Moonshot AIが開発したKimi k2.5は、オープンソースモデルの新たな頂点として登場した。最大100個のサブエージェントを並列起動できるエージェントスウォーム機能を搭載し、複雑なタスクを従来の4分の1の時間で処理する。Claude Opus 4.5と同等以上の性能を持ちながら、コストは8分の1という驚異的なコストパフォーマンスを実現している。ネイティブマルチモーダル対応により、画像、動画、音声、文書など多様な入力形式をサポートし、特にフロントエンド開発とビジュアルコーディングにおいて圧倒的な性能を発揮する。Kimi Codeを通じて無料で1週間利用可能であり、中国発のAI研究ラボが世界最高峰のモデルを生み出したことは、AI業界における力学の変化を象徴している。
Kimi k2.5の衝撃的な登場
Kimi k2.5がリリースされました。そしてこれは信じられないほど素晴らしいモデルです。これはまさにDeepSeekの瞬間が再び訪れたような出来事なんです。Kimi k2.5は世界最高のオープンソースモデルというだけでなく、世界最高のモデルそのものかもしれません。なぜなら、多くの異なるベンチマークにおいてOpus 4.5さえも上回っているからです。
この動画では、k2.5を他と区別する特徴について説明します。内蔵されたエージェント機能について解説し、Kimi k2.5を使って何でも構築できる方法をお見せします。ですから、最後まで必ず視聴してくださいね。
さて、もしあなたがAIに詳しくないなら、Kimiはどこから来たのだろうと思っているかもしれません。Kimi k2.5はMoonshot AIによって作られました。これは中国のAI研究ラボです。OpenAIやAnthropicのようなものですが、中国発なんです。
Moonshot AIはYang Zhilinによって設立されました。彼はGoogle Brainで働いていた経歴があります。カーネギーメロン大学で博士号を取得し、トランスフォーマーに関する重要な論文のいくつかを共著しています。また、Moonshot AIはAlibabaやTencent、つまり中国最大手企業といった重量級プレイヤーから支援を受けています。
彼らはMoonshot AIを構築するために20億ドル以上を調達し、現在の評価額は40億ドルを超えています。ただ、その数字は非常に近いうちに倍増する予感がしますね。
k2.5の革新的な特徴
さて、なぜKimi k2.5はこれほど優れているのでしょうか。まず第一に、前モデルのKimi k2はテキストのみでしたが、k2.5はネイティブマルチモーダルです。つまり、画像、動画、音声、文書など、テキストだけでなく異なるモダリティをサポートしているんです。
しかし、ここからがさらに良くなります。k2.5は最大100個の異なるサブエージェントを並列で生成し調整することができます。しかもそれを自動的に行うのですが、これについては後ほど詳しく説明します。そして、これらすべてをAnthropicのOpus 4.5と同等のパフォーマンスで、8分の1の価格で実現できるんです。一部のベンチマークではさらに優れています。
この動画の計画はこうです。まず、なぜKimi k2.5がこれほど画期的なのか、そしてそれからどのような恩恵を受けられるのかを説明します。次に、新しいエージェントスウォーム機能を備えたkimi.comのウェブアプリの使い方をお見せします。そして3番目に、Claude Codeの競合製品であるKimi Codeをセットアップし、k2.5をKimi Code内で使用して、想像できるものは何でも構築します。
本当にAIの最先端にいたいなら、次の15分間を確保して、しっかりと注意を払ってください。
Claudeとの類似性をめぐる論争
さて、まずClaudeをめぐる論争に対処する必要があります。なぜなら、Kimi k2.5に自己紹介をしてくださいと言うと、時々「私はClaudeです。AnthropicのAIアシスタントです」と言い始めることがあるからです。これは控えめに言っても懸念すべきことですよね。
実際に何が起こっているのでしょうか。なぜKimi k2.5はまるでClaudeであるかのように応答することがあるのでしょうか。主に2つの選択肢があります。
オプション1は、比較的安全なシナリオ、つまり良い答えで、それほど悪くないものです。それは、Moonshot AIがClaudeを使用して合成データを生成したということです。Kimi k2.5のトレーニングデータの一部は、Claudeモデルによって合成的に生成されました。
