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Kimi K2.5

Ingresso:$0.48/M
Uscita:$2.4/M
Kimi K2.5 è il modello più intelligente di Kimi finora, raggiungendo prestazioni SoTA open source in Agent, nel codice, nella comprensione visiva e in una gamma di compiti di intelligenza generale. Kimi K2.5 è anche il modello più versatile di Kimi finora, con un’architettura nativamente multimodale che supporta sia input visivi sia testuali, modalità di ragionamento e non-ragionamento, e compiti di dialogo e Agent.
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Specifiche tecniche di Kimi k2.5

VoceValore / note
Nome modello / fornitoreKimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (open-weights).
Famiglia di architetturaModello ibrido di ragionamento Mixture-of-Experts (MoE) (MoE in stile DeepSeek).
Parametri (totali / attivi)≈ 1 trilione di parametri totali; ~32B attivi per token (384 esperti, 8 selezionati per token secondo quanto riportato).
Modalità (input / output)Input: testo, immagini, video (multimodale). Output: principalmente testo (tracce di ragionamento ricche), opzionalmente chiamate a strumenti strutturate / output in più fasi.
Finestra di contesto256k token
Dati di addestramentoPretraining continuo su ~15 trilioni di token misti visivi + testuali (secondo quanto riportato dal fornitore). Etichette di addestramento/composizione del dataset: non divulgate.
ModalitàThinking mode (restituisce tracce di ragionamento interne; temp=1.0 consigliata) e Instant mode (senza tracce di ragionamento; temp=0.6 consigliata).
Funzionalità agentAgent Swarm / sotto-agenti paralleli: l’orchestratore può generare fino a 100 sotto-agenti ed eseguire un gran numero di chiamate a strumenti (il fornitore dichiara fino a ~1.500 tool calls; l’esecuzione parallela riduce il runtime).

Che cos’è Kimi K2.5?

Kimi K2.5 è il modello linguistico di punta open-weight di Moonshot AI, progettato come un sistema nativamente multimodale e orientato agli agenti piuttosto che come un LLM solo testuale con componenti aggiuntivi. Integra ragionamento linguistico, comprensione visiva e gestione di contesti lunghi in un’unica architettura, consentendo attività complesse in più fasi che coinvolgono documenti, immagini, video, strumenti e agenti.

È progettato per workflow a lungo orizzonte e potenziati da strumenti (coding, ricerca in più fasi, comprensione di documenti/video) e viene distribuito con due modalità di interazione (Thinking e Instant) e quantizzazione INT4 nativa per un’inferenza efficiente.

Funzionalità principali di Kimi K2.5

  1. Ragionamento multimodale nativo
    Visione e linguaggio vengono addestrati congiuntamente fin dal pretraining. Kimi K2.5 può ragionare su immagini, screenshot, diagrammi e frame video senza affidarsi ad adattatori di visione esterni.
  2. Finestra di contesto ultra-estesa (256K token)
    Consente un ragionamento persistente su interi codebase, lunghi articoli di ricerca, documenti legali o conversazioni prolungate di più ore senza troncamento del contesto.
  3. Modello di esecuzione Agent Swarm
    Supporta la creazione e il coordinamento dinamici di fino a ~100 sotto-agenti specializzati, consentendo pianificazione parallela, uso di strumenti e scomposizione dei compiti per workflow complessi.
  4. Modalità di inferenza multiple
    • Instant mode per risposte a bassa latenza
    • Thinking mode per ragionamento approfondito in più fasi
    • Agent / Swarm mode per esecuzione e orchestrazione autonome dei compiti
  5. Solida capacità vision-to-code
    In grado di convertire mockup UI, screenshot o dimostrazioni video in codice front-end funzionante e di eseguire il debug del software usando il contesto visivo.
  6. Scalabilità MoE efficiente
    L’architettura MoE attiva solo un sottoinsieme di esperti per token, consentendo una capacità dell’ordine del trilione di parametri con un costo di inferenza gestibile rispetto ai modelli densi.

Prestazioni benchmark di Kimi K2.5

Risultati benchmark riportati pubblicamente (principalmente in contesti focalizzati sul ragionamento):

Benchmark di ragionamento e conoscenza

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

Benchmark di visione e video

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

I punteggi contrassegnati con riflettono differenze nelle configurazioni di valutazione riportate dalle fonti originali.

Nel complesso, Kimi K2.5 dimostra una forte competitività nel ragionamento multimodale, nei compiti a contesto lungo e nei workflow in stile agent, soprattutto quando viene valutato oltre il QA in forma breve.

Kimi K2.5 vs altri modelli frontier

DimensioneKimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 Pro
MultimodalitàNativa (visione + testo)Moduli integratiModuli integrati
Lunghezza contesto256K tokenLunga (limite esatto non divulgato)Lunga (<256K tipico)
Orchestrazione agentSwarm multi-agentFocus su agente singoloFocus su agente singolo
Accesso al modelloOpen weightsProprietarioProprietario
DistribuzioneLocale / cloud / personalizzataSolo APISolo API

Guida alla selezione del modello:

  • Scegli Kimi K2.5 per deployment open-weight, ricerca, ragionamento su contesti lunghi o workflow agent complessi.
  • Scegli GPT-5.2 per intelligenza generale di livello production con ecosistemi di strumenti solidi.
  • Scegli Gemini 3 Pro per un’integrazione profonda con lo stack di produttività e ricerca di Google.

Casi d’uso rappresentativi

  1. Analisi di documenti e codice su larga scala
    Elabora interi repository, corpora legali o archivi di ricerca in una singola finestra di contesto.
  2. Workflow di ingegneria del software visiva
    Genera, rifattorizza o corregge codice usando screenshot, design UI o interazioni registrate.
  3. Pipeline di agenti autonomi
    Esegue workflow end-to-end che coinvolgono pianificazione, recupero, chiamate a strumenti e sintesi tramite agent swarm.
  4. Automazione della conoscenza aziendale
    Analizza documenti interni, fogli di calcolo, PDF e presentazioni per produrre report strutturati e insight.
  5. Ricerca e personalizzazione del modello
    Fine-tuning, ricerca sull’allineamento e sperimentazione resi possibili dai pesi del modello aperti.

Limiti e considerazioni

  • Requisiti hardware elevati: il deployment in piena precisione richiede una notevole memoria GPU; l’uso in produzione si affida tipicamente alla quantizzazione (ad es. INT4).
  • Maturità di Agent Swarm: i comportamenti multi-agent avanzati sono ancora in evoluzione e possono richiedere una progettazione accurata dell’orchestrazione.
  • Complessità di inferenza: le prestazioni ottimali dipendono dal motore di inferenza, dalla strategia di quantizzazione e dalla configurazione di routing.

Come accedere all’API di Kimi k2.5 tramite CometAPI

Passaggio 1: Registrati per ottenere una chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la credenziale di accesso API key dell’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e inviala.

cometapi-key

Passaggio 2: Invia richieste all’API di Kimi k2.5

Seleziona l’endpoint “kimi-k2.5” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo della richiesta e il corpo della richiesta sono disponibili nella documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche test Apifox per tua comodità. Sostituisci con la tua effettiva chiave CometAPI del tuo account. La base url è Chat Completions.

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content: è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta API per ottenere la risposta generata.

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato del task e i dati di output.

FAQ

Quanti parametri ha Kimi K2.5 e quale architettura utilizza?

Kimi K2.5 utilizza un'architettura Mixture-of-Experts (MoE) con un totale di ~1 trilione di parametri, di cui circa 32 miliardi sono attivi per token durante l'inferenza. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

Quali tipi di input può gestire Kimi K2.5?

Kimi K2.5 è un modello multimodale nativo che elabora sia input linguistici sia visivi (immagini e video) senza moduli aggiuntivi, utilizzando il suo encoder visivo MoonViT integrato. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

Qual è la dimensione della finestra di contesto di Kimi K2.5 e perché è importante?

Kimi K2.5 supporta una finestra di contesto estesa fino a 256.000 token, consentendogli di mantenere il contesto su documenti di grandi dimensioni, codebase estese o conversazioni lunghe. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Quali sono le principali modalità operative di Kimi K2.5?

Il modello supporta più modalità, tra cui Instant (risposte rapide), Thinking (ragionamento approfondito) e le modalità Agent/Agent Swarm per orchestrare attività complesse in più fasi. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

In che modo la funzionalità Agent Swarm migliora le prestazioni?

Agent Swarm consente a Kimi K2.5 di generare e coordinare dinamicamente fino a ~100 sotto-agenti specializzati per lavorare in parallelo su obiettivi complessi, riducendo il tempo di esecuzione end-to-end nei flussi di lavoro in più fasi. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

Kimi K2.5 è adatto per attività di programmazione che coinvolgono specifiche visive?

Sì — Kimi K2.5 può generare o correggere codice a partire da input visivi come mockup UI o screenshot, perché il suo ragionamento visivo e linguistico è integrato nel nucleo del modello. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

Quali limitazioni pratiche bisogna considerare con Kimi K2.5?

A causa delle sue dimensioni (1T parametri), il deployment locale a pesi completi richiede hardware significativo (centinaia di GB di RAM/VRAM), e le sue capacità più avanzate (come Agent Swarm) possono essere sperimentali o in beta. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

Funzionalità per Kimi K2.5

Esplora le caratteristiche principali di Kimi K2.5, progettato per migliorare le prestazioni e l'usabilità. Scopri come queste funzionalità possono beneficiare i tuoi progetti e migliorare l'esperienza utente.

Prezzi per Kimi K2.5

Esplora i prezzi competitivi per Kimi K2.5, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come Kimi K2.5 può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.
Prezzo Comet (USD / M Tokens)Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)Sconto
Ingresso:$0.48/M
Uscita:$2.4/M
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Codice di esempio e API per Kimi K2.5

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per Kimi K2.5 per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di Kimi K2.5 nei tuoi progetti.
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)

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