意外曝光：Kiwi-do 自称来自“月之暗面”

Kiwi-do 的曝光颇具戏剧性。一位博主在 LmArena 测试模型时偶然发现该模型，在追问其背景来源时，Kiwi-do 直接回应称自己来自 “月之暗面”。
从模型自述信息来看，其训练数据截止至 2025 年 1 月，整体表现相当成熟，显然并非临时实验版本。

更引人注意的是，Kiwi-do 在多项测试中的表现异常突出，尤其是在 视觉物理推理测试（VPCT） 中展现出远超平均水平的能力，这也让不少业内人士开始猜测：它是否正是 Kimi 团队正在研发的 新一代多模态模型 K2-VL？

与官方节奏呼应，多模态发布或近在眼前

此前，月之暗面已经多次对外释放信号，表示将 加速视觉与语言融合模型的研发进度。
据《科创板日报》报道，Kimi 计划在 今年第一季度推出一款新的多模态模型，型号可能为 K2.1 或 K2.5。

在这一时间窗口内，Kiwi-do 的突然现身显得格外耐人寻味，也被外界视为正式发布前的“试水”或内部测试版本流出，进一步点燃了市场对 Kimi 多模态能力升级的期待。

测试差异明显，或非 K2-Thinking 同源模型

从已公开的测试结果来看，Kiwi-do 与现有的 K2-Thinking 并非同一模型：

• 在 SVG 绘图测试中，两者的输出风格与能力表现存在明显差异

• Kiwi-do 在 高难度 VPCT 测试中顺利通过，显示出更强的跨模态理解能力

这也基本排除了 Kiwi-do 只是 K2-Thinking“换皮版本”的可能性，其底层架构或训练重点很可能已经转向 更深度的视觉—语言—物理联合建模。

多模态+物理推理，直指商业应用场景

从能力结构来看，Kiwi-do 的优势并不仅限于“看懂图片”，而是进一步融合了 视觉理解与物理推理能力。这种组合在多个实际场景中具备极高价值，例如：

• 复杂文档与图表解析

• 仪表盘、工业界面与监控画面理解

• 带空间与因果关系的视觉推理任务

如果这一能力得以稳定落地，Kiwi-do 或其正式版本将不仅是“展示型模型”，而是具备明确商业化潜力的多模态基础模型。

AiGoe 观察：Kiwi-do 或是 Kimi 多模态时代的前奏

在大模型竞争从“文本能力”转向“多模态综合理解”的阶段，Kiwi-do 的出现无疑释放了一个强烈信号：
月之暗面正在为下一代 Kimi 模型铺路。

无论 Kiwi-do 最终是否对应 K2-VL、K2.1 还是 K2.5，它都已经展示出 Kimi 在多模态与物理推理方向上的技术野心。随着正式产品的发布临近，这款神秘模型，很可能只是月之暗面新一轮技术升级的序章。

接下来，真正值得关注的，或许不再是“它是谁”，而是——它何时走向真实应用场景。