المواصفات التقنية لـ Kimi k2.5
| العنصر | القيمة / الملاحظات |
|---|---|
| اسم النموذج / المورّد | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (أوزان مفتوحة). |
| عائلة البنية | نموذج استدلال هجين قائم على مزيج الخبراء (MoE) (MoE بأسلوب DeepSeek). |
| المعلمات (الإجمالي / النشط) | ≈ 1 تريليون معلمة إجمالًا؛ ~32B نشطة لكل رمز مميز (تم الإبلاغ عن 384 خبيرًا، مع اختيار 8 لكل رمز مميز). |
| الأنماط (الإدخال / الإخراج) | الإدخال: نصوص، صور، فيديو (متعدد الأنماط). الإخراج: نص بالدرجة الأولى (آثار استدلال غنية)، مع إمكانية استدعاءات أدوات منظَّمة / مخرجات متعددة الخطوات اختياريًا. |
| نافذة السياق | 256k رمزًا مميزًا |
| بيانات التدريب | تدريب مسبق مستمر على ~15 تريليون رمز مختلط بصري + نصي (بحسب ما أفاد به المورّد). تصنيفات التدريب / تكوين مجموعة البيانات: غير مُفصح عنهما. |
| الأوضاع | وضع Thinking (يعرض آثار الاستدلال الداخلية؛ temp=1.0 الموصى به) ووضع Instant (من دون آثار استدلال؛ temp=0.6 الموصى به). |
| ميزات الوكيل | Agent Swarm / وكلاء فرعيون متوازيون: يمكن للمنسّق إنشاء ما يصل إلى 100 وكيل فرعي وتنفيذ أعداد كبيرة من استدعاءات الأدوات (يدّعي المورّد ما يصل إلى ~1,500 استدعاء أداة؛ ويقلّل التنفيذ المتوازي زمن التشغيل). |
ما هو Kimi K2.5؟
Kimi K2.5 هو نموذج اللغة الكبير الرائد ذو الأوزان المفتوحة من Moonshot AI، وقد صُمّم بوصفه نظامًا أصيلًا متعدد الأنماط وموجّهًا للوكلاء بدلًا من كونه نموذج لغة كبيرًا نصيًا فقط مع مكوّنات إضافية. فهو يدمج الاستدلال اللغوي، وفهم الرؤية، ومعالجة السياق الطويل ضمن بنية واحدة، مما يتيح تنفيذ مهام معقّدة متعددة الخطوات تتضمن المستندات، والصور، والفيديوهات، والأدوات، والوكلاء.
وقد صُمّم لسير عمل طويل الأفق ومعزّز بالأدوات (البرمجة، والبحث متعدد الخطوات، وفهم المستندات/الفيديو)، ويأتي مع وضعَي تفاعل (Thinking وInstant) وكمّية INT4 أصلية لاستدلال فعّال.
الميزات الأساسية لـ Kimi K2.5
- استدلال أصيل متعدد الأنماط
يتم تدريب الرؤية واللغة بشكل مشترك منذ مرحلة التدريب المسبق فصاعدًا. يستطيع Kimi K2.5 الاستدلال عبر الصور، ولقطات الشاشة، والرسوم التخطيطية، وإطارات الفيديو دون الاعتماد على مُكيّفات رؤية خارجية. - نافذة سياق فائقة الطول (256K رمزًا مميزًا)
تُمكّن من الاستدلال المستمر على قواعد أكواد كاملة، أو أوراق بحثية طويلة، أو مستندات قانونية، أو محادثات ممتدة متعددة الساعات دون اقتطاع للسياق. - نموذج تنفيذ Agent Swarm
يدعم الإنشاء والتنسيق الديناميكي لما يصل إلى ~100 وكيل فرعي متخصص، مما يتيح التخطيط المتوازي، واستخدام الأدوات، وتقسيم المهام لسير العمل المعقّد. - أوضاع استدلال متعددة
- وضع Instant للاستجابات منخفضة الكمون
- وضع Thinking للاستدلال العميق متعدد الخطوات
- وضع Agent / Swarm لتنفيذ المهام ذاتيًا والتنسيق
- قدرة قوية على التحويل من الرؤية إلى الكود
قادر على تحويل نماذج UI الأولية، أو لقطات الشاشة، أو عروض الفيديو التوضيحية إلى كود واجهات أمامية يعمل، وكذلك تصحيح أخطاء البرمجيات باستخدام السياق البصري. - توسّع MoE فعّال
تقوم بنية MoE بتنشيط مجموعة فرعية فقط من الخبراء لكل رمز مميز، مما يتيح سعة بمستوى تريليون معلمة مع تكلفة استدلال قابلة للإدارة مقارنة بالنماذج الكثيفة.