これの理由はシンプルです。Opus、Sonnet、Claude系のモデルは素晴らしいモデルです。誰もがAnthropicが何をしているのかを理解したいと思っています。ですから、それらのモデルの出力を使用して合成データを作成し、自分のモデルをトレーニングすることは非常に賢い戦略ですが、Anthropicからの訴訟を招く可能性もあります。
しかし、オプション2ははるかに悪いものです。それは、誰かが重みをリークした可能性があるということです。これは単なる推測ですが、AnthropicやOpenAIで働いている誰かがクローズドソースモデルの重みを中国にリークした可能性があります。なぜなら、これらのAI研究企業には多くの外国人才能がいることを思い出してください。多くの中国人研究者、多くのインド人研究者がいて、これらの人々は平均的に出身国に対してより忠誠心が高い傾向があります。
ですから、中国出身で中国共産党に忠実な人が一人でもAnthropicで働いていれば、それはAnthropicから中国へ重みをリークするのに十分である可能性があります。繰り返しますが、これは単なる推測です、わかりますか。訴えないでください。これはすべて純粋なフィクションです。
エージェントスウォームの革命的機能
さて、しかしKimi k2.5の最大の機能はエージェントスウォームです。これは完全にゲームを変えました。Kimi k2.5には、エージェントスウォームという内蔵機能が付いています。これにより、最大100個の異なるサブエージェントを並列で起動する能力が与えられます。オーケストレーターがいて、そのタスクに必要な数だけ、50、70、100個の異なるサブエージェントを並列で起動できるんです。
これらのエージェントは同時に作業しています。ステップバイステップで待っているわけではありません。そして、これらはすべてユーザーであるあなたが定義する必要はありません。役割、システムプロンプト、エージェントの分割方法について心配する必要はありません。Kimi k2.5がそれを自動的に行います。それについてトレーニングされているんです。やり方を知っているんです。
このエージェントスポーン機能のおかげで、Kimi k2.5に与える複雑なタスクは通常より最大4倍速く完了します。同じタスクをClaudeモデル、Anthropicモデル、Geminiモデルに与えたとして、同じトークン毎秒を仮定すると、エージェントスウォームのおかげで4倍速く完了するんです。
内部的にはこのような仕組みになっています。左側にオーケストレーターがいます。これがメインのAIエージェントです。そして、サブエージェントを作成することを決定します。繰り返しますが、タスクが2足す2は何ですかというような超シンプルなものなら、ただ答えるだけです。しかし、50社の財務報告書の調査を統合するとか、10個のプレゼンテーションを統合するとか、複雑なタスクの場合、オーケストレーターはこれらのサブエージェントを作成することを決定します。それはAI研究者エージェント、物理学研究者などになる可能性があり、これらのエージェントはそれぞれ別個の存在です。
これは実行しているタスクに大きく依存します。なぜなら、オーケストレーターがこれらのエージェントの役割と利用可能なツールを決定するからです。その後、オーケストレーターはこれらの異なるエージェントにタスクを割り当てます。AI研究者は最初のタスク、2番目のタスク、3番目のタスクを受け取ります。次に物理学研究者が5番目のタスクを受け取ります。
タスク番号96は生命科学研究者に行きます。どのエージェントがそのタスクに最も適しているか、オーケストレーターが割り当て、結果がオーケストレーターに報告されます。最終結果の前に、もう1つのステップがあり、ファクトチェッカーが関与します。これらは並列サブエージェントの作業が正しいかどうかをチェックし検証し、結果をオーケストレーターに報告します。
これらすべてが並列で行われています。AI研究者が作業している間、物理学研究者も作業していて、タスク1や2が完了している間、タスク99も同時に完了しているんです。これが並列サブエージェントの力です。
ちなみに、Kimi k2.5を無料で使いたい場合、Kilo Code内で1週間無料で利用できます。明らかにKimi k2.5は多くの異なるコーディングベンチマークで優れています。しかし、月39ドルのサブスクリプションにお金を払いたくない場合は、次の1週間、Kilo Code内でこのモデルを完全に無料で使用できます。
ビジュアルコーディングにおける卓越性
現在、Kimi k2.5はビジュアルコーディングとフロントエンドで絶対的に優れています。今のところ、フロントエンドでこれまで圧倒的に最高だったGemini 3よりもさらに優れている可能性があります。私はすべてのフロントエンドでそれを使っていました。
Kimi k2.5はマルチモーダルモデルなので、プロンプトの一部として画像を使用して、欲しいウェブサイトを生成できます。Kimiを作った会社であるMoonshotは、k2.5を強力なフロントエンド機能を備えたビジュアルエージェント知能を提供すると説明しています。これらのフロントエンドを見てください。
これらはまったくバイブコーディングっぽく感じません。完全にユニークで、非常にクリエイティブで、他のどのモデルが提供するものとも違います。
では、実際にKilo Code内でこのモデルを無料で使用する方法は。まず、VS Code拡張機能をインストールします。VS Codeに飛び込みましょう。拡張機能に行って、右上でKilo Codeと入力します。ほら、このKilo Code AIコーディングエージェントが見えます。それをクリックして、インストールをクリックします。発行者を信頼してインストールします。
ダウンロードされたら、無料アカウントにサインアップして、モデルピッカーでMoonshot Kimi k2 freeを選択するだけです。拡張機能がインストールされている間、Googleにkilo codeと入力します。右上をクリックしてサインアップします。これらのアカウントのいずれかを選択します。超簡単です。10秒かかります。アカウントが作成されます。はじめましょうをクリックします。
そして、すでにこれをインストールしています。プロフィールに直接飛べます。ちなみに、Kilo Codeはほとんど常にopen routerのトップアプリです。つまり、Kiloをメインのコーディングエージェントとして信頼している開発者が大勢いるということです。
拡張機能をインストールしたら、モデルの切り替えは超シンプルです。左下に行き、ここをクリックして、Kimi k2.5 freeを選択します。モデルピッカーでこのように見えるはずです。2.5を選択し、2ではないことを確認してください。シンプルなプロンプトを送信してテストすることもできます。完璧です。そこまで来ました。
ご覧のとおり、Kimi k2.5が応答しています。繰り返しますが、次の1週間このモデルを無料で使いたい場合は、Kilo Codeにサインアップしてください。そして、このビデオをスポンサーしてくれたKiloに感謝します。
実際のオフィスワークでのエージェントスウォーム
それでは、実際のエージェントスウォームを見てみましょう。Moonshot AIの創設者が説明する、私たちが一般的な週に行う実際のオフィスワークを見てみます。では、聞いてみましょう。
1つのエージェントからエージェントスウォームへ。1つのエージェントにすべてをやらせるのではなく、k2.5は各エージェントを作成し調整します。
ちなみに、これは誰もが理解しようとしていることです。Anti-gravityを見ても、Cursorを見ても、Claude Codeさえも、誰もがマルチエージェントシステムを機能させる方法を理解しようとしています。なぜなら1年前、それは空想的な概念でしたよね。しかし実際には、それだけの価値はありませんでした。
しかし2026年、これは本当にマルチエージェントシステムの年です。そして、Kimiはこの領域で大きな進歩を遂げたと思います。
並列で作業します。これらの専門エージェントは本質的にk2.5のコピーですが、異なる役割を持っています。
これがどのように機能するかがわかります。明らかに、これは単に視覚化されたUIです。これらの異なるエージェントを作成します。名前とプロフィールアイコンは重要ではありません、わかりますか。ただそれに気を取られないでください。純粋にあなたや私のような人々にとって理解しやすくするためのものです。
しかし、彼らが異なるタスクを持っていることがわかります。これは検索しています。分析していました、取得していました、書いていました。各エージェントは異なるタスク、異なる役割、異なるシステムプロンプトを持ち、オーケストレーターが言うことに基づいて並列で作業します。
そして異なるサブタスク。何も事前定義されていません。役割とサブタスクはその場で作成されます。
これは重要です。何も事前定義されていません。これらすべては実行しているタスクにカスタマイズされており、Kimi k2.5を搭載したオーケストレーターエージェントがそのタスクに最適なものを決定します。
並列で実行することで、複雑なタスクに必要な時間を大幅に短縮します。100社にわたる市場調査の場合。
