Kimi K2.5: 100 KI-Agenten arbeiten gleichzeitig

Moonshot AI schickt einen Schwarm – und verändert damit, wie wir über KI-Skalierung denken.

Der Paradigmenwechsel: Von «Scale Up» zu «Scale Out»

Die grossen KI-Labs – OpenAI, Anthropic, Google – haben jahrelang auf dasselbe Rezept gesetzt: Grössere Modelle, mehr Parameter, mehr Rechenleistung. Doch Moonshot AI aus China geht einen radikal anderen Weg.

Mit Kimi K2.5 präsentieren sie ein Modell, das nicht einzeln arbeitet, sondern als Schwarm von 100 parallelen Agenten. Das Konzept heisst «Agent Swarm» – und es könnte die Art und Weise revolutionieren, wie KI komplexe Probleme löst.

Die beeindruckenden Zahlen

Kimi K2.5 ist ein Koloss mit 1 Billion Parameter (davon 32 Milliarden aktiv), trainiert auf 15 Billionen multimodalen Tokens. Die Mixture-of-Experts (MoE) Architektur macht das Modell effizient trotz enormer Grösse.

Zum Vergleich: GPT-4 soll etwa 1.7 Billionen Parameter haben. Kimi K2.5 spielt also in derselben Liga – aber mit einem völlig anderen Ansatz. Und: Die Weights sind offen verfügbar.

Agent Swarm: 100 Köpfe denken besser als einer

Das revolutionäre Feature: Kimi K2.5 kann 100 KI-Agenten gleichzeitig auf ein Problem ansetzen. Jeder Agent arbeitet parallel, erforscht verschiedene Lösungswege, und am Ende werden die Ergebnisse zusammengeführt.

Das ist nicht einfach Multi-Threading. Es ist ein koordinierter Schwarm, bei dem jeder Agent eine eigene Perspektive einbringt. Stellt euch vor: Statt einem brillanten Forscher habt ihr ein Team von 100, die gleichzeitig an verschiedenen Aspekten arbeiten.

Vision-to-Code: Vom Video zum funktionierenden Code

Eine der spektakulärsten Fähigkeiten: Vision-to-Code. Kimi K2.5 kann ein Video einer Website anschauen – und daraus funktionierenden Code generieren.

Nicht Screenshots analysieren. Ein Video. Die KI versteht die Interaktionen, das Layout, die Animationen – und reproduziert das Ganze als lauffähigen Code. Das ist ein gewaltiger Sprung gegenüber den Screenshot-to-Code-Fähigkeiten, die wir bisher gesehen haben.

Kimi Code CLI: Der Claude Code Konkurrent

Mit Kimi Code CLI bringt Moonshot AI auch einen direkten Konkurrenten zu Anthropics Claude Code auf den Markt. Ein Kommandozeilen-Tool, das Entwicklern hilft, direkt im Terminal mit der KI zu interagieren.

Die Kombination aus dem mächtigen Basismodell und den 100 parallelen Agenten macht dieses Tool potenziell sehr interessant für komplexe Coding-Aufgaben.

Deep Research mit parallelen Agenten

Für Recherche-Aufgaben zeigt der Agent Swarm seine volle Stärke. Anstatt linear von einer Quelle zur nächsten zu gehen, können 100 Agenten gleichzeitig:

• Verschiedene Quellen durchsuchen
• Unterschiedliche Hypothesen verfolgen
• Widersprüche identifizieren
• Ergebnisse konsolidieren

Das beschleunigt nicht nur die Recherche – es macht sie auch gründlicher, weil mehr Perspektiven gleichzeitig berücksichtigt werden.

Open Source: Transparenz aus China

Bemerkenswert: Kimi K2.5 ist mit Open Weights verfügbar. Während OpenAI ihre Modelle verschlossen hält und selbst Meta nur ausgewählte Llama-Versionen freigibt, macht Moonshot AI ihr Flaggschiff öffentlich zugänglich.

Das ermöglicht:

• Unabhängige Sicherheitsforschung
• Anpassungen für spezifische Anwendungsfälle
• Transparenz über die Modellarchitektur
• Lokale Deployments ohne Cloud-Abhängigkeit

Der Wettbewerb verschärft sich

Mit Kimi K2.5 zeigt China, dass das KI-Rennen längst nicht entschieden ist. Während westliche Labs auf immer grössere Einzelmodelle setzen, experimentiert Moonshot AI mit Schwarm-Intelligenz.

Die Frage ist nicht mehr nur: Wer hat das grösste Modell? Sondern auch: Wer hat die klügste Architektur?

Der Agent Swarm Ansatz könnte sich als der effizientere Weg erweisen – besonders für komplexe, mehrstufige Aufgaben, bei denen Parallelisierung einen echten Vorteil bringt.

Fazit: Ein neues Kapitel der KI-Entwicklung

Kimi K2.5 ist mehr als nur ein weiteres grosses Sprachmodell. Es ist ein Experiment mit einer fundamental anderen Herangehensweise an KI-Skalierung.

Statt immer grösserer Einzelmodelle: koordinierte Schwärme.
Statt sequentieller Verarbeitung: massive Parallelisierung.
Statt geschlossener Systeme: Open Weights.

Ob dieser Ansatz sich durchsetzt, wird die Zeit zeigen. Aber eines ist klar: Die Zukunft der KI könnte weniger wie ein einzelnes Superhirn aussehen – und mehr wie ein Team aus hundert Spezialisten, die zusammenarbeiten.