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‑passo. |
| Finestra di contesto | 256k token |
| Dati di addestramento | Pre-addestramento continuo su ~15 trillion di token misti visivi + testuali (dichiarato dal fornitore). Etichette di training/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 dell'agente | 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 a strumenti; l'esecuzione parallela riduce i tempi). |
Che cos'è Kimi K2.5?
Kimi K2.5 è il modello di punta a pesi aperti di Moonshot AI, progettato come un sistema nativamente multimodale e orientato agli agenti, anziché come un LLM solo testo con componenti aggiuntivi. Integra ragionamento linguistico, comprensione visiva e gestione di contesti lunghi in un’unica architettura, abilitando compiti complessi multi‑passo che coinvolgono documenti, immagini, video, strumenti e agenti.
È progettato per workflow di lungo periodo, potenziati dagli strumenti (coding, ricerca multi‑step, comprensione di documenti/video) e viene fornito con due modalità di interazione (Thinking e Instant) e quantizzazione nativa INT4 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, schermate, diagrammi e frame video senza affidarsi ad adattatori di visione esterni. - Finestra di contesto ultra‑lunga (256K token)
Consente un ragionamento persistente su interi codebase, lunghi articoli di ricerca, documenti legali o conversazioni estese di più ore senza troncamento del contesto. - Modello di esecuzione Agent Swarm
Supporta la creazione e il coordinamento dinamico di fino a ~100 sotto‑agenti specializzati, permettendo pianificazione, uso di strumenti ed esecuzione parallela per workflow complessi. - Modalità di inferenza multiple
- Modalità Instant per risposte a bassa latenza
- Modalità Thinking per ragionamento profondo multi‑passo
- Modalità Agent / Swarm per esecuzione autonoma di compiti e orchestrazione
- Solida capacità di trasformare la visione in codice
In grado di convertire mockup UI, schermate o dimostrazioni video in codice front‑end funzionante e di effettuare debug software usando contesto visivo. - Scalabilità MoE efficiente
L’architettura MoE attiva solo un sottoinsieme di esperti per token, consentendo una capacità dell’ordine del trilione di parametri con costi di inferenza gestibili rispetto ai modelli densi.
Prestazioni nei benchmark di Kimi K2.5
Risultati di benchmark riportati pubblicamente (prevalentemente 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 riflettono differenze negli assetti di valutazione riportati dalle fonti originali.
Nel complesso, Kimi K2.5 dimostra una forte competitività in ragionamento multimodale, compiti a lungo contesto e workflow in stile agent, specialmente quando valutato oltre il QA di breve durata.
Kimi K2.5 vs altri modelli di frontiera
| Dimensione | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodalità | Nativa (visione + testo) | Moduli integrati | Moduli integrati |
| Lunghezza contesto | 256K token | Lunga (limite esatto non divulgato) | Lunga (<256K tipica) |
| Orchestrazione agenti | Swarm multi‑agente | Focus su agente singolo | Focus su agente singolo |
| Accesso al modello | Pesi aperti | Proprietario | Proprietario |
| Distribuzione | Locale / cloud / custom | Solo API | Solo API |
Guida alla selezione del modello:
- Scegli Kimi K2.5 per distribuzione a pesi aperti, ricerca, ragionamento con contesto lungo o workflow agent complessi.
- Scegli GPT-5.2 per intelligenza generale di livello produttivo con un forte ecosistema di strumenti.
- Scegli Gemini 3 Pro per profonda integrazione con la suite di produttività e la stack di ricerca di Google.
Casi d'uso rappresentativi
- Analisi su larga scala di documenti e codice
Elaborare interi repository, corpora legali o archivi di ricerca in un’unica finestra di contesto. - Workflow di ingegneria del software visivi
Generare, rifattorizzare o fare debug del codice usando schermate, design UI o interazioni registrate. - Pipeline di agenti autonomi
Eseguire workflow end‑to‑end che includono pianificazione, recupero, chiamate a strumenti e sintesi tramite swarm di agenti. - Automazione della conoscenza aziendale
Analizzare documenti interni, fogli di calcolo, PDF e presentazioni per produrre report e insight strutturati. - Ricerca e personalizzazione del modello
Fine‑tuning, ricerca di allineamento ed esperimenti resi possibili dai pesi del modello aperti.
Limitazioni e considerazioni
- Requisiti hardware elevati: la distribuzione in precisione piena richiede una notevole memoria GPU; l’uso in produzione si basa tipicamente sulla quantizzazione (ad es., INT4).
- Maturità dell’Agent Swarm: i comportamenti multi‑agente avanzati sono ancora in evoluzione e possono richiedere un design attento dell’orchestrazione.
- 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 nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la chiave API di accesso all’interfaccia. Clicca “Add Token” nel token API nel centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.
Passaggio 2: Invia richieste all'API di 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 ottenuti dalla nostra documentazione API sul sito web. Il nostro sito offre anche test su Apifox per tua comodità. Sostituisci con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account. l’URL di base è Chat Completions.
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è ciò a cui 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.