繰り返しますが、市場調査、これをAIなしで手動でやったら私やあなたにとってどれだけ時間がかかるか想像してみてください。100社にわたる市場調査。これは数日、おそらく2週間から3週間かかります。エージェントスウォームでKimi k2.5がどれだけ速くできるか見てください。
アナリストのスウォームを編成して、数週間ではなく数分で完了します。300ページの複雑な翻訳プロジェクトの場合。
300ページの翻訳です、皆さん。両方の言語を知っている必要があるだけでなく、これも数週間分の作業です。言語学者のチームを動員して、迅速で正確な文献配信を行います。
言語学者ですね。以前は金融アナリストだったのが、翻訳タスクでは言語学者になっていることに注目してください。これらのサブエージェントは、最大の効率を確保するために実行していることに適応しています。
50の論文にわたる合成。並列分析を実施し、包括的な調査を即座に生成する10人のシニア研究者を構築します。エージェントスウォームを大規模にトレーニングすることは技術的に困難です。強化学習インフラストラクチャを再構築しました。
これについては少し後で触れますが、ご覧のとおり、エージェントスウォーム機能は真の画期的なもので、使い方を知っていれば非常に強力です。もちろん、ビデオの後半でそれを段階的に説明します。
k2.5のアーキテクチャと技術仕様
では、Kimi k2.5のアーキテクチャを簡単に見てみましょう。1兆パラメータのモデルです。かなり大きいですが、巨大ではありません。15兆パラメータ以上のモデルを見たことがありますが、確かに小さくはありません。MacBookで実行できるようなものではありません。
これはMixture of Expertsアーキテクチャです。つまり、異なるタスクに対して異なる専門家がいて、320億パラメータのみがアクティブです。おそらく512GBのRAMを搭載したM4 Mac Studioのようなものがあれば、家庭用マシンでこのモデルを実行できるかもしれません。これは励みになりますね。
しかし、アーキテクチャについて主に言えることは、並列アーキテクチャ、並列エージェント強化学習です。だからこそエージェントスウォームが組み込まれているんです。これは単なる、プロンプトトリックのようなハーネスや、RAFT Weaverのようなループではありません。これはモデルに組み込まれており、まず並列化に対して報酬を受け、次に品質に対して報酬を受けます。
これにより、ステップバイステップで停滞することを防ぎます。繰り返しますが、2024年、2025年はステップバイステップの実行がすべてでしたが、それは遅いんです、特に非常に大きなタスクの場合。このアーキテクチャは、Kimi k2.5がタスクを並列タスクとエージェントに変換することに対して報酬を与え、その後のみ品質に焦点を当てます。
アーキテクチャについてもう1つ興味深いのは、ビジョンが最初から組み込まれているということです。単にビジョンツールを与えるだけではありません。Kimi k2.5は、テキストと画像の両方である15兆トークンでトレーニングされています。マルチモーダル機能はモデルに組み込まれているんです。
驚異的なコストパフォーマンス
さて、これは素晴らしいモデルだ、世界最高のモデルかもしれないと思っているかもしれません。コストはどうなのでしょうか。Kimi k2.5は、100万入力トークンあたり0.6ドル、100万出力トークンあたり3ドルという非常に有利な価格設定です。
比較のために、Opus 4.5は100万入力トークンで5ドル、100万出力トークンで25ドルです。つまり、ブレンド平均を取れば、Kimi k2.5はOpusより8から10倍安いんです。
整理させてください。Opusと同じレベルのオープンソースモデルを手に入れるだけでなく、87%も安いんです。これがなぜ重要なのか、お話ししましょう。2026年にまだクローズドソースモデルにプレミアム価格を支払っているなら、お金をテーブルに残していることになります。財務面で可能な限り効率的ではないんです。
k2.5は文字通りフロンティアレベルのパフォーマンスを提供します。ネイティブマルチモーダルで、100エージェントの並列化ができます。これらすべてがオープンソースであり、繰り返しますが、OpenAIのGPTモデルやAnthropicのClaudeのようなモデルはクローズドソースです。内部に何があるか誰も知りません。これらの企業がどのような偏見やプログラミングやプロパガンダを組み込んだか誰も知りません。
Kimiはオープンソースで、これらすべてをコストのほんの一部で実行できます。
kimi.comでの実践的な使用方法
