Kimi k2.5 の技術仕様
| 項目 | 値 / 注記 |
|---|---|
| モデル名 / ベンダー | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI（オープンウェイト）。 |
| アーキテクチャ系統 | Mixture-of-Experts (MoE) ハイブリッド推論モデル（DeepSeek 方式の MoE）。 |
| パラメータ数（総数 / アクティブ） | 総計約 1 兆パラメータ；~32B がトークンあたりアクティブ（エキスパート 384、トークンごとに 8 を選択と報告）。 |
| モダリティ（入力 / 出力） | 入力：テキスト、画像、動画（マルチモーダル）。出力：主にテキスト（豊富な推論トレース）、必要に応じて構造化ツールコール / マルチステップ出力。 |
| コンテキストウィンドウ | 256k トークン |
| 学習データ | 約 15 兆の視覚 + テキスト混在トークンでの継続事前学習（ベンダー報告）。学習ラベル / データセット構成：非公開。 |
| モード | Thinking モード（内部推論トレースを返す；推奨 temp=1.0）と Instant モード（推論トレースなし；推奨 temp=0.6）。 |
| エージェント機能 | Agent Swarm / 並列サブエージェント：オーケストレータは最大 100 のサブエージェントを生成し、多数のツールコールを実行可能（ベンダーは最大約 ~1,500 回のツールコールを主張；並列実行で実行時間を短縮）。 |
Kimi K2.5 とは？
Kimi K2.5 は Moonshot AI のオープンウェイトのフラッグシップ大規模言語モデルで、テキスト専用 LLM にアドオンを付けたものではなく、ネイティブなマルチモーダルかつエージェント指向のシステムとして設計されています。言語推論、視覚理解、長コンテキスト処理を単一アーキテクチャに統合し、文書、画像、動画、ツール、エージェントを含む複雑なマルチステップタスクを可能にします。
長期的でツール拡張型のワークフロー（コーディング、マルチステップ検索、文書/動画理解）向けに設計され、2 つのインタラクションモード（Thinking / Instant）と効率的推論のためのネイティブ INT4 量子化を備えています。
Kimi K2.5 の主要機能
- ネイティブなマルチモーダル推論
視覚と言語を事前学習段階から共同学習。外部のビジョンアダプタに依存せず、画像、スクリーンショット、図、動画フレームにまたがる推論が可能。 - 超長コンテキストウィンドウ（256K トークン）
コードベース全体、長大な論文、法的文書、複数時間に及ぶ会話をコンテキスト切り捨てなく保持し、一貫した推論を可能にします。 - Agent Swarm 実行モデル
最大約 100 の特化サブエージェント を動的に生成・協調し、並列計画、ツール使用、タスク分解をサポート。 - 複数の推論モード
- Instant モード 低レイテンシ応答向け
- Thinking モード 深いマルチステップ推論向け
- Agent / Swarm モード 自律的なタスク実行とオーケストレーション向け
- 強力な Vision-to-Code 能力
UI モックアップ、スクリーンショット、動画デモを動作するフロントエンドコードに変換可能。視覚コンテキストを用いたソフトウェアのデバッグにも対応。 - 効率的な MoE スケーリング
MoE アーキテクチャにより、トークンごとに一部のエキスパートのみを起動し、密型モデルと比べて推論コストを抑えつつ、兆規模の容量を実現。
Kimi K2.5 のベンチマーク性能
公開報告されたベンチマーク結果（主に推論重視の設定）：
推論・知識ベンチマーク
| ベンチマーク | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full（ツール使用） | 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 |
ビジョン・動画ベンチマーク
| ベンチマーク | 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 |
アスタリスク付きのスコアは、原典が報告した評価設定の差異を反映しています。
総じて、Kimi K2.5 は、特に短文 QA を超えた評価において、マルチモーダル推論、長コンテキストタスク、エージェント型ワークフローで高い競争力を示します。
Kimi K2.5 と他の最先端モデルの比較
| 観点 | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| マルチモーダル性 | ネイティブ（ビジョン + テキスト） | 統合モジュール | 統合モジュール |
| コンテキスト長 | 256K tokens | 長（正確な上限は非公開） | 長（<256K が一般的） |
| エージェントオーケストレーション | マルチエージェントスウォーム | 単一エージェント志向 | 単一エージェント志向 |
| モデルアクセス | オープンウェイト | プロプライエタリ | プロプライエタリ |
| デプロイ | ローカル / クラウド / カスタム | API のみ | API のみ |
モデル選定の目安：
- オープンウェイトでのデプロイや研究、長コンテキスト推論、複雑なエージェントワークフローには Kimi K2.5 を選択。
- 本番級の汎用知能と強力なツールエコシステムを重視するなら GPT-5.2 を選択。
- Google の生産性ツールや検索スタックとの深い統合を求めるなら Gemini 3 Pro を選択。
代表的なユースケース
- 大規模な文書・コード解析
単一のコンテキストウィンドウでリポジトリ全体、法令コーパス、研究アーカイブを処理。 - ビジュアル中心のソフトウェア開発ワークフロー
スクリーンショット、UI デザイン、記録操作を用いてコード生成・リファクタ・デバッグ。 - 自律エージェントのパイプライン
計画、検索、ツール呼び出し、統合をエージェントスウォームでエンドツーエンド実行。 - エンタープライズ知識の自動化
社内文書、スプレッドシート、PDF、プレゼンから構造化レポートや洞察を生成。 - 研究とモデルカスタマイズ
オープンモデル重みにより微調整、アラインメント研究、実験が可能。
制約と考慮事項
- 高いハードウェア要件：フル精度デプロイには大容量 GPU メモリが必要。実運用では量子化（例：INT4）が一般的。
- Agent Swarm の成熟度：高度なマルチエージェント挙動は進化途上で、綿密なオーケストレーション設計が必要な場合あり。
- 推論の複雑性：最適性能は推論エンジン、量子化戦略、ルーティング設定に依存。
CometAPI で Kimi k2.5 API にアクセスする方法
手順 1: API キーの取得
cometapi.com にログイン。未登録の場合は先に登録してください。CometAPI console にサインイン。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得。パーソナルセンターの API token で “Add Token” をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信。
手順 2: Kimi k2.5 API にリクエストを送信
“kimi-k2.5” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。利便性のため Apifox テストも提供しています。アカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。base url は Chat Completions です。
content フィールドに質問やリクエストを挿入します—ここに対してモデルが応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
手順 3: 結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。