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 estilo DeepSeek). |
| Parámetros (totales / activos) | ≈ 1 billón de parámetros totales; ~32B activos por token (384 expertos, se seleccionan 8 por token según lo reportado). |
| Modalidades (entrada / salida) | Entrada: texto, imágenes, video (multimodal). Salida: principalmente texto (trazas de razonamiento enriquecidas), opcionalmente llamadas a herramientas estructuradas / salidas en múltiples pasos. |
| Ventana de contexto | 256k tokens |
| Datos de entrenamiento | Preentrenamiento continuo sobre ~15 billones de tokens mixtos visuales + de texto (según el proveedor). Etiquetas de entrenamiento/composición del conjunto de datos: no divulgadas. |
| Modos | Modo Thinking (devuelve trazas internas de razonamiento; temp recomendado=1.0) y modo Instant (sin trazas de razonamiento; temp recomendado=0.6). |
| Características del 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; la ejecución en paralelo reduce el tiempo de ejecución). |
¿Qué es Kimi K2.5?
Kimi K2.5 es el modelo insignia de pesos abiertos de Moonshot AI, diseñado como un sistema nativamente multimodal y orientado a agentes, en lugar de un LLM solo de texto con componentes añadidos. Integra razonamiento lingüístico, comprensión visual y procesamiento de contexto largo en una arquitectura única, habilitando tareas complejas de múltiples pasos que involucran documentos, imágenes, videos, herramientas y agentes.
Está diseñado para flujos de trabajo de largo alcance y aumentados con herramientas (codificación, búsqueda en múltiples pasos, comprensión de documentos/video) y se entrega con dos modos de interacción (Thinking e Instant) y cuantización nativa INT4 para inferencia eficiente.
Características principales de Kimi K2.5
- Razonamiento multimodal nativo
La visión y el lenguaje se entrenan de forma conjunta desde el preentrenamiento. Kimi K2.5 puede razonar sobre imágenes, capturas de pantalla, diagramas y fotogramas de video sin depender de adaptadores de visión externos. - Ventana de contexto ultralarga (256K tokens)
Permite razonamiento persistente sobre bases de código completas, artículos de investigación extensos, documentos legales o conversaciones prolongadas de varias horas sin truncamiento de contexto. - Modelo de ejecución Agent Swarm
Admite la creación y coordinación dinámica de hasta ~100 subagentes especializados, permitiendo planificación paralela, 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 en múltiples pasos
- Modo Agent / Swarm para ejecución autónoma de tareas y orquestación
- Potente 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 modelos densos.
Rendimiento en benchmarks de Kimi K2.5
Resultados de benchmarks reportados públicamente (principalmente en escenarios 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 vídeo
| 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 preguntas y 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 | Larga (límite exacto no divulgado) | Larga (<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 despliegue con pesos abiertos, investigación, razonamiento de contexto largo o flujos de trabajo complejos con agentes.
- Elige GPT-5.2 para inteligencia general de nivel de producción con sólidos ecosistemas de herramientas.
- Elige Gemini 3 Pro para una integración profunda con el ecosistema 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 sola ventana de contexto. - Flujos de ingeniería de software visuales
Genera, refactoriza o depura código usando capturas de pantalla, diseños de UI o interacciones grabadas. - Canalizaciones 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 de modelo abiertos.
Limitaciones y consideraciones
- Altos requisitos de hardware: el despliegue en precisión completa requiere una memoria GPU sustancial; el uso en producción suele basarse en cuantización (p. ej., INT4).
- Madurez de Agent Swarm: los comportamientos avanzados de múltiples agentes aún están evolucionando y pueden requerir un diseño de orquestación cuidadoso.
- Complejidad de 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: 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 a la API y establece el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API en nuestro sitio web. Nuestro sitio también proporciona pruebas en Apifox para tu comodidad. Reemplaza con tu clave real de CometAPI desde tu cuenta. la URL base es Chat Completions.
Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content—esto 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. Después del procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.