أداء Kimi K2.5 في المعايير
نتائج المعايير المُعلَن عنها علنًا (في الأساس ضمن إعدادات تركّز على الاستدلال):
معايير الاستدلال والمعرفة
| المعيار | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (with tools) | 50.2 | 45.5 | 43.2 | 45.8 |
| AIME 2025 | 96.1 | 100 | 92.8 | 95.0 |
| GPQA-Diamond | 87.6 | 92.4 | 87.0 | 91.9 |
| IMO-AnswerBench | 81.8 | 86.3 | 78.5 | 83.1 |
معايير الرؤية والفيديو
| المعيار | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | 78.5 | 79.5* | 74.0 | 81.0 |
| MathVista (Mini) | 90.1 | 82.8* | 80.2* | 89.8* |
| VideoMMMU | 87.4 | 86.0 | — | 88.4 |
الدرجات التي تحمل علامة تشير إلى وجود اختلافات في إعدادات التقييم كما وردت من المصادر الأصلية.
بوجه عام، يُظهر Kimi K2.5 قدرة تنافسية قوية في الاستدلال متعدد الأنماط، والمهام ذات السياق الطويل، وسير العمل بأسلوب الوكلاء، خصوصًا عند تقييمه بما يتجاوز أسئلة وأجوبة الصيغة القصيرة.
Kimi K2.5 مقارنةً بالنماذج الرائدة الأخرى
| البعد | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| تعدد الأنماط | أصيل (رؤية + نص) | وحدات مدمجة | وحدات مدمجة |
| طول السياق | 256K رمزًا مميزًا | طويل (الحد الدقيق غير مُفصح عنه) | طويل (<256K نموذجي) |
| تنسيق الوكلاء | swarm متعدد الوكلاء | تركيز على وكيل واحد | تركيز على وكيل واحد |
| إتاحة النموذج | أوزان مفتوحة | احتكاري | احتكاري |
| النشر | محلي / سحابي / مخصص | API فقط | API فقط |
إرشادات اختيار النموذج:
- اختر Kimi K2.5 للنشر ذي الأوزان المفتوحة، أو البحث، أو الاستدلال ضمن سياق طويل، أو سير العمل المعقّد للوكلاء.
- اختر GPT-5.2 للذكاء العام الجاهز للإنتاج مع منظومات أدوات قوية.
- اختر Gemini 3 Pro للتكامل العميق مع حزمة الإنتاجية والبحث من Google.
حالات استخدام تمثيلية
- تحليل المستندات والأكواد على نطاق واسع
معالجة مستودعات كاملة، أو مدونات قانونية، أو أرشيفات بحثية ضمن نافذة سياق واحدة. - سير عمل هندسة البرمجيات البصرية
إنشاء الكود أو إعادة هيكلته أو تصحيح أخطائه باستخدام لقطات الشاشة، أو تصاميم UI، أو التفاعلات المسجّلة. - خطوط أنابيب الوكلاء الذاتية
تنفيذ سير عمل شامل يتضمن التخطيط، والاسترجاع، واستدعاءات الأدوات، والتوليف عبر أسراب الوكلاء. - أتمتة المعرفة المؤسسية
تحليل المستندات الداخلية، وجداول البيانات، وملفات PDF، والعروض التقديمية لإنتاج تقارير ورؤى منظَّمة. - البحث وتخصيص النموذج
الضبط الدقيق، وأبحاث المواءمة، والتجريب، وهي أمور يتيحها انفتاح أوزان النموذج.
القيود والاعتبارات
- متطلبات عتادية مرتفعة: يتطلب النشر بالدقة الكاملة ذاكرة GPU كبيرة؛ ويعتمد الاستخدام الإنتاجي عادةً على التكميم (مثل INT4).
- نضج Agent Swarm: لا تزال سلوكيات تعدد الوكلاء المتقدمة قيد التطور وقد تتطلب تصميم تنسيق دقيقًا.
- تعقيد الاستدلال: يعتمد الأداء الأمثل على محرك الاستدلال، واستراتيجية التكميم، وتهيئة التوجيه.
كيفية الوصول إلى Kimi k2.5 API عبر CometAPI
الخطوة 1: التسجيل للحصول على API Key
سجّل الدخول إلى cometapi.com. إذا لم تكن مستخدمًا لدينا بعد، يُرجى التسجيل أولًا. سجّل الدخول إلى لوحة تحكم CometAPI الخاصة بك. احصل على بيانات اعتماد الوصول API key الخاصة بالواجهة. انقر على “Add Token” في قسم API token داخل المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx ثم أرسله.
الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى Kimi k2.5 API
حدّد نقطة النهاية “kimi-k2.5” لإرسال طلب API واضبط نص الطلب. يتم الحصول على طريقة الطلب ونص الطلب من توثيق API على موقعنا. كما يوفّر موقعنا أيضًا اختبار Apifox لراحتك. استبدل ذلك بمفتاح CometAPI الفعلي الخاص بك من حسابك. عنوان base url هو Chat Completions.
أدرج سؤالك أو طلبك في حقل content—فهذا هو ما سيستجيب له النموذج. عالج استجابة API للحصول على الإجابة التي تم إنشاؤها.
الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها
عالج استجابة API للحصول على الإجابة التي تم إنشاؤها. بعد المعالجة، تستجيب API بحالة المهمة وبيانات الإخراج.