Kimi k2.5 техникалық сипаттамалары
| Тармақ | Мәні / ескертпелер |
|---|---|
| Модель атауы / вендор | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (ашық салмақтар). |
| Архитектуралық отбасы | Мамандар қоспасы (MoE) гибридті пайымдау моделі (DeepSeek стиліндегі MoE). |
| Параметрлер (барлығы / белсенді) | ≈ 1 триллион жалпы параметр; ~32B әр токен үшін белсенді (384 сарапшы, әр токен үшін 8-і таңдалады деп хабарланған). |
| Модальдар (кіріс / шығыс) | Кіріс: мәтін, кескіндер, видео (мультимодальды). Шығыс: негізінен мәтін (бай пайым іздері), қосымша құрылымдалған құрал шақырулары / көпқадамды нәтижелер. |
| Контекст терезесі | 256k токен |
| Оқыту деректері | Шамамен 15 триллион аралас визуалды + мәтіндік токенде үздіксіз алдын ала оқыту (вендор хабарлаған). Оқыту белгілері/деректер жиынының құрамы: жарияланбаған. |
| Режимдер | Thinking режимі (ішкі пайым іздерін қайтарады; ұсынылатын temp=1.0) және Instant режимі (пайым іздері жоқ; ұсынылатын temp=0.6). |
| Агент мүмкіндіктері | Agent Swarm / параллельді ішкі агенттер: оркестратор 100-ге дейін ішкі агент жасай алады және өте көп құрал шақыруларын орындай алады (вендор ~1,500 шақыруға дейін дейді; параллель орындау уақытты қысқартады). |
Kimi K2.5 деген не?
Kimi K2.5 — Moonshot AI-дың ашық салмақты флагман LLM-і, ол мәтінге ғана негізделген LLM-ге кейін тіркелген модульдер емес, бастапқыдан-ақ нативті мультимодальды және агентке бағытталған жүйе ретінде жобаланған. Ол тілдік пайымдауды, көруді түсінуді және ұзақ контекстті өңдеуді бір архитектураға біріктіріп, құжаттар, кескіндер, видеолар, құралдар және агенттер қатысатын күрделі көпқадамды тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді.
Ол ұзақ көкжиекті, құралдармен күшейтілген жұмыс ағындарына (кодтау, көпқадамды іздеу, құжат/видео түсіну) арналған және тиімді инференс үшін екі өзара әрекеттесу режимімен (Thinking және Instant) және нативті INT4 кванттаумен бірге жеткізіледі.
Kimi K2.5 негізгі мүмкіндіктері
- Нативті мультимодальды пайымдау
Көру және тіл претрейнингтен бастап бірлесіп оқытылады. Kimi K2.5 кескіндер, скриншоттар, диаграммалар және видео кадрлары бойынша сыртқы көру адаптерлеріне сүйенбестен пайымдай алады. - Өте ұзын контекст терезесі (256K токен)
Бүкіл код базалары, ұзын зерттеу мақалалары, заңдық құжаттар немесе көпсағаттық әңгімелер бойынша контекст қырқусыз тұрақты пайымдауды қамтамасыз етеді. - Agent Swarm орындалу моделі
Күрделі жұмыс ағындары үшін параллель жоспарлау, құралдарды қолдану және тапсырмаларды бөлшектеуге мүмкіндік беретін ~100 маманданған ішкі агентті динамикалық құру және үйлестіруді қолдайды. - Бірнеше инференс режимдері
- Instant режимі — төмен кідіріс үшін
- Thinking режимі — терең көпқадамды пайымдау үшін
- Agent / Swarm режимі — автономды орындау және оркестрация үшін
- Көріністен кодқа күшті қабілет
UI макеттерін, скриншоттарды немесе видео демонстрацияларын жұмыс істейтін фронт-энд кодқа айналдыра алады және визуалды контекстті пайдаланып БҚ-ны жөндей алады. - Тиімді MoE масштабтау
MoE архитектурасы әр токен үшін тек сарапшылардың бір бөлігін іске қосады, бұл тығыз модельдермен салыстырғанда басқарылатын инференс құнымен триллион-параметрлік сыйымдылықты қамтамасыз етеді.
Kimi K2.5-тің бенчмарк көрсеткіштері
Жарияланған бенчмарк нәтижелері (негізінен пайымдауға бағытталған орнатуларда):
Пайымдау және білім бенчмарктары
| Бенчмарк | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (құралдармен) | 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 |
Көру және видео бенчмарктары
| Бенчмарк | 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 |
Жұлдызшамен белгіленген ұпайлар бастапқы дереккөздер хабарлаған бағалау орнатуларындағы айырмашылықтарды көрсетеді.
Жалпы алғанда, Kimi K2.5 қысқа форматтағы Сұрақ-Жауаптан тыс бағаланғанда да, мультимодальды пайымдау, ұзақ контекстті тапсырмалар және агенттік жұмыс ағындары бойынша жоғары бәсекеге қабілеттілікті көрсетеді.
Kimi K2.5 пен басқа алдыңғы қатарлы модельдер салыстыруы
| Өлшем | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Мультимодалдылық | Нативті (көру + мәтін) | Интеграцияланған модульдер | Интеграцияланған модульдер |
| Контекст ұзындығы | 256K токен | Ұзын (нақты шегі жария етілмеген) | Ұзын (<256K типтік) |
| Агент оркестрациясы | Көпагентті swarm | Бір агентке фокус | Бір агентке фокус |
| Модельге қолжетімділік | Ашық салмақтар | Проприетарлық | Проприетарлық |
| Жөргемдеу | Жергілікті / бұлт / кастом | Тек API | Тек API |
Модельді таңдау бойынша нұсқаулық:
- Kimi K2.5 таңдаңыз — ашық салмақпен жөргемдеу, зерттеу, ұзақ контексттік пайымдау немесе күрделі агенттік жұмыс ағындары үшін.
- GPT-5.2 таңдаңыз — құрал экожүйелері мықты, өндірістік деңгейдегі жалпы интеллект үшін.
- Gemini 3 Pro таңдаңыз — Google-дың өнімділік және іздеу стекімен терең интеграция үшін.
Өкілдік қолдану жағдайлары
- Ауқымды құжат және код талдауы
Бір контекст терезесінде тұтас репозиторийлерді, заң корпусын немесе зерттеу архивтерін өңдеу. - Визуалды БҚ әзірлеу жұмыс ағындары
Скриншоттар, UI дизайндар немесе жазылған әрекеттер бойынша код генерациялау, рефакторлау немесе жөндеу. - Автономды агенттік конвейерлер
Жоспарлау, іздеу, құрал шақыру және синтезді қамтитын соңына дейінгі жұмыс ағындарын агенттік swarm арқылы орындау. - Кәсіпорындық білімді автоматтандыру
Ішкі құжаттар, кестелер, PDF және презентацияларды талдап, құрылымдалған есептер мен түсініктер шығару. - Зерттеу және модельді баптау
Ашық модель салмақтары арқасында файн-тюнинг, сәйкестік зерттеулері және эксперименттер.
Шектеулер мен ескерулер
- Жоғары аппараттық талаптар: Толық дәлдіктегі жөргемдеу үшін едәуір GPU жады қажет; өндірістік қолдануда әдетте кванттау (мыс., INT4) пайдаланылады.
- Agent Swarm жетілуі: Күрделі көпагентті мінез-құлықтар әлі дамуда және мұқият оркестрация дизайнын талап етуі мүмкін.
- Инференс күрделілігі: Оптималды өнімділік инференс қозғалтқышына, кванттау стратегиясына және маршрутизация конфигурациясына тәуелді.
CometAPI арқылы Kimi k2.5 API-іне қалай қол жеткізуге болады
1-қадам: API кілтіне тіркелу
cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі пайдаланушымыз болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. CometAPI консоліне кіріңіз. Интерфейстің қолжетімділік деректемесі — API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
2-қадам: Kimi k2.5 API-іне сұраулар жіберу
API сұрауын жіберу үшін “kimi-k2.5” endpoint-ін таңдаңыз және сұрау денесін орнатыңыз. Сұрау әдісі мен денесі біздің сайттағы API құжатынан алынады. Сондай-ақ ыңғайлылық үшін сайтта Apifox сынағы бар. Өз аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтімен ауыстырыңыз. base url — Chat Completions.
Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз—модель осыған жауап береді. Жасалған жауапты алу үшін API жауаптарын өңдеңіз.
3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру
API жауаптарын өңдеп, модельдің жасалған жауабын алыңыз. Өңдеуден кейін API тапсырма күйі және шығыс деректерімен жауап береді.