Technische Spezifikationen von Kimi k2.5
| Punkt | Wert / Hinweise |
|---|---|
| Modellname / Anbieter | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (Open Weights). |
| Architekturfamilie | Mixture-of-Experts-(MoE-)Hybrid-Reasoning-Modell (MoE im DeepSeek-Stil). |
| Parameter (gesamt / aktiv) | ≈ 1 Billion Parameter insgesamt; ~32B pro Token aktiv (384 Experten, 8 ausgewählte Experten pro Token berichtet). |
| Modalitäten (Eingabe / Ausgabe) | Eingabe: Text, Bilder, Video (multimodal). Ausgabe: hauptsächlich Text (umfangreiche Reasoning-Traces), optional strukturierte Tool-Aufrufe / mehrstufige Ausgaben. |
| Kontextfenster | 256k Token |
| Trainingsdaten | Kontinuierliches Pretraining auf ~15 Billionen gemischten visuellen + Text-Token (laut Anbieter). Trainingslabels/Dataset-Zusammensetzung: nicht offengelegt. |
| Modi | Thinking-Modus (gibt interne Reasoning-Traces zurück; empfohlene temp=1.0) und Instant-Modus (keine Reasoning-Traces; empfohlene temp=0.6). |
| Agent-Funktionen | Agent Swarm / parallele Sub-Agenten: Der Orchestrator kann bis zu 100 Sub-Agenten starten und eine große Anzahl von Tool-Aufrufen ausführen (laut Anbieter bis zu ~1.500 Tool-Aufrufe; parallele Ausführung reduziert die Laufzeit). |
Was ist Kimi K2.5?
Kimi K2.5 ist Moonshot AIs Open-Weight-Flaggschiff unter den Large Language Models, das als nativ multimodales und agentenorientiertes System konzipiert wurde und nicht als rein textbasiertes LLM mit nachträglich hinzugefügten Komponenten. Es integriert Sprach-Reasoning, visuelles Verständnis und Long-Context-Verarbeitung in einer einzigen Architektur und ermöglicht dadurch komplexe mehrstufige Aufgaben, die Dokumente, Bilder, Videos, Tools und Agenten einbeziehen.
Es ist für langfristige, tool-gestützte Workflows (Coding, 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 ab dem Pretraining gemeinsam trainiert. Kimi K2.5 kann über Bilder, Screenshots, Diagramme und Videoframes hinweg schlussfolgern, ohne auf externe Vision-Adapter angewiesen zu sein. - Ultralanges Kontextfenster (256K Token)
Ermöglicht persistentes Reasoning über gesamte Codebasen, lange Forschungsarbeiten, juristische Dokumente oder ausgedehnte mehrstündige Gespräche ohne Kontextabschneidung. - Agent-Swarm-Ausführungsmodell
Unterstützt die dynamische Erstellung und Koordination von bis zu ~100 spezialisierten Sub-Agenten und erlaubt damit parallele Planung, Tool-Nutzung und Aufgabenzerlegung für komplexe Workflows. - Mehrere Inferenzmodi
- Instant-Modus für Antworten mit geringer Latenz
- Thinking-Modus 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. - Effiziente MoE-Skalierung
Die MoE-Architektur aktiviert pro Token nur eine Teilmenge von Experten und ermöglicht dadurch eine Kapazität im Billionen-Parameter-Bereich bei beherrschbaren Inferenzkosten im Vergleich zu dichten Modellen.
Benchmark-Leistung von Kimi K2.5
Öffentlich berichtete Benchmark-Ergebnisse (hauptsächlich in reasoning-fokussierten Settings):
Reasoning- & Wissens-Benchmarks
| Benchmark | 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 |
Vision- & 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 markierte Werte spiegeln Unterschiede in den Evaluierungs-Setups wider, die von den Originalquellen berichtet wurden.
Insgesamt zeigt Kimi K2.5 eine starke Wettbewerbsfähigkeit bei multimodalem Reasoning, Long-Context-Aufgaben und agentenartigen Workflows, insbesondere bei Evaluierungen jenseits von Short-Form-QA.
Kimi K2.5 vs. andere Frontier-Modelle
| 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-Agent-Swarm | Fokus auf Single-Agent | Fokus auf Single-Agent |
| Modellzugang | Open Weights | Proprietär | Proprietär |
| Bereitstellung | Lokal / Cloud / Custom | Nur API | Nur API |
Hinweise zur Modellauswahl:
- Wählen Sie Kimi K2.5 für Open-Weight-Bereitstellung, Forschung, Long-Context-Reasoning oder komplexe Agenten-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 Dokumenten- und Codeanalyse
Verarbeiten Sie ganze Repositories, juristische Korpora oder Forschungsarchive in einem einzigen Kontextfenster. - Visuelle Software-Engineering-Workflows
Generieren, refaktorieren oder debuggen Sie Code mithilfe von Screenshots, UI-Designs oder aufgezeichneten Interaktionen. - Autonome Agenten-Pipelines
Führen Sie End-to-End-Workflows aus, die Planung, Retrieval, Tool-Aufrufe und Synthese über Agent-Swarms umfassen. - Enterprise-Knowledge-Automatisierung
Analysieren Sie interne Dokumente, Tabellen, PDFs und Präsentationen, um strukturierte Berichte und Erkenntnisse zu erzeugen. - Forschung und Modellanpassung
Fine-Tuning, Alignment-Forschung und Experimente werden durch offene Modellgewichte ermöglicht.
Einschränkungen und Überlegungen
- Hohe Hardware-Anforderungen: Die Bereitstellung in voller Präzision erfordert erheblichen GPU-Speicher; für den Produktiveinsatz wird in der Regel Quantisierung verwendet (z. B. INT4).
- Reifegrad von Agent Swarm: Fortgeschrittene Multi-Agenten-Verhaltensweisen entwickeln sich noch weiter und erfordern möglicherweise ein sorgfältiges Orchestrierungsdesign.
- Inferenzkomplexität: Die optimale Leistung hängt von der Inferenz-Engine, der Quantisierungsstrategie und der Routing-Konfiguration ab.
So greifen Sie über CometAPI auf die Kimi k2.5 API zu
Schritt 1: Für einen API-Schlüssel registrieren
Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI console an. Holen Sie sich den API-Schlüssel als Zugangsberechtigung für die Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Add Token“, holen Sie sich den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.
Schritt 2: Anfragen an die Kimi k2.5 API senden
Wählen Sie den Endpunkt „kimi-k2.5“, um die API-Anfrage zu senden, und legen Sie den Request-Body fest. Die Request-Methode und der Request-Body sind in unserer API-Dokumentation auf der Website verfügbar. Unsere Website bietet zu Ihrer Bequemlichkeit auch Apifox-Tests. Ersetzen Sie den Schlüssel durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Die Base-URL ist Chat Completions.
Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das Feld content ein — darauf wird das Modell antworten. 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 antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten.