Specifiche tecniche di Kimi k2.5
| Voce | Valore / note |
|---|---|
| Nome del modello / fornitore | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (pesi aperti). |
| Famiglia di architettura | Modello di ragionamento ibrido 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, come riportato). |
| Modalità (input / output) | Input: testo, immagini, video (multimodale). Output: principalmente testo (tracce di ragionamento ricche), opzionalmente chiamate a strumenti strutturate / output multi-step. |
| Finestra di contesto | 256k token |
| Dati di addestramento | Pre-addestramento continuo su ~15 trilioni di token misti visivi + testo (dati riportati dal fornitore). Etichette di addestramento/composizione del dataset: non divulgate. |
| Modalità | Modalità Thinking (restituisce tracce di ragionamento interne; temp=1.0 consigliata) e Modalità Instant (nessuna traccia di ragionamento; temp=0.6 consigliata). |
| Funzionalità degli agenti | Agent 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 chiamate; l’esecuzione parallela riduce il runtime). |
Che cos’è Kimi K2.5?
Kimi K2.5 è il modello di punta a pesi aperti di Moonshot AI, progettato come sistema nativamente multimodale e orientato agli agenti invece di un LLM solo testuale con componenti aggiuntivi. Integra ragionamento linguistico, comprensione visiva e gestione di contesti lunghi in un’unica architettura, consentendo compiti complessi a più fasi che coinvolgono documenti, immagini, video, strumenti e agenti.
È progettato per flussi di lavoro a lungo raggio potenziati da strumenti (coding, ricerca multi-step, comprensione di documenti/video) e offre due modalità di interazione (Thinking e Instant) e quantizzazione INT4 nativa per un’inferenza efficiente.
Caratteristiche principali di Kimi K2.5
- Ragionamento multimodale nativo
Visione e linguaggio sono addestrati congiuntamente fin dal pre-addestramento. Kimi K2.5 può ragionare su immagini, screenshot, diagrammi e frame video senza ricorrere ad adattatori visivi esterni. - Finestra di contesto ultra-lunga (256K token)
Consente ragionamento persistente su interi codebase, lunghi articoli di ricerca, documenti legali o conversazioni prolungate senza troncamento del contesto. - Modello di esecuzione Agent Swarm
Supporta la creazione e il coordinamento dinamici di ~100 sotto-agenti specializzati, consentendo pianificazione parallela, uso di strumenti e scomposizione dei compiti per flussi di lavoro complessi. - Multiple modalità di inferenza
- Modalità Instant per risposte a bassa latenza
- Modalità Thinking per ragionamento profondo multi-step
- Modalità Agent / Swarm per esecuzione autonoma di compiti e orchestrazione
- Forti capacità vision-to-code
In grado di convertire mockup UI, screenshot o dimostrazioni video in codice front-end funzionante, e di effettuare il debug del software usando il contesto visivo. - Scalabilità MoE efficiente
L’architettura MoE attiva solo un sottoinsieme di esperti per token, consentendo una capacità dell’ordine dei trilioni di parametri con costi di inferenza gestibili rispetto ai modelli densi.
Prestazioni benchmark di Kimi K2.5
Risultati benchmark pubblicamente riportati (principalmente in contesti focalizzati sul ragionamento):
Benchmark di ragionamento e conoscenza
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (con strumenti) | 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 |
Benchmark di visione e 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 |
I punteggi contrassegnati con * riflettono differenze nelle impostazioni di valutazione riportate dalle fonti originali.
Nel complesso, Kimi K2.5 mostra una forte competitività in ragionamento multimodale, compiti a contesto lungo e flussi di lavoro in stile agente, soprattutto quando valutato oltre la QA di breve durata.
Kimi K2.5 vs altri modelli all’avanguardia
| Dimensione | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodalità | Nativa (visione + testo) | Moduli integrati | Moduli integrati |
| Lunghezza del contesto | 256K token | Lunga (limite esatto non divulgato) | Lunga (<256K tipica) |
| Orchestrazione degli agenti | Swarm multi-agente | Focus su singolo agente | Focus su singolo agente |
| Accesso al modello | Pesi aperti | Proprietario | Proprietario |
| Distribuzione | Locale / cloud / personalizzata | Solo API | Solo API |
Guida alla selezione del modello:
- Scegli Kimi K2.5 per distribuzione a pesi aperti, ricerca, ragionamento con contesti lunghi o flussi di lavoro agent-based complessi.
- Scegli GPT-5.2 per intelligenza generale di livello produttivo con un solido ecosistema di strumenti.
- Scegli Gemini 3 Pro per profonda integrazione con l’ecosistema di produttività e ricerca di Google.
Casi d’uso rappresentativi
- Analisi su larga scala di documenti e codice
Elaborazione di interi repository, corpora legali o archivi di ricerca in un’unica finestra di contesto. - Flussi di lavoro di ingegneria del software visiva
Generazione, refactoring o debug del codice usando screenshot, design UI o interazioni registrate. - Pipeline di agenti autonomi
Esecuzione end-to-end di flussi che includono pianificazione, retrieval, chiamate a strumenti e sintesi tramite swarm di agenti. - Automazione della conoscenza aziendale
Analisi di documenti interni, fogli di calcolo, PDF e presentazioni per produrre report e insight strutturati. - Ricerca e personalizzazione del modello
Fine-tuning, ricerca sull’allineamento ed esperimenti abilitati dai pesi del modello aperti.
Limitazioni e considerazioni
- Requisiti hardware elevati: la distribuzione a precisione piena richiede molta memoria GPU; l’uso in produzione si basa tipicamente sulla quantizzazione (es. INT4).
- Maturità dell’Agent Swarm: i comportamenti multi-agente avanzati sono ancora in evoluzione e possono richiedere un design di orchestrazione attento.
- Complessità dell’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 la chiave API
Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora utente, registrati prima. Entra nella tua console CometAPI. Ottieni la chiave API di accesso all’interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione dei token API del centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.
Passaggio 2: Invia richieste all’API Kimi k2.5
Seleziona l’endpoint “kimi-k2.5” per inviare la richiesta API e imposta il body della richiesta. Il metodo e il body della richiesta sono disponibili nella documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche un test Apifox per tua comodità. Sostituisci con la tua chiave CometAPI effettiva del tuo account. L’URL base è Chat Completions.
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è a questo che il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato.
Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati
Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.