では、実際にKimi k2.5を使用する方法をお見せしましょう。Kimiを使う最も簡単な方法は、kimi.comにアクセスすることです。Googleに入力して、最初のリンクをクリックします。ここでアカウントを作成する必要があります。
ちなみに、Kimiが良いかどうかまだ疑っているなら、これを見てください。デザインアリーナで総合トップです。デザインフロントエンドのようなものです。そして、Gemini 3 ProとOpus 4.5の両方をかなり大きな差で打ち負かしています。
このモデルは単なる中国からのもう1つのオープンソースモデルではありません。これは、ほとんどの人が見過ごすであろう真の画期的なものです。とにかく、kimi.comに戻りましょう。左側でログインをクリックし、アカウントを作成する必要があります。Googleで続行するか、電話番号を使用できます。
ログインすると、ビジュアル機能を紹介するKimi k2.5のプロモーションが表示されます。さて、さまざまなユースケースがあります。左側でエージェントを選択でき、ウェブサイトなどを作成できます。しかし右側にはモデル選択があります。
k2.5 instantがあります。これは素早い回答のためのClaude instantと同じです。k2.5 thinkingがあります。これは、労力をかけたい場合の深い回答のためのものです。しかし、ここから興味深くなります。物事を実行できるエージェントがあります。調査、スライド、ウェブサイト、ドキュメント、シートなど。そして、エージェントスウォームがあります。
これは大規模な調査、長文作成、バッチタスクを実行します。これがテストしたいものです。エージェントスウォームが最上位のものです。何かをするにはアップグレードが必要だと思います。エージェントスウォームの限界をテストするかなり良いプロンプトを用意しましたが、無料プランでできるか見てみましょう。いいえ、アップグレードする必要があります。
これは研究プレビューで、これらのプランの1つを取得する必要があります。アップグレードしましょう。これらは音楽用語にちなんで名付けられています。Moderato、Allegretto、Vivaceなど。Allegrettoで行って、月39ドルのプランをセットアップします。完了しました。アップグレードされました。
左に行けば、Allegrettoプランが表示されるはずです。そして今、エージェントスウォームが有効になっていて、33回残っています。これは1回に3回使用します。非常にコンピュータヘビーだからです。プロンプトを貼り付けて、始めましょう。読み上げますね。
Moonshot AI、DeepSeek、xAI、Anthropic、OpenAI、Meta AIの過去18か月の資金調達、主要採用、オープンソースリリース、ベンチマーク進捗を比較してください。いくつかのAI企業ですね。2025年から2026年の詳細なランドスケープレポートをソース付きで作成してください。すべてを単一の包括的なレポートに統合してください。
見てください、すでにサブエージェントを割り当てています。これは美しいです。まず、Rosalind AI会社研究者がジェネリック並列タスクを割り当てています。UIはここで非常に優れています。Kimiは本当に良い仕事をしました。
Leehua、Joker、Quentin、Lovevilleがいます。これらにはそれぞれ異なるものがあります。現在6つの並列サブエージェントがあります。Meta調査。それぞれが異なる会社に焦点を当てています。これはMoonshot、これはDeepSeek、これはxAIです。
下部で各エージェントの作業を確認できます。それらを簡単に切り替えて、それぞれが何をしているか、進捗を確認できます。繰り返しますが、このタスクをAIなしで手動で行うのにどれだけ時間がかかるか考えてみてください。
各エージェントが何をしているかを再び確認できます。検索。たくさんの検索。これは推論しています。取得、スタンバイ、処理。一部は英語のソース、一部は中国語のソースです。すでに25の検索を行っています。
通常のチャットを見たい場合はこのウィンドウを最小化できますし、進行中のエージェントを見たい場合は最大化できます。左下に書いてあるように、このタスクはエージェントスウォームによって処理されています。フォローアップはk2.5エージェントで続行されます。
フォローアップではエージェントに切り替わりますが、エージェントスウォームは非常にコンピュータヘビーなので。これはおそらくKimiが損失を出している可能性が非常に高いです。ですから、このような本当に詳細なタスクにのみエージェントスウォームを使用することをお勧めします。
これは素晴らしい例だと思います。何が強力なのか。なぜなら、これをGPTに渡すか、怠惰になるでしょう。いくつかのソースをチェックして、あまり詳細ではないレポートを提供します。本当にクロスリファレンスされていません。適切にファクトチェックされていません。Deep Researchで改善できますが、それではクリエイティブを作成しません。
ランドスケープレポートを作成しません。ですから、これは本当にエージェントウォーに最適です。Kimiが実行を終えたときに、これがどれだけ良いか見てみましょう。これらのエージェントの一部は終了しているようです。Rosalindを見てください。サブエージェントからの回答があります。それからLeehua。
これらの最後の2つを待っていて、すべてが揃ったら、オーケストレーターがすべてを1つに統合します。
Kimi Codeのセットアップと使用
その間に、Kimi Code CLIをセットアップしましょう。これはClaude Codeの競合製品ですが、Kimiからのものです。最初のステップは、ターミナルでこのcurlコマンドを実行することです。コンピュータでグローバルターミナルを開き、貼り付けてEnterを押します。
Kimi Codeに必要なパッケージをインストールしているのが見えます。完了です。これでkimi –versionと入力して、インストールされているかを確認できます。バージョン1.3。素晴らしい。次に、IDEを開きます。VS Code、Cursor。関係ありません。コードエディタを開くだけです。プロジェクトを開きます。
プロジェクトという名前の空のフォルダを作成しましょう。完璧。作成します。ご覧のとおり、ここにはファイルがありません。これらすべてのサイドバーを閉じます。ターミナルを開いてkimiと入力しましょう。完了です。Kimi Code CLIへようこそ。詳細はhelpを送信してください。
モデルが設定されていません。/loginを実行する必要があります。ウェブサイトにリダイレクトされて、購入したサブスクリプションで認証します。ログイン成功。ウェブサイトで週間残高、制限、プランを確認できます。
7,000だと思います。メッセージがあり、制限は1時間あたりなので、あまりスパムしすぎないようになっています。しかし、ここでheyと言って、機能するか見てみましょう。完了です。モデル。Kimi k2.5を使用していることを確認しましょう。Enter。思考モードを有効にします。k2.5を使用しています。素晴らしい。
これを移動します。ご覧のとおり、Claude CodeやCursor Agentほどスムーズではありませんが、機能します。今すぐテストして、Kimi Codeが何でできているのか、Claude CodeやCursorと競争力があるのか、それとも単なるギミックなのかを確認します。
そして、私は偏りのない意見を述べます。なぜなら、Claude Codeで何百時間も費やしてきたからです。Claude Code、Cursor、これらすべてのツールの使用を合わせると、優に1000時間を超えます。ですから、ここで何を話しているかは分かっています。
とにかく、レポートが完了しているか確認しましょう。6つすべて完了。すべてを包括的なランドスケープレポートに統合させてください。これはレポート統合サブエージェントです。繰り返しますが、これは最大100まで実行できますが、今は6つとここで7つ目を実行しました。
すべての100を実行する必要はありません。繰り返しますが、タスクによります。Bergsonがどれだけ速く実行されているか見てみましょう。面白いことに、私は今ノルウェーにいます。これは文字通りノルウェーの名前のようになり得ます。
とにかく、Kimi Codeでテストするビルドアイデアを選択する必要があります。用意したのはこれらの2つの画像です。ちなみに、0x0eroからのこのツイートに感謝しなければなりません。このフロントエンドの。これは信じられないものです。お見せします。
実際のウェブサイト構築デモ
Kimi k2.5がこれを作ったんです。想像してみてください。AIによって作られたと即座に分かる典型的なバイブコーディングされたウェブサイト。これがAIによって作られたとは決して推測しないでしょう。Kimi k2.5はフロントエンドで驚異的です。
このウェブサイトを再現しようとします。なぜなら、彼はこれがワンショットで完了したと主張しているからです。これはとんでもないことです。ここに2つのアセットがあります。2つの画像、Escherの相対性とBirth of Unionion 1956。再現を試みます。Kimi Codeに名前を変更しましょう。それで明確になります。
