Technische Spezifikationen von Kimi k2.5
| Element | 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 Gesamtparameter; ~32B aktiv pro Token (384 Experten, 8 pro Token ausgewählt, gemäß Angaben). |
| Modalitäten (Eingabe / Ausgabe) | Eingabe: Text, Bilder, Video (multimodal). Ausgabe: primär Text (reiche Begründungsspuren), optional strukturierte Tool‑Aufrufe / mehrschrittige Ausgaben. |
| Kontextfenster | 256k Token |
| Trainingsdaten | Fortlaufendes Pretraining auf ~15 Billionen gemischten visuellen + Text‑Tokens (laut Anbieter). Trainingslabels/Dataset‑Zusammensetzung: nicht offengelegt. |
| Modi | Thinking‑Modus (gibt interne Begründungsspuren zurück; empfohlene temp=1.0) und Instant‑Modus (keine Begründungsspuren; empfohlene temp=0.6). |
| Agentenfunktionen | Agent Swarm / parallele Sub‑Agents: Der Orchestrator kann bis zu 100 Sub‑Agents starten und eine große Zahl von Tool‑Aufrufen ausführen (laut Anbieter bis zu ~1.500 Tool‑Aufrufe; parallele Ausführung verkürzt die Laufzeit). |
Was ist Kimi K2.5?
Kimi K2.5 ist das Open‑Weights‑Flaggschiff-Sprachmodell von Moonshot AI, entworfen als nativ multimodales und agentenorientiertes System statt als reines Text‑LLM mit Add‑on‑Komponenten. Es integriert Sprach‑Reasoning, visuelles Verständnis und Long‑Context‑Verarbeitung in einer einzigen Architektur und ermöglicht komplexe mehrschrittige Aufgaben, die Dokumente, Bilder, Videos, Tools und Agenten einbeziehen.
Es ist für lang angelegte, Tool‑unterstützte Workflows (Coding, mehrschrittige Suche, Dokument/Video‑Verständnis) konzipiert und bietet zwei Interaktionsmodi (Thinking und Instant) sowie native INT4‑Quantisierung für effiziente Inferenz.
Kernfunktionen von Kimi K2.5
- Natives multimodales Schlussfolgern
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 persistentes Reasoning über gesamte Codebasen, lange Forschungspapiere, juristische Dokumente oder mehrstündige Gespräche ohne Kontextkürzung. - Agent‑Swarm‑Ausführungsmodell
Unterstützt die dynamische Erstellung und Koordination von bis zu ~100 spezialisierten Sub‑Agents, ermöglicht parallele Planung, Tool‑Nutzung und Aufgabenzerlegung für komplexe Workflows. - Mehrere Inferenzmodi
- Instant‑Modus für latenzarme Antworten
- Thinking‑Modus für tiefes mehrschrittiges Reasoning
- Agent / Swarm‑Modus für autonome Ausführung und Orchestrierung
- Starke Vision‑zu‑Code‑Fähigkeit
In der Lage, UI‑Mockups, Screenshots oder Video‑Demos in funktionierenden Frontend‑Code zu überführen und Software mithilfe visueller Kontexte zu debuggen. - Effizientes MoE‑Scaling
Die MoE‑Architektur aktiviert pro Token nur eine Teilmenge der Experten und ermöglicht so eine Billionen‑Kapazität bei handhabbaren Inferenzkosten im Vergleich zu dichten Modellen.
Benchmark‑Leistung von Kimi K2.5
Öffentlich berichtete Benchmark‑Ergebnisse (vorwiegend in Reasoning‑fokussierten Setups):
Benchmarks: Reasoning & Wissen
| 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 |
Benchmarks: Vision & Video
| 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, wie von den Originalquellen berichtet.
Insgesamt zeigt Kimi K2.5 starke Wettbewerbsfähigkeit in multimodalem Reasoning, Long‑Context‑Aufgaben und agentenartigen Workflows, insbesondere bei Evaluierungen jenseits von Kurzform‑QA.
Kimi K2.5 im Vergleich zu anderen Spitzenmodellen
| 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 / kundenspezifisch | Nur API | Nur API |
Leitfaden zur Modellauswahl:
- Wählen Sie Kimi K2.5 für Open‑Weights‑Bereitstellung, Forschung, Reasoning mit langem Kontext 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
- Großskalige Dokument‑ und Codeanalyse
Ganze Repositories, juristische Korpora oder Forschungsarchive in einem einzigen Kontextfenster verarbeiten. - Visuelle Software‑Engineering‑Workflows
Code generieren, refaktorieren oder debuggen mithilfe von Screenshots, UI‑Designs oder aufgezeichneten Interaktionen. - Autonome Agent‑Pipelines
End‑to‑End‑Workflows mit Planung, Retrieval, Tool‑Aufrufen und Synthese via Agent‑Swarm ausführen. - Unternehmensweite Wissensautomatisierung
Interne Dokumente, Tabellen, PDFs und Präsentationen analysieren und strukturierte Berichte sowie Insights 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; produktiver Einsatz basiert typischerweise auf Quantisierung (z. B. INT4).
- Reifegrad des Agent‑Swarms: Fortgeschrittene Multi‑Agent‑Verhalten entwickeln sich noch und erfordern ggf. sorgfältiges Orchestrierungsdesign.
- Inferenzkomplexität: 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 bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI‑Konsole an. Holen Sie den Zugriffs‑API‑Key der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich bei API Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token‑Key: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.
Schritt 2: Anfragen an die Kimi k2.5 API senden
Wählen Sie den Endpoint “kimi-k2.5”, um die API‑Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request‑Body. Methode und Request‑Body entnehmen Sie unserer Website‑API‑Dokumentation. Unsere Website bietet außerdem einen Apifox‑Test zur einfachen Erprobung. Ersetzen Sie den Platzhalter durch Ihren tatsächlichen CometAPI‑Key aus Ihrem Konto. Die Basis‑URL ist Chat Completions.
Fügen Sie Ihre Frage oder Ihren Auftrag 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.