Moonshot AIが発表したKimi K2.5は、Agent Swarmやマルチモーダル対応など魅力的な特性を持ち、僕もかなり期待していたモデルです。実際にKimiのアプリでLP制作を試した際の出来栄えが良かったこともあり、阿部さんにOpenCode上のオーケストレーターとして実戦投入してもらいました。ところが、GLM-5と比較したときに見えてきた差が、なかなか興味深い結果でした。
単発のタスクと複合的な分析タスクで評価が大きく分かれるポイントがあり、「ベースモデルとしての優秀さ」と「素で使う実力」の違いについて、Composer 2の話題も交えながらお互い気づきの多い時間となりました。
▼Kimi K2.5
https://www.kimi.com/ai-models/kimi-k2-5
▼OpenCode
https://opencode.ai/
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サマリー
今回のエピソードでは、AI駆動開発部の山本さんと阿部さんが、最新モデルKimi K2.5をOpenCode上で実際に検証した結果について語っています。Kimi K2.5はマルチモーダル対応やエージェントスワームといった特徴を持ち、期待されていましたが、単発タスクでは良好な結果を示す一方、複合的な分析タスクではGLM-5に比べて誤った判断を下す場面が見られました。特にロングコンテキストのタスクや複雑な分析には課題があることが示唆され、ベースモデルとしてのポテンシャルと、そのまま実用する上での能力の違いについて考察しています。
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