Technische Spezifikationen von Kimi k2.5
| Eintrag | Wert / Hinweise |
|---|---|
| Modellname / Anbieter | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (open-weights). |
| Architekturfamilie | Mixture-of-Experts (MoE) hybrides Reasoning-Modell (MoE im DeepSeek-Stil). |
| Parameter (gesamt / aktiv) | ≈ 1 Billion Gesamtparameter; ~32B aktiv pro Token (384 Experten, 8 pro Token ausgewählt, berichtet). |
| Modalitäten (Eingabe / Ausgabe) | Eingabe: Text, Bilder, Video (multimodal). Ausgabe: hauptsächlich Text (reichhaltige Reasoning-Traces), optional strukturierte Tool-Aufrufe / mehrstufige Ausgaben. |
| Kontextfenster | 256k Token |
| Trainingsdaten | Fortlaufendes Pretraining auf ~15 Billionen gemischten visuellen + Text-Token (vom Anbieter berichtet). Trainingslabels/Datensatz-Zusammensetzung: nicht offengelegt. |
| Modi | Thinking Mode (gibt interne Reasoning-Traces zurück; empfohlene temp=1.0) und Instant Mode (keine Reasoning-Traces; empfohlene temp=0.6). |
| Agent-Funktionen | Agent Swarm / parallele Sub-Agents: Der Orchestrator kann bis zu 100 Sub-Agents starten und eine große Anzahl von Tool-Aufrufen ausführen (Anbieter behauptet bis zu ~1.500 Tool-Aufrufe; parallele Ausführung verkürzt die Laufzeit). |
Was ist Kimi K2.5?
Kimi K2.5 ist das Open-Weight-Flaggschiff-Sprachmodell von Moonshot AI, konzipiert als ein natives multimodales und agentenorientiertes System statt eines reinen Text-LLM mit Zusatzkomponenten. Es integriert Sprach-Reasoning, Visionsverständnis und Langkontext-Verarbeitung in einer einzigen Architektur und ermöglicht komplexe mehrstufige Aufgaben, die Dokumente, Bilder, Videos, Tools und Agenten einbeziehen.
Es ist für langfristige, Tool-unterstützte Workflows (Programmierung, mehrstufige Suche, Dokument-/Videoverständnis) ausgelegt und wird mit zwei Interaktionsmodi (Thinking und Instant) sowie nativer INT4-Quantisierung für effiziente Inferenz ausgeliefert.
Kernfunktionen von Kimi K2.5
- Natives multimodales Reasoning
Vision und Sprache werden bereits im Pretraining gemeinsam trainiert. Kimi K2.5 kann über Bilder, Screenshots, Diagramme und Video-Frames hinweg schlussfolgern, ohne auf externe Vision-Adapter angewiesen zu sein. - Ultra-langes Kontextfenster (256K Token)
Ermöglicht persistentes Reasoning über gesamte Codebasen, lange Forschungsarbeiten, juristische Dokumente oder ausgedehnte mehrstündige Gespräche ohne Kontextkürzungen. - Agent-Swarm-Ausführungsmodell
Unterstützt die dynamische Erstellung und Koordination von bis zu ~100 spezialisierten Sub-Agents und ermöglicht parallele Planung, Tool-Nutzung und Aufgabenzerlegung für komplexe Workflows. - Mehrere Inferenzmodi
- Instant Mode für Antworten mit niedriger Latenz
- Thinking Mode für tiefes mehrstufiges Reasoning
- Agent-/Swarm-Modus für autonome Aufgabenausführung und Orchestrierung
- Starke Vision-to-Code-Fähigkeit
Kann UI-Mockups, Screenshots oder Videodemonstrationen in funktionsfähigen Frontend-Code umwandeln und Software mithilfe visuellen Kontexts debuggen. - Effizientes MoE-Scaling
Die MoE-Architektur aktiviert pro Token nur eine Teilmenge von Experten und ermöglicht so Kapazitäten im Billionenbereich bei beherrbaren Inferenzkosten im Vergleich zu dichten Modellen.
Benchmark-Leistung von Kimi K2.5
Öffentlich berichtete Benchmark-Ergebnisse (primär in Reasoning-fokussierten Setups):
Reasoning- & Wissens-Benchmarks
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (mit 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 |
Visuelle & Video-Benchmarks
| Benchmark | 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 |
Mit * gekennzeichnete Werte spiegeln Unterschiede in den Evaluations-Setups wider, die von den ursprünglichen Quellen berichtet wurden.
Insgesamt zeigt Kimi K2.5 eine starke Wettbewerbsfähigkeit in multimodalem Reasoning, Langkontext-Aufgaben und agentenartigen Workflows, insbesondere bei Bewertungen jenseits von Kurzform-QA.
Kimi K2.5 vs. andere Spitzenmodelle
| Dimension | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodalität | Nativ (Vision + Text) | Integrierte Module | Integrierte Module |
| Kontextlänge | 256K Token | Lang (genaue Grenze nicht offengelegt) | Lang (<256K typisch) |
| Agenten-Orchestrierung | Multi-Agenten-Swarm | Fokus auf Einzelagent | Fokus auf Einzelagent |
| Modellzugang | Offene Gewichte | Proprietär | Proprietär |
| Bereitstellung | Lokal / Cloud / individuell | Nur API | Nur API |
Modellauswahl-Leitfaden:
- Wählen Sie Kimi K2.5 für Open-Weight-Bereitstellung, Forschung, Langkontext-Reasoning oder komplexe Agent-Workflows.
- Wählen Sie GPT-5.2 für produktionsreife allgemeine Intelligenz mit starken Tool-Ökosystemen.
- Wählen Sie Gemini 3 Pro für tiefe Integration in Googles Produktivitäts- und Such-Stack.
Repräsentative Anwendungsfälle
- Großskalige Dokument- und Codeanalyse
Verarbeiten Sie gesamte Repositories, juristische Korpora oder Forschungsarchive in einem einzigen Kontextfenster. - Visuelle Software-Engineering-Workflows
Generieren, refaktorisieren oder debuggen Sie Code anhand von Screenshots, UI-Designs oder aufgezeichneten Interaktionen. - Autonome Agent-Pipelines
Führen Sie End-to-End-Workflows mit Planung, Retrieval, Tool-Aufrufen und Synthese über Agent-Swarms aus. - Automatisierung von Unternehmenswissen
Analysieren Sie interne Dokumente, Tabellen, PDFs und Präsentationen, um strukturierte Berichte und Erkenntnisse zu erstellen. - Forschung und Modellanpassung
Feintuning, Alignment-Forschung und Experimente dank offener Modellgewichte.
Einschränkungen und Hinweise
- Hohe Hardwareanforderungen: Bereitstellung in voller Präzision erfordert erheblichen GPU-Speicher; Produktionseinsatz beruht typischerweise auf Quantisierung (z. B. INT4).
- Reifegrad von Agent Swarm: Fortgeschrittene Multi-Agent-Verhalten entwickeln sich noch und können ein sorgfältiges Orchestrierungsdesign erfordern.
- Inferenzkomplexität: Optimale Leistung hängt von Inferenz-Engine, Quantisierungsstrategie und Routing-Konfiguration ab.
So greifen Sie über CometAPI auf die Kimi k2.5 API zu
Schritt 1: Für API-Schlüssel registrieren
Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich zunächst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI console an. Holen Sie sich den Zugriffsberechtigungs-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.
Schritt 2: Anfragen an die Kimi k2.5 API senden
Wählen Sie den „kimi-k2.5“-Endpoint, um die API-Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request-Body. Die Anfragemethode und der Request-Body werden aus unserer API-Dokumentation auf der Website entnommen. Unsere Website bietet außerdem Apifox-Tests zu Ihrer Bequemlichkeit. Ersetzen Sie den Platzhalter durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Basis-URL ist Chat Completions.
Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das content-Feld ein—darauf antwortet das Modell. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.
Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren
Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung liefert die API den Aufgabenstatus und Ausgabedaten.