一个人就是一个团队的时代，来了吗？
“群体智能”这个词，我见过太多产品拿来当营销词用。打开一看，就是一个模型套了个壳，换个 UI，然后告诉你这是“多智能体协作”。
既然是 Kimi 声称“Agent集群”可以调度那么多 Agent 并行完成任务，那咱们就给“AI团队”上点压力：
测试一：模拟券商公司产出全球AI算力产业研究报告（用时～1.25小时）
模拟券商研究所，产出全球AI算力产业链深度研究。
要求一次性交付五样东西——80-100页PDF报告、30家公司DCF/PE/PEG三套估值的Excel、25-30页高管PPT、一页纸股票池跟踪看板、一个独立的HTML视觉看板（含产业链全景图、估值热力图、龙头雷达图）。
组织协作这件事，它好像真的会。
收到任务后，K2.6 自动拆解任务为 8 个 Stage：
12 个专业研究团队“保驾护航”：
过程中，它主动调用了多个Skill（screensheet处理Excel、doc处理Word/PDF/PPT、frontend-skill处理HTML），并创建了专门的智能体负责报告/PPT的结构设计与文案骨架。
这里要插一句：你是不是也在网上天天找“把PDF转成网页”的skill？
结果从0开始部署、买API、忙活半天最后等到一个什么也不能用的东西？
K2.6直接把整个流程封装好了。你想要什么skill，告诉它，它来帮你解决。
相比较 codex 这么密密麻麻的字，不得不说 kimi 用户体验是真的好。
1个多小时后，去吃顿晚饭的功夫，回来彻底傻眼了。
界面上是它交付的：
- 97页PDF
- 11个Sheet的Excel
- 26页PPT
- 1页Word看板
- 一个完整的ECharts可视化HTML页面
- 外加6张经济学人风格的科研图表
一次性，一条龙，全做出来了。
还给了6张附加产出，再一次秀了K2.6的制图能力（且可编辑）。
据以前在投行待过的朋友说，过往金融分析师写一份完整研报，平均耗时80小时以上。
不是他们不努力，是这件事本身就是体力活。
数据拉取、财务建模、行业分析、排版设计，每一环都是独立的专业技能，而且是串行的——数据组做完，建模组才能开始；建模组做完，撰写组才能动笔。
券商研究员人均年产研报约20-30篇，按每篇80小时算，一年有效工作时间几乎全耗在这上面了。
下面我们就一口气看看AI到底产出了什么东西：
1、全球AI算力产业链视觉看板（HTML）
2、深度产业研究报告（PDF）绝杀！
97页，11.39MB，含6张嵌入的科研图表。
目录结构完整，从行业概览到五大环节拆解，再到30家公司的逐一分析，附录还有数据来源说明。
排版用的是“经济学人”式的高清矢量图风格。
不得不说，干净、专业！
3、全球AI算力产业链深度研究（PPT）
26页，彭博终端深色风格。每页都有数据支撑，图表与Excel模型同步。
可以直接拿去给老板汇报，不用再自己调格式。
4、AI算力产业链综合财务估值模型（Excel）
11个Sheet，覆盖30家公司的DCF+PE+PEG三套估值：
5、AI算力股票池跟踪看板（Word）
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可以说，这样一个企业级的任务，K2.6完成的真的还不错。
以及大家最担心的“数字幻觉”问题，据官方说，目前K2.6支持调用专业数据库 ：天眼查、同花顺等，无需再额外购买这些数据的会员。
对于经常要花钱买数据的同学，这么一个自带数据库的自动化数据可视化工具真的很香了。
搞完金融了，咱们再试试他的Coding能力如何。作为官方强调的“设计师级别的前端”，效果如何。
测试二：一键生成论文草稿的智能工作台（用时～45min）
K2.6自动拆解任务，创建了项目结构，阅读了相关设计文档（react-dev.md、design.md、visualization.md），然后开始实现：
- 开屏动画自动生成（淡入淡出+呼吸感）
- 左右分栏布局：左侧半透明笔记栏，右侧主编辖区
- 笔记输入后实时生成论文结构
- 参考文献悬停卡片效果
- Three.js实现的3D分子/数据可视化占位
- 一键导出PDF功能（套用LaTeX模板样式）
这次只用了两个角色，但是效果依然很惊艳。
下面是自动生成的开屏页动画：
这是他嵌入前端设计后的效果：
怎么说呢，总感觉有点“那味儿了”。
反正比我自己设计的好看哈哈。
交互也很丝滑，悬停在左侧的文献会显示论文摘要：
不得不说，这审美确实在线，开屏动画、字体搭配、留白、交互反馈都远超一般AI生成的前端。交互逻辑清晰，体验感也很流畅。
美中不足的是，我并没有要求这个网页配备后端和数据库，似乎需要主动提示还能唤起。
功能上还“不太能用”——数据持久化、多轮编辑、导出PDF的格式完善度、参考文献的自动抓取等生产级能力还有欠缺，离真正可用的科研工具还有距离。
据官方说的是，目前已经可以在添加预约系统、表单功能，来收集访客信息并支持账号登录了。
这对于普通用户而言，已经足够用了，把从0到1的门槛砍掉90%。
絮叨
跑完这两个案例，我有两个强烈的感受。
第一，K2.6 真的在探索 AGI 的可能性。
你见过哪个模型能同时调度 300 个 Agent，并行跑 4000 多个步骤，替你写完一份 97 页的券商报告，再做出一张设计师级别的论文工作台？
K2.6 不只会“听话干事”。
它会自己试错、自己迭代、自己拆解任务、自己调用工具（而且不用本地部署和科学上网），这已经不单单是简单的代码生成和工程实现，而是有逻辑的“工程自主性”。
第二，它知道自己的边界。
K2.6 不是完美的，它的功能还有提升空间，它的推理能力还不是最强。
但它是目前开源模型里，最接近“真能帮你干活”的那个，因为它是开源模型里目前的最强者。
如果你还没试过，建议你去试试。不用懂代码，只管打开 Kimi，说人话，看它干活。
然后告诉我，你用它做了什么。
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