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Kimi K2.5

Eingabe:$0.48/M
Ausgabe:$2.4/M
Kimi K2.5 ist das bisher intelligenteste Modell von Kimi und erzielt im Open-Source-Bereich State-of-the-Art-Leistung in den Bereichen Agent, Code, visuelles Verständnis sowie bei einer Reihe allgemeiner intelligenter Aufgaben. Kimi K2.5 ist außerdem Kimis bisher vielseitigstes Modell und verfügt über eine native multimodale Architektur, die sowohl visuelle als auch Texteingaben, Denk- und Nicht-Denk-Modi sowie Dialog- und Agent-Aufgaben unterstützt.
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Technische Spezifikationen von Kimi k2.5

PunktWert / Hinweise
Modellname / AnbieterKimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (Open Weights).
ArchitekturfamilieMixture-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.
Kontextfenster256k Token
TrainingsdatenKontinuierliches Pretraining auf ~15 Billionen gemischten visuellen + Text-Token (laut Anbieter). Trainingslabels/Dataset-Zusammensetzung: nicht offengelegt.
ModiThinking-Modus (gibt interne Reasoning-Traces zurück; empfohlene temp=1.0) und Instant-Modus (keine Reasoning-Traces; empfohlene temp=0.6).
Agent-FunktionenAgent 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

  1. 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.
  2. Ultralanges Kontextfenster (256K Token)
    Ermöglicht persistentes Reasoning über gesamte Codebasen, lange Forschungsarbeiten, juristische Dokumente oder ausgedehnte mehrstündige Gespräche ohne Kontextabschneidung.
  3. 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.
  4. Mehrere Inferenzmodi
    • Instant-Modus für Antworten mit geringer Latenz
    • Thinking-Modus für tiefes mehrstufiges Reasoning
    • Agent- / Swarm-Modus für autonome Aufgabenausführung und Orchestrierung
  5. Starke Vision-to-Code-Fähigkeit
    Kann UI-Mockups, Screenshots oder Videodemonstrationen in funktionsfähigen Frontend-Code umwandeln und Software mithilfe visuellen Kontexts debuggen.
  6. 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

BenchmarkKimi K2.5GPT-5.2 (xhigh)Claude Opus 4.5Gemini 3 Pro
HLE-Full (with tools)50.245.543.245.8
AIME 202596.110092.895.0
GPQA-Diamond87.692.487.091.9
IMO-AnswerBench81.886.378.583.1

Vision- & Video-Benchmarks

BenchmarkKimi K2.5GPT-5.2Claude Opus 4.5Gemini 3 Pro
MMMU-Pro78.579.5*74.081.0
MathVista (Mini)90.182.8*80.2*89.8*
VideoMMMU87.486.0—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

DimensionKimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 Pro
MultimodalitätNativ (Vision + Text)Integrierte ModuleIntegrierte Module
Kontextlänge256K TokenLang (genaue Grenze nicht offengelegt)Lang (<256K typisch)
Agenten-OrchestrierungMulti-Agent-SwarmFokus auf Single-AgentFokus auf Single-Agent
ModellzugangOpen WeightsProprietärProprietär
BereitstellungLokal / Cloud / CustomNur APINur 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

  1. Großskalige Dokumenten- und Codeanalyse
    Verarbeiten Sie ganze Repositories, juristische Korpora oder Forschungsarchive in einem einzigen Kontextfenster.
  2. Visuelle Software-Engineering-Workflows
    Generieren, refaktorieren oder debuggen Sie Code mithilfe von Screenshots, UI-Designs oder aufgezeichneten Interaktionen.
  3. Autonome Agenten-Pipelines
    Führen Sie End-to-End-Workflows aus, die Planung, Retrieval, Tool-Aufrufe und Synthese über Agent-Swarms umfassen.
  4. Enterprise-Knowledge-Automatisierung
    Analysieren Sie interne Dokumente, Tabellen, PDFs und Präsentationen, um strukturierte Berichte und Erkenntnisse zu erzeugen.
  5. 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.

cometapi-key

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.

FAQ

How many parameters does Kimi K2.5 have, and what architecture does it use?

Wie viele Parameter hat Kimi K2.5 und welche Architektur verwendet es?

What types of input can Kimi K2.5 handle?

Welche Arten von Eingaben kann Kimi K2.5 verarbeiten?

What is the context window size of Kimi K2.5 and why does it matter?

Wie groß ist das Kontextfenster von Kimi K2.5 und warum ist es wichtig?

What are the main modes of operation in Kimi K2.5?

Was sind die wichtigsten Betriebsmodi von Kimi K2.5?

How does the Agent Swarm feature enhance performance?

Wie verbessert die Agent-Swarm-Funktion die Leistung?

Is Kimi K2.5 suitable for coding tasks involving visual specifications?

Ist Kimi K2.5 für Programmieraufgaben geeignet, die visuelle Spezifikationen einbeziehen?

What are practical limitations to consider with Kimi K2.5?

Welche praktischen Einschränkungen sind bei Kimi K2.5 zu berücksichtigen?

Preise für Kimi K2.5

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für Kimi K2.5, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie Kimi K2.5 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.
Comet-Preis (USD / M Tokens)Offizieller Preis (USD / M Tokens)Rabatt
Eingabe:$0.48/M
Ausgabe:$2.4/M
Eingabe:$0.6/M
Ausgabe:$3/M
-20%

Beispielcode und API für Kimi K2.5

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für Kimi K2.5 zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von Kimi K2.5 in Ihren Projekten zu nutzen.
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" }
  ],
  model: "kimi-k2.5",
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.5",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ]
  }'