Kimi Code。完璧。Kimi Codeを使用してこれを再現します。同じプロンプトを使用します。ファイルにタグを付けます。relativityとBirth of。ご覧のとおり、UIはClaude CodeやCursor Agentほどクリーンではありません。
しかし、聞いてください。見た目で判断してはいけないと言われています。Kimi Codeは本当にロックインされていて、ターミナルUIが洗練されていないだけかもしれません。それは非常に可能です。見てみましょう。
いくつかの推論があります。Escherにインスパイアされた没入型テクノウェブサイトを構築します。まず、あなたのイメージとリンクを探索して、あなたの美学を理解させてください。プロンプトを読みましょう。
この宇宙的なテクノデザインで完全にインタラクティブなウェブサイトを構築してほしい。私についての紹介、私が誰であるか。わかりました。これはあの人からのものです。このTwitterアカウントに大きな感謝を。しかし、単一のプロンプトでこれを再現できるか見たいんです。なぜならそれはクレイジーですよね。
ここにウォームデザインスタイルについての詳細と、どのように見えるべきか、どのように感じるべきかがあり、Kimiは進んでいます。推論しています。実際にはかなり速いです。Open Routerを見ると。
昨日、十分なプロバイダーがいないと文句を言っていました。Open RouteにはMoonshot AI、つまりKimiの作成者だけしかいなかったからです。それで、これらの他の会社の多くをタグ付けし、今日は他に4つあります。明らかに私のツイートによって影響を受けたわけではないでしょう。しかし、私は喜んでこの功績を受け入れます。冗談です。
ちなみに、Twitterでフォローしていない場合は、必ずフォローしてください。そうしないと、取り残されます。何をしているのでしょうか。ビデオの下のリンク。Kimi Codeに戻りましょう。リンクファイルを使用しています。多くの推論を行いました。これらのファイルを読みました。
メディアファイルを読み取ります。それは画像を分析するツールです。それからfetch URLはウェブサイトを分析するためのものです。今、write fileを使用してindex HTMLを作成しています。あの人が主張するように、単一のプロンプトで実際にこれができるか見てみましょう。なぜならもしそうなら、それはかなりクレイジーだからです。
つまり、数回のプロンプトがかかったとしても、そのウェブサイトは素晴らしく見えます。とんでもないですよね。とにかく、これを見てみましょう。あります。どれくらいかかりましたか。このタスクの長さはわかりますか。8、9分だったと思います。主要な発見があります。
生成されたレポートの検証
ランドスケープレポートがあります。マークダウンです。実際にダウンロードできます。SKレポートプレビューファイル。マークダウンとしてダウンロードしましょう。内容をコピーするだけかもしれません。おそらくそちらの方が簡単です。Cursorに戻りましょう。新しいファイルを作成します。
Report.md。貼り付けます。これはクリーンアップが必要で、Cursor Agentを派遣できると思います。ちなみに、Kimi k2.5はCursor Agentでも使用できます。Open Routerをセットアップしているからです。
/modelsを実行して、Cursor Agent内でOpen Router経由でKimi k2.5を選択するだけです。Kimi Codeが気に入らない場合、ベアボーンすぎるか遅すぎると思う場合、承認が必要です。承認します。
何らかの理由でKimi Codeが気に入らない場合、Cursor Agentははるかに洗練されていて、Kimi k2.5を非常に簡単に使用できます。1つのプロバイダーだけではなく、Kimi k2、つまりKimi Codeはサブスクリプションを使用しているため。
これが使用したものです。すべてのデータがMoonshot AIに直接送られます。繰り返しますが、中国企業です。それが嫌な場合は、異なるプロバイダーを使用できます。それがオープンソースの美しさです。このモデルはオープンソースなので、推論の実行方法を知っていて、十分なコンピュートを持っている人なら誰でも推論を実行できます。
