Especificaciones técnicas de Kimi k2.5
| Elemento | Valor / notas |
|---|---|
| Nombre del modelo / proveedor | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (pesos abiertos). |
| Familia de arquitectura | Modelo de razonamiento híbrido de Mixture-of-Experts (MoE) (estilo DeepSeek). |
| Parámetros (total / activos) | ≈ 1 billón de parámetros totales; ~32B activos por token (384 expertos, 8 seleccionados por token según reportes). |
| Modalidades (entrada / salida) | Entrada: texto, imágenes, video (multimodal). Salida: principalmente texto (rastros de razonamiento ricos), opcionalmente llamadas a herramientas estructuradas / salidas de múltiples pasos. |
| Ventana de contexto | 256k tokens |
| Datos de entrenamiento | Preentrenamiento continuo en ~15 billones de tokens mixtos visuales + texto (según el proveedor). Etiquetas de entrenamiento/composición del conjunto de datos: no divulgados. |
| Modos | Modo Thinking (devuelve rastros internos de razonamiento; se recomienda temp=1.0) y modo Instant (sin rastros de razonamiento; se recomienda temp=0.6). |
| Funciones de agente | Agent Swarm / subagentes en paralelo: el orquestador puede crear hasta 100 subagentes y ejecutar un gran número de llamadas a herramientas (el proveedor afirma hasta ~1,500 llamadas a herramientas; la ejecución en paralelo reduce el tiempo de ejecución). |
¿Qué es Kimi K2.5?
Kimi K2.5 es el modelo de lenguaje grande insignia de pesos abiertos de Moonshot AI, diseñado como un sistema nativo multimodal y orientado a agentes en lugar de un LLM solo de texto con componentes adicionales. Integra razonamiento en lenguaje, comprensión visual y procesamiento de contexto largo en una única arquitectura, habilitando tareas complejas de múltiples pasos que involucran documentos, imágenes, videos, herramientas y agentes.
Está diseñado para flujos de trabajo de largo horizonte, ampliados con herramientas (programación, búsqueda de múltiples pasos, comprensión de documentos/video) y se ofrece con dos modos de interacción (Thinking e Instant) y cuantización INT4 nativa para una inferencia eficiente.
Funciones principales de Kimi K2.5
- Razonamiento multimodal nativo
La visión y el lenguaje se entrenan conjuntamente desde el preentrenamiento. Kimi K2.5 puede razonar a través de imágenes, capturas de pantalla, diagramas y fotogramas de video sin depender de adaptadores de visión externos. - Ventana de contexto ultralarga (256K tokens)
Permite un razonamiento persistente sobre bases de código completas, artículos de investigación extensos, documentos legales o conversaciones prolongadas de varias horas sin truncamiento del contexto. - Modelo de ejecución Agent Swarm
Admite la creación y coordinación dinámicas de hasta ~100 subagentes especializados, lo que permite planificación en paralelo, uso de herramientas y descomposición de tareas para flujos de trabajo complejos. - Múltiples modos de inferencia
- Modo Instant para respuestas de baja latencia
- Modo Thinking para razonamiento profundo de múltiples pasos
- Modo Agent / Swarm para ejecución y orquestación autónoma de tareas
- Sólida capacidad de visión a código
Capaz de convertir maquetas de UI, capturas de pantalla o demostraciones en video en código front-end funcional, y depurar software utilizando contexto visual. - Escalado MoE eficiente
La arquitectura MoE activa solo un subconjunto de expertos por token, lo que permite una capacidad de billones de parámetros con un costo de inferencia manejable en comparación con los modelos densos.
Rendimiento en benchmarks de Kimi K2.5
Resultados de benchmarks reportados públicamente (principalmente en entornos centrados en el razonamiento):
Benchmarks de Razonamiento y Conocimiento
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (con herramientas) | 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 de Visión y 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 |
Las puntuaciones marcadas con * reflejan diferencias en las configuraciones de evaluación informadas por las fuentes originales.
En conjunto, Kimi K2.5 demuestra una fuerte competitividad en razonamiento multimodal, tareas de contexto largo y flujos de trabajo estilo agente, especialmente cuando se evalúa más allá de preguntas-respuestas de formato corto.
Kimi K2.5 vs otros modelos de vanguardia
| Dimensión | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodalidad | Nativa (visión + texto) | Módulos integrados | Módulos integrados |
| Longitud de contexto | 256K tokens | Largo (límite exacto no divulgado) | Largo (<256K típico) |
| Orquestación de agentes | Enjambre multiagente | Enfoque de agente único | Enfoque de agente único |
| Acceso al modelo | Pesos abiertos | Propietario | Propietario |
| Despliegue | Local / nube / personalizado | Solo API | Solo API |
Guía de selección de modelos:
- Elija Kimi K2.5 para despliegue con pesos abiertos, investigación, razonamiento de contexto largo o flujos de trabajo de agentes complejos.
- Elija GPT-5.2 para inteligencia general a nivel de producción con sólidos ecosistemas de herramientas.
- Elija Gemini 3 Pro para una integración profunda con la pila de productividad y búsqueda de Google.
Casos de uso representativos
- Análisis de documentos y código a gran escala
Procese repositorios completos, corpus legales o archivos de investigación en una sola ventana de contexto. - Flujos de trabajo de ingeniería de software visual
Genere, refactorice o depure código utilizando capturas de pantalla, diseños de UI o interacciones grabadas. - Canalizaciones de agentes autónomos
Ejecute flujos de trabajo de extremo a extremo que involucren planificación, recuperación, llamadas a herramientas y síntesis mediante enjambres de agentes. - Automatización del conocimiento empresarial
Analice documentos internos, hojas de cálculo, PDF y presentaciones para producir informes y conocimientos estructurados. - Investigación y personalización de modelos
Ajuste fino, investigación de alineación y experimentación habilitadas por pesos de modelo abiertos.
Limitaciones y consideraciones
- Requisitos de hardware elevados: el despliegue en precisión completa requiere una cantidad considerable de memoria GPU; el uso en producción suele depender de la cuantización (p. ej., INT4).
- Madurez de Agent Swarm: los comportamientos multiagente avanzados aún están evolucionando y pueden requerir un diseño de orquestación cuidadoso.
- Complejidad de la inferencia: el rendimiento óptimo depende del motor de inferencia, la estrategia de cuantización y la configuración de enrutamiento.
Cómo acceder a la API de Kimi k2.5 a través de CometAPI
Paso 1: Regístrese para obtener la clave de API
Inicie sesión en cometapi.com. Si todavía no es usuario, regístrese primero. Inicie sesión en su consola de CometAPI. Obtenga la clave de API de acceso a la interfaz. Haga clic en “Add Token” en el token de API en el centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíe.
Paso 2: Envíe solicitudes a la API de Kimi k2.5
Seleccione el endpoint “kimi-k2.5” para enviar la solicitud de API y establezca el cuerpo de la solicitud. El método de solicitud y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona pruebas en Apifox para su comodidad. Reemplace por su clave real de CometAPI de su cuenta. La URL base es Chat Completions.
Inserte su pregunta o solicitud en el campo content—esto es a lo que responderá el modelo. Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
Paso 3: Recupere y verifique los resultados
Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Después del procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.