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 Mixture-of-Experts (MoE) (MoE al estilo DeepSeek). |
| Parámetros (totales / activos) | ≈ 1 billón de parámetros totales; ~32B activos por token (384 expertos, se reporta la selección de 8 por token). |
| Modalidades (entrada / salida) | Entrada: texto, imágenes, video (multimodal). Salida: principalmente texto (trazas de razonamiento detalladas), opcionalmente llamadas a herramientas estructuradas / salidas multietapa. |
| 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 divulgadas. |
| Modos | Modo Pensamiento (devuelve trazas internas de razonamiento; temp=1.0 recomendada) y modo Instantáneo (sin trazas de razonamiento; temp=0.6 recomendada). |
| Funciones de agente | Enjambre de agentes / subagentes en paralelo: el orquestador puede generar hasta 100 subagentes y ejecutar un gran número de llamadas a herramientas (el proveedor afirma hasta ~1,500 llamadas; 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 Moonshot AI con pesos abiertos, diseñado como un sistema nativo multimodal y orientado a agentes, en lugar de un LLM solo de texto con componentes añadidos. Integra el razonamiento lingüístico, la comprensión visual y el procesamiento de contexto largo en una única arquitectura, lo que permite tareas complejas multietapa que implican documentos, imágenes, videos, herramientas y agentes.
Está diseñado para flujos de trabajo de largo horizonte aumentados con herramientas (programación, búsqueda multietapa, comprensión de documentos/video) y se ofrece con dos modos de interacción (Pensamiento e Instantáneo) y cuantización nativa INT4 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 de varias horas sin truncamiento del contexto. - Modelo de ejecución de enjambre de agentes
Admite la creación y coordinación dinámica de hasta ~100 subagentes especializados, permitiendo planificación en paralelo, uso de herramientas y descomposición de tareas para flujos de trabajo complejos. - Múltiples modos de inferencia
- Modo Instantáneo para respuestas de baja latencia
- Modo Pensamiento para razonamiento profundo multietapa
- Modo Agente / Enjambre para ejecución y orquestación autónomas 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 usando contexto visual. - Escalado MoE eficiente
La arquitectura MoE activa solo un subconjunto de expertos por token, lo que permite una capacidad de billón de parámetros con un costo de inferencia manejable frente a modelos densos.
Rendimiento en benchmarks de Kimi K2.5
Resultados de benchmarks reportados públicamente (principalmente en entornos centrados en 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 reportadas por las fuentes originales.
En general, Kimi K2.5 demuestra una fuerte competitividad en razonamiento multimodal, tareas de contexto largo y flujos de trabajo de estilo agente, especialmente cuando se evalúa más allá de la QA 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 modelo:
- Elige Kimi K2.5 para despliegues con pesos abiertos, investigación, razonamiento de contexto largo o flujos de trabajo de agentes complejos.
- Elige GPT-5.2 para inteligencia general de grado de producción con sólidos ecosistemas de herramientas.
- Elige Gemini 3 Pro para una integración profunda con la suite de productividad y búsqueda de Google.
Casos de uso representativos
- Análisis de documentos y código a gran escala
Procesa repositorios completos, corpus legales o archivos de investigación en una única ventana de contexto. - Flujos de trabajo de ingeniería de software visuales
Genera, refactoriza o depura código usando capturas de pantalla, diseños de UI o interacciones grabadas. - Pipelines de agentes autónomos
Ejecuta flujos de trabajo de extremo a extremo que implican planificación, recuperación, llamadas a herramientas y síntesis mediante enjambres de agentes. - Automatización del conocimiento empresarial
Analiza documentos internos, hojas de cálculo, PDFs y presentaciones para producir informes e insights estructurados. - Investigación y personalización del modelo
Fine-tuning, investigación de alineación y experimentación habilitados por pesos abiertos del modelo.
Limitaciones y consideraciones
- Altos requisitos de hardware: El despliegue en precisión completa requiere una memoria de GPU sustancial; el uso en producción suele apoyarse en cuantización (p. ej., INT4).
- Madurez del enjambre de agentes: Los comportamientos multiagente avanzados siguen 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 vía CometAPI
Paso 1: Regístrate para obtener la clave de API
Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres usuario, regístrate primero. Accede a tu Consola de CometAPI. Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API del centro personal, obtén la clave del token: sk-xxxxx y envíala.
Paso 2: Envía solicitudes a la API de Kimi k2.5
Selecciona el endpoint “kimi-k2.5” para enviar la solicitud de API y configura el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen en la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio también ofrece pruebas en Apifox para tu comodidad. Sustituye por tu clave real de CometAPI de tu cuenta. La URL base es Chat Completions.
Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content —eso es a lo que responderá el modelo—. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
Paso 3: Recupera y verifica los resultados
Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras el procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.