Fireworks、GMI Cloud、Novitaも推論を提供しているのが見えます。これらを使用でき、実際これらははるかに高速です。見てください。Fireworks 140TPS。GMI Cloud 75TPS。実際にOpen RouterでCursor Agentを使用し、そこでKimiをロードすることをお勧めします。最速のプロバイダーを使用することになり、データは中国に送られません。
ここでreport.mdを読んでクリーンアップするように言えます。明確なマークダウンになるように。情報やテキストは変更しないでください。壊れたマークダウンスタイルを修正するだけです。このタスクで実行します。また文字列置換。非常に多くの異なる承認。ちょっと面倒です。
とにかく、これを見てみましょう。これがレポートです。すでにクリーンです。おそらくこのタスクを終了できます。どうでもいい。実行を確認できますか。見てみましょう。400行のレポート、私やあなたには数日かかっていたでしょう。
Moonshot AI、DeepSeek、xAI、Meta AIの比較分析。エグゼクティブサマリー。人工知能業界は前例のない統合と競争の段階に入り、6つの主要プレイヤーが技術フロンティアを定義しています。
Googleが欠けていますが、大丈夫です。これはおそらく私のプロンプトの問題だったと思います。Googleについて言及していなかったと思います。とにかく、レポート分析、戦略的ポジショニング、財務支援、人材の動き、オープンソース貢献、ベンチマークパフォーマンス。
主な発見:米国の既存企業による資金調達の優位性。明らかにOpenAIのエクソダスが業界全体の波及効果を生み出しています。基本的に誰もがOpenAIから去りました。中国の効率革命。DeepSeekが始めました。
ちなみに、DeepSeekに何が起こったのでしょうか。KimiがDeepSeekを追い越しました。文字通り、去年の今頃、DeepSeek R1が話題でした。誰もがそれについて話していました。何が起こったのでしょう。DeepSeek R2はどこですか。
Kimiが主要な中国研究ラボとしてDeepSeekを追い越し、彼らは調理しています。DeepSeekに何が起こったのか分かりません。オープンソース戦略的武器Meta。Metaも完全にトローリングしています。Llama 4のリリース以来、Llamaについて聞いたことがありません。これは大失敗でした。
しかし、興味深いです。人材流出、人材の動き、資金調達、中国企業、オープンソース戦略、オープン対クローズドの影響、ベンチマークリーダーシップがあります。これらのいくつかは古くなっています。これは良くありません。こんなに古いモデルを含めています。
レポートは非常に徹底的ですが、いくつかの問題、古いデータに気付きました。完璧ですか。いいえ。印象的ですか。8分で400行。はい。そして、繰り返しますが、これを仕事に使用している場合は、完全に信頼しないようにしてください。基本的にダブルチェックしてください。
完了しましたか。完了しました。5分かかりました。何が起こったか見てみましょう。ウェブサイトが完成しました。そして、ブラウザでindex htmlを開くだけです。すべて単一のHTMLです。ワオ。1,500行。クレイジー。これをBraveブラウザで開いてみます。見てみましょう。
ツイートほど印象的ではありません。それでも見栄えが良いです。これがバイブコーディングされたとは思わないでしょう。それが理解しなければならないことです。これらのアニメーションを見てください。非常にクリーン。Essence軌道クロスチェック接続。そうです。
角度で待ってください。クールなデザインですか。つまり、聞いてください、これは素敵なウェブサイトで、単一のプロンプトです。しかし、ツイートの力をかなり再現することはできませんでした。繰り返しますが、真剣な何かを構築したい場合は、1つ以上のプロンプトを送信してください。
しかし、Kimi k2はすべての方向で大きな一歩です。そして、これはオープンソースであり、Opusより8から10倍安いことを覚えておいてください。ですから、これをOpusと比較するのはフェアではありません。なぜならそれは10倍以上のコストがかかり、オープンソースモデルではないからです。Kimi 2.5は信じられないほど素晴らしいです。
ちなみに、最近作成したCursor Agentに関する動画を見たい場合、この非常に強力なツールの使い方を深く掘り下げています、ここで見てください。画面のどこかに表示されます。Cursor Agentは2026年に学ぶべき主要なコーディングツールの1つです。
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