Что вы пропустили, пока спали

В феврале 2026 года китайская компания Moonshot AI выпустила Kimi K2.5 — не просто очередную модель, а полноценного кодинг-агента, который понимает видео. Да, вы не ослышались. Модель анализирует скринкасты, записи экрана и генерирует код по тому, что видит. Пока американские коллеги спорят о длине контекста, китайцы решили проблему иначе: зачем описывать интерфейс словами, если можно показать?

💡

Kimi Code — это не просто автодополнение кода. Это агент, который самостоятельно решает задачи: от анализа ошибок в логах до рефакторинга по видео-инструкциям. В отличие от GitHub Copilot, он не ждет подсказок — он действует.

Цифры, которые заставят пересмотреть подписки

Забудьте про GPT-4. На 8 февраля 2026 года актуальны другие показатели:

Модель	SWE-Bench	VideoMMMU	Цена за 1M токенов	Контекст
Kimi K2.5	87.3%	92.1%	$0.12	256K
Claude Code	85.1%	N/A	$0.95	200K
Gemini 3 Pro CLI	83.7%	88.4%	$0.78	128K

Видите разницу в цене? Kimi дешевле Claude в 8 раз. При этом показывает лучшие результаты на SWE-Bench — тесте реальных задач из GitHub. VideoMMMU — это экзамен на понимание видео: модель смотрит 5-минутный скринкаст и отвечает на вопросы по коду.

Не путайте Kimi K2.5 с прошлогодней K2. В новой версии исправлена утечка тегов в длинном контексте и оптимизирована работа на H200. Если у вас все еще возникают проблемы с '(no content)', читайте нашу статью про Kimi K2.5 в vLLM и SGLang.

Ставим Kimi Code: три способа, один из которых сломает вам мозг

1Через pip (самый простой, но ограниченный)

Открываете терминал и пишете:

pip install kimi-code==2.5.3
kimi-code configure --api-key ваш_ключ

Работает. Но это только CLI-версия. Без интеграции в редактор, без автоисправлений, без LSP. Как локальные альтернативы Cursor AI, только с облачным бэкендом.

2Расширение для VSCode/Cursor/Zed

Идете в Marketplace, ищете "Kimi Code". Устанавливаете версию 3.1+. Настройки:

{
  "kimi-code.enabled": true,
  "kimi-code.autoRefactor": true,
  "kimi-code.videoAnalysis": true,
  "kimi-code.model": "kimi-k2.5",
  "kimi-code.maxTokens": 4096
}

Вот тут начинается магия. Открываете видео с кодом (mp4, mov), нажимаете Ctrl+Shift+P → "Kimi: Analyze video and generate code". Модель просматривает запись, выделяет UI-элементы, предлагает реализацию.

💡

Если вы работаете в JetBrains и ищете русскоязычную альтернативу, посмотрите KodaCode для JetBrains. Но имейте в виду: там нет видео-анализа.

3Самый безумный: локальный запуск через vLLM

Требуется GPU с 24GB+ памяти. Docker, CUDA 13.8. Запускаем:

docker run --gpus all -p 8000:8000 \
  -v /path/to/models:/models \
  moonshotai/kimi-vllm:2.5.1 \
  --model kimi-k2.5-128k \
  --dtype bfloat16 \
  --gpu-memory-utilization 0.9

Потом настраиваете клиент на localhost:8000. Зачем? Полная приватность. Никаких данных в облако. Но готовьтесь к боли: TTFT (Time To First Token) может достигать 15 секунд. Если столкнулись с этим, читайте про оптимизацию Kimi K2.5 на vLLM.

Чем Kimi Code бьет Claude Code по живому

Claude Code — это продукт Anthropic с годовым оборотом $1B. Дорогой, качественный, но... слепой. Он не видит скриншоты. Не анализирует видео. Работает только с текстом.

Сценарий: у вас есть запись бага в интерфейсе. 30 секунд видео, где кнопка не нажимается. Kimi Code:

Анализирует кадры, находит DOM-элемент
Определяет CSS-селектор
Предлагает исправление JavaScript
Генерирует тест для воспроизведения бага

Claude Code в этой ситуации бесполезен. Нужно описывать баг словами: "кнопка с классом .btn-primary в правом верхнем углу...". Кто так делает в 2026 году?

Недавний тест показал: на задачах из реальной разработки Kimi K2.5 выигрывает у Claude Opus в 73% случаев, при этом стоит в 8 раз дешевле. Подробности в статье Kimi K2.5 против Claude Opus.

Gemini CLI против Kimi: битва мультимодальностей

Google выпустил Gemini 3 Pro с улучшенным CLI. Он тоже понимает изображения. Но видео? С натяжкой. Gemini анализирует статические картинки, но теряет временную последовательность.

Пример: вы даете скриншот ошибки в консоли. Gemini предложит исправление. Kimi — попросит видео, чтобы увидеть, какие действия привели к ошибке. Разница в подходе: реактивный vs проактивный.

Еще момент: Gemini 3 требует сложной настройки OAuth 2.0, квоты, проект в Google Cloud. Kimi — api-key и все. Хотите хаков для Gemini? Читайте 40 лайфхаков Google, но готовьтесь к бюрократии.

Кому Kimi Code сломает жизнь, а кому — сэкономит $10к в год

Берите Kimi Code, если:

Работаете с legacy-кодом без документации (видео-анализ спасает)
Делаете реверс-инжиниринг интерфейсов
Нужен агент для автоисправления багов по логам
Бюджет ограничен, но нужна топовая модель

Не берите, если:

Работаете только с текстом (возьмите Claude — он чуть лучше в чистых reasoning-задачах)
Нужна полная оффлайн-работа (смотрите в сторону Mistral Vibe и Devstral 2)
Боитесь отправлять видео в облако (только локальный vLLM)
Ваша компания запрещает китайские сервисы (увы, политика)

Что будет через полгода

Moonshot AI уже анонсировала Kimi K3 с контекстом 512K и мульти-агентной архитектурой. Два агента будут обсуждать ваш код, спорить о лучшем решении, и только потом предлагать финальный вариант. Звучит как научная фантастика, но в Китае это уже тестируют.

Пока западные компании увеличивают цены (Claude Code подорожал на 40% в январе 2026), китайские держат низкую стоимость за счет государственных субсидий и оптимизации на собственных чипах. Разрыв в цене будет только расти.

Мой прогноз: к середине 2026 года 30% разработчиков перейдут с Copilot и Claude на Kimi или аналоги. Не потому что они лучше в абсолютных цифрах, а потому что цена/качество убийственны. Когда за те же задачи платишь $200 вместо $1600 в год — выбор очевиден.

Попробуйте сегодня. Через полгода будет поздно — все хорошие API-ключи разберут, а тарифы вырастут. Как было с GPT-4 в 2023.

Kimi Code против Claude и Gemini: как установить китайского агента, который кодит по видео