术作品。
提示词：创建一个骑自行车的鹈鹕的3D像素艺术作品。尽可能将场景刻画得非常细致，注意主体模型上的每一个小细节，同时也要考虑周围环境的细节。在一个 HTML 代码块中完成制作，将代码写得足够优秀，以展示你的水平超越其他作品。我赋予你完全的创作自由，尽情发挥。
（待插入体验视频）
K2.6生成的画面相当精美，提供了日景与夜景两种环境选择，并支持手动调节骑行速度。鹈鹕的身体结构与骑行姿态自然合理，自行车的车架、链条、座椅等细节也非常完整。但是在运动状态下，鹈鹕脚部的踩踏动作与脚踏板的物理运动轨迹存在不同步，不符合物理常识。
总体而言，其多模态理解与前端代码输出的结合已经达到了较为出色的完成度。
二、连续编码13小时，长程编码能力有所突破
长程编码能力是此次K2.6最核心的突破之一。
面对真实的软件工程挑战，K2.6展现出了硬核的泛化与推理能力，在多种编程语言（如Rust、Go、Python）和复杂任务场景下均能稳定输出。
Kimi官方也提供了两个端到端长程推理场景。
在场景一中，K2.6成功在Mac本地下载并部署了Qwen3.5-0.8B模型，并跨语言使用相对小众的Zig语言实现并优化了模型推理。在超过12小时的不间断运行中，K2.6经历了14轮迭代、调用工具逾4000次，将吞吐量从约15 tokens/s拉升至193 tokens/s，最终实现了比LM Studio快20%的推理速度。
在场景二中，K2.6完成了对拥有8年历史的开源金融撮合引擎exchange-core的重构。它不仅精准修改了4000多行代码，更深入分析了CPU及内存分配火焰图以定位隐蔽瓶颈，大胆将核心线程拓扑结构由4ME+2RE优化为2ME+1RE。历经13小时的连续作业，在引擎性能已近极限的前提下，仍将峰值吞吐量大幅提升了133%。
除了后端优化，K2.6还进化了由代码驱动的设计能力。
凭借对图像和视频生成工具的融合，K2.6的Agent能够根据视觉素材生成风格高度统一的专业级Web应用，能够构建出视觉焦点突出的首屏区（Hero Section），并且实现各种交互元素和丰富的滚动触发等动效。
（待插入官方视频）
在专门的前端开发设计评测基准Kimi Design Bench中，Kimi K2.6 Agent与 Google AI Studio的Gemini 3.1 Pro进行了对比测试。结果显示，用户评审中有47.5%认为Kimi K2.6 的生成效果更佳，31.4%认为Gemini 3.1 Pro更好，21.1%认为两者表现相当。
K2.6 Agent也支持基础的后端数据库模块，例如在生成网页中嵌入表单信息收集的功能。
三、300个Agent集群大协同，持久自主运行5天无干预
由K2.6驱动的“Agent集群”架构此次也迎来了全面升级，目前最多可支持300个子Agent并行完成4000个协作步骤。这种集群架构能够调度不同技能特长的Agent互补协作，在单次运行中独立完成从文档到网页、PPT及表格的多产物端到端交付。
例如，在面对全球100个半导体标的时，Agent集群能够自主设计并执行5套量化策略，将麦肯锡风格的逻辑转化为可复用的技能，最终交付详尽的建模表格和整套汇报演示文档。
（待插入官方视频）
在学术领域，Agent集群还能将一篇包含海量视觉数据的高质量天体物理论文，转化为长达7000字的研究报告、2万多条结构化数据和14张天文级图表。
（待插入官方视频）
此外，K2.6针对OpenClaw、Hermes Agent等主动式Agent框架的协同能力也得到了显著增强。这类工作流要求AI跳出传统的对话交互，以后台常驻的形式主动管理计划并协调跨平台操作。
Kimi RL基础设施团队利用基于K2.6的Agent，实现了连续5天的自主运行。由Agent负责监控、故障响应和系统运维，体现了其上下文维持能力、多线程任务处理能力，以及从接收告警到彻底解决的全流程执行能力。
（待插入官方视频）
四、Office办公能力精进，Agent模式内置上百个Skill
在实用性落地方面，Kimi Agent模式已内置上百个官方推荐技能。例如内部专家打造的投研技能包，能让用户一键生成专业排版的公司一页纸或深度研报。
为了降低创建门槛，K2.6还推出了“Office文档转技能”功能，用户只需上传高质量文档，Kimi即可理解其结构与风格基因，自动生成专属的可复用文档创建技能。
值得注意的是，Kimi团队此次还抛出了有关“Claw群组”的预告。该模式目前正在小范围内测，这一方向旨在打破“人机单线交互”的边界，将人类与各类全天候Agent置于同一个办公群组中。
在Claw群组生态里，用户可以接入来自任何设备、任何供应商、运行任何模型的全天候 Agent，每个Agent自带专属工具包、技能和记忆上下文。
无论是部署在本地笔记本电脑、移动设备还是云端实例，这些各异的Agent都能进入同一个协同办公群组。
而K2.6将作为“群组协调者”，根据Agent的技能画像和可用工具动态匹配任务，实现能力的最优配置。
当某个Agent遇到故障或停滞时，协调者会检测到中断，自动重新分配任务或生成子任务，并对Agent交付物的全生命周期（从启动、验证到完成）进行主动管理。
结语：开源再迎强者，K2.6或将成为“Agent新标杆”
K2.6的发布与开源，既标志着Kimi在代码能力、长程任务执行和Agent协作上再度拉开差距，也为开发者社区提供了可直接落地的多模态工具。通过支持前端复刻、后端集成、长程编码及多Agent协作，K2.6将复杂任务的实现门槛进一步降低，使专业级Web应用、学术分析和量化策略等场景能够快速实现。
在开源生态中，这种高性能、多模态、可复用的Agent能力或许标志着行业进入一个新的阶段。
可以预见，随着K2.6 Agent模式和Claw群组的进一步推广，开源社区将在多模态智能体落地、复杂任务自动化及跨平台协作上迎来更多创新机会，而K2.6也将成为下一阶段开源生态中的一大参考标杆。
