Kimi k2.5 техникалық сипаттамалары
| Элемент | Мәні / ескертпелер |
|---|---|
| Модель атауы / өндіруші | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (open-weights). |
| Архитектуралық отбасы | Mixture-of-Experts (MoE) гибридті пайымдау моделі (DeepSeek мәнеріндегі MoE). |
| Параметрлер (барлығы / белсенді) | ≈ 1 триллион жалпы параметр; ~32B әр токенге белсенді (384 эксперт, есеп бойынша әр токенге 8-і таңдалады). |
| Модальдіктер (енгізу / шығару) | Енгізу: мәтін, кескіндер, видео (мультимодальды). Шығару: негізінен мәтін (кеңейтілген пайымдау іздері), қосымша құрылымдалған құрал шақырулары / көпқадамды нәтижелер. |
| Контекст терезесі | 256k токен |
| Оқыту деректері | Шамамен 15 триллион аралас визуал + мәтін токендері бойынша үздіксіз алдын-ала оқыту (вендор мәліметі). Оқыту белгілері/деректер жиынының құрамы: жария етілмеген. |
| Режимдер | Thinking режимі (ішкі пайымдау іздерін қайтарады; ұсынылатын temp=1.0) және Instant режимі (пайымдау іздері жоқ; ұсынылатын temp=0.6). |
| Агент мүмкіндіктері | Agent Swarm / параллельді шағын агенттер: оркестратор 100-ге дейін шағын агентті жасай алады және көптеген құрал шақыруларын орындай алады (вендор ~1,500 дейін құрал шақыруын мәлімдейді; параллель орындалу жұмыс уақытын азайтады). |
Kimi K2.5 деген не?
Kimi K2.5 — Moonshot AI-дың open-weight флагмандық ірі тілдік моделі, ол қондырмалы компоненттері бар тек мәтіндік LLM емес, бастапқыдан мультимодальды әрі агент-бағытталған жүйе ретінде жобаланған. Ол тілдік пайымдауды, көруді түсінуді және ұзақ контексті өңдеуді бір архитектураға біріктіріп, құжаттар, кескіндер, видеолар, құралдар және агенттерді қамтитын күрделі көпқадамды тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді.
Ол ұзақ көкжиекті, құралдармен күшейтілген жұмыс ағымдарына (код жазу, көпқадамды іздеу, құжат/видео түсіну) арналған және тиімді инференс үшін екі интеракция режимімен (Thinking және Instant) және нативті INT4 квантизациясымен жеткізіледі.
Kimi K2.5 негізгі мүмкіндіктері
- Нативті мультимодальды пайымдау
Көру және тіл алдын-ала оқытудан бастап бірлесіп үйретіледі. Kimi K2.5 сыртқы көру адаптерлеріне сүйенбестен кескіндер, скриншоттар, диаграммалар және видео кадрлар бойынша пайымдай алады. - Өте ұзын контекст терезесі (256K токен)
Толық код базалары, ұзын ғылыми мақалалар, құқықтық құжаттар немесе көпсағаттық диалогтар бойынша контекстті қысқартусыз тұрақты пайымдауды мүмкін етеді. - Agent Swarm орындалу моделі
Қарапайымдылықтан ~100 мамандандырылған шағын агентті динамикалық құру мен үйлестіруді қолдайды, бұл параллель жоспарлау, құралдарды пайдалану және күрделі жұмыс ағындары үшін тапсырмаларды декомпозициялауға жағдай жасайды. - Көптеген инференс режимдері
- Instant режимі — кідірісі аз жауаптар үшін
- Thinking режимі — терең көпқадамды пайымдау үшін
- Agent / Swarm режимі — автономды тапсырма орындау және оркестрация үшін
- Көруден кодқа күшті қабілет
UI-макеттерді, скриншоттарды немесе видео демонстрацияларды жұмыс істейтін фронтенд кодына айналдыра алады және визуалды контексті пайдаланып бағдарламаны жөндей алады. - Тиімді MoE масштабтау
MoE архитектурасы әр токен үшін тек сарапшылардың бір бөлігін іске қосады, бұл тығыз модельдермен салыстырғанда инференс құнын басқарылатын ете отырып триллион-параметрлік сыйымдылыққа мүмкіндік береді.
Kimi K2.5 бенчмарк нәтижелері
Қоғамдық түрде жарияланған бенчмарк нәтижелері (негізінен пайымдауға бағытталған баптауларда):
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 бенчмарктер
| 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 баптауларындағы айырмашылықтарды көрсетеді.
Жалпы алғанда, Kimi K2.5 көпмодальды пайымдау, ұзақ контексттік тапсырмалар және агент-стильдегі жұмыс ағындары бойынша жоғары бәсекеге қабілеттілікті көрсетеді, әсіресе қысқа QA-дан тыс бағаланғанда.
Kimi K2.5 басқа жетекші модельдермен салыстыру
| 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 әдеттегі) |
| Агенттерді оркестрациялау | Көпагентті Swarm | Бір агентке бағытталған | Бір агентке бағытталған |
| Модельге қолжетімділік | Open weights | Proprietary | Proprietary |
| Орналастыру | Жергілікті / бұлт / арнайы | Тек API | Тек API |
Модельді таңдау бойынша нұсқаулық:
- Kimi K2.5 — open-weight орналастыру, зерттеу, ұзақ контексттік пайымдау немесе күрделі агент жұмыс ағындары үшін таңдаңыз.
- GPT-5.2 — кең құрал экожүйелері бар өндірістік деңгейдегі жалпы интеллект үшін таңдаңыз.
- Gemini 3 Pro — Google-дың өнімділік және іздеу стекімен терең интеграция үшін таңдаңыз.
Өкілдік қолдану жағдайлары
- Ірі көлемді құжаттар мен кодты талдау
Бір контексттік терезеде толық репозиторийлерді, құқықтық корпустарды немесе зерттеу мұрағаттарын өңдеу. - Визуалды бағдарламалық жасақтама инженериясы
Скриншоттар, UI-дизайндар немесе жазылған әрекеттер негізінде кодты генерациялау, рефакторлау немесе жөндеу. - Автономды агенттік конвейерлер
Агент swarm арқылы жоспарлау, іздеу, құрал шақырулары және синтезді қамтитын ұштан-ұшқа дейінгі жұмыс ағындарын орындау. - Кәсіптік білімді автоматