Technische Spezifikationen von Kimi k2.5
| Eintrag | Wert / Hinweise |
|---|---|
| Modellname / Anbieter | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (offene Gewichte). |
| Architekturfamilie | Mixture-of-Experts (MoE) Hybrid-Reasoning-Modell (MoE im DeepSeek-Stil). |
| Parameter (gesamt / aktiv) | ≈ 1 Billion Gesamtparameter; ~32B aktiv pro Token (384 Experten, 8 pro Token ausgewählt, laut Bericht). |
| Modalitäten (Input / Output) | Eingabe: Text, Bilder, Video (multimodal). Ausgabe: primär Text (ausführliche Reasoning-Traces), optional strukturierte Tool-Aufrufe / mehrschrittige Ausgaben. |
| Kontextfenster | 256k Token |
| Trainingsdaten | Kontinuierliches 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). |
| Agenten-Funktionen | Agent Swarm / parallele Sub-Agenten: Der Orchestrator kann bis zu 100 Sub-Agenten erzeugen und sehr viele Tool-Aufrufe ausführen (Anbieterangabe: bis zu ~1.500 Tool-Aufrufe; parallele Ausführung verkürzt die Laufzeit). |
Was ist Kimi K2.5?
Kimi K2.5 ist das Open-Weight-Flaggschiff-Large-Language-Model von Moonshot AI, konzipiert als natürlich multimodales und agentenorientiertes System statt als reines Text-LLM mit angeflanschten Komponenten. Es integriert Sprach-Reasoning, visuelles Verständnis und Langkontext-Verarbeitung in eine einzige Architektur und ermöglicht komplexe mehrschrittige Aufgaben mit Dokumenten, Bildern, Videos, Tools und Agenten.
Es ist für langlaufende, tool-unterstützte Workflows (Coding, mehrschrittige Suche, Dokument-/Videoverständnis) ausgelegt und bietet zwei Interaktionsmodi (Thinking und Instant) sowie native INT4-Quantisierung für effiziente Inferenz.
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 Videoframes hinweg schlussfolgern, ohne auf externe Vision-Adapter angewiesen zu sein. - Ultralanges Kontextfenster (256K Token)
Ermöglicht nachhaltiges Reasoning über vollständige Codebasen, lange Forschungsarbeiten, juristische Dokumente oder ausgedehnte mehrstündige Gespräche ohne Kontextkürzung. - Agent-Schwarm-Ausführungsmodell
Unterstützt die dynamische Erstellung und Koordination von bis zu ~100 spezialisierten Sub-Agenten, was parallele Planung, Tool-Nutzung und Aufgabenzerlegung für komplexe Workflows erlaubt. - Mehrere Inferenzmodi
- Instant Mode für Latenz-arme Antworten
- Thinking Mode für tiefes mehrstufiges Reasoning
- Agent / Swarm Mode für autonome Ausführung und Orchestrierung
- Starke Vision-zu-Code-Fähigkeit
Kann UI-Mockups, Screenshots oder Videodemonstrationen in lauffähigen Frontend-Code umsetzen und Software mithilfe visueller Kontexte debuggen. - Effiziente MoE-Skalierung
Die MoE-Architektur aktiviert pro Token nur eine Teilmenge von Experten und ermöglicht so eine Billionen-Parameter-Kapazität bei beherrschbaren Inferenzkosten im Vergleich zu dichten Modellen.
Benchmark-Leistung von Kimi K2.5
Öffentlich berichtete Benchmark-Ergebnisse (überwiegend in Reasoning-orientierten Settings):
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 |
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 Evaluations-Setups wider, wie von den Originalquellen berichtet.
Insgesamt zeigt Kimi K2.5 eine starke Wettbewerbsfähigkeit bei multimodalem Reasoning, Langkontext-Aufgaben und agentenartigen Workflows, insbesondere bei Evaluierungen 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 unbekannt) | Lang (<256K typisch) |
| Agenten-Orchestrierung | Multi-Agent-Schwarm | Fokus auf Einzel-Agent | Fokus auf Einzel-Agent |
| Modellzugang | Offene Gewichte | Proprietär | Proprietär |
| Bereitstellung | Lokal / Cloud / individuell | Nur API | Nur API |
Modellauswahl-Leitfaden:
- Wählen Sie Kimi K2.5 für Open-Weight-Deployments, Forschung, Langkontext-Reasoning oder komplexe Agent-Workflows.
- Wählen Sie GPT-5.2 für produktionsreife allgemeine Intelligenz mit starkem Tool-Ökosystem.
- Wählen Sie Gemini 3 Pro für die tiefe Integration in Googles Produktivitäts- und Such-Stack.
Repräsentative Anwendungsfälle
- Analyse großer Dokument- und Codebestände
Ganze Repositories, juristische Korpora oder Forschungsarchive in einem einzigen Kontextfenster verarbeiten. - Visuelle Software-Engineering-Workflows
Code mithilfe von Screenshots, UI-Designs oder aufgezeichneten Interaktionen generieren, refaktorisieren oder debuggen. - Autonome Agenten-Pipelines
End-to-End-Workflows mit Planung, Retrieval, Tool-Aufrufen und Synthese via Agent-Schwärmen ausführen. - Automatisierung von Unternehmenswissen
Interne Dokumente, Tabellen, PDFs und Präsentationen analysieren und strukturierte Reports sowie Erkenntnisse erzeugen. - Forschung und Modellanpassung
Fine-Tuning, Alignment-Forschung und Experimente dank offener Modellgewichte.
Einschränkungen und Hinweise
- Hohe Hardware-Anforderungen: Deployment in Vollpräzision erfordert beträchtlichen GPU-Speicher; für den Produktionseinsatz wird typischerweise Quantisierung (z. B. INT4) verwendet.
- Reifegrad des Agent Swarm: Fortgeschrittene Multi-Agent-Verhalten entwickeln sich noch und können sorgfältiges Orchestrierungsdesign erfordern.
- Komplexität der Inferenz: Optimale Leistung hängt von Inferenz-Engine, Quantisierungsstrategie und Routing-Konfiguration ab.
Zugriff auf die Kimi k2.5 API über CometAPI
Schritt 1: Für API-Schlüssel registrieren
Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Holen Sie sich den Zugangs-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie beim API-Token im persönlichen Bereich 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 Endpunkt “kimi-k2.5”, um die API-Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request-Body. Methode und Body der Anfrage entnehmen Sie bitte unserer Website-API-Dokumentation. Unsere Website bietet zudem einen Apifox-Test zu Ihrer Bequemlichkeit. Ersetzen Sie den Platzhalter durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Die Basis-URL ist Chat Completions.
Fügen Sie Ihre Frage oder Anforderung 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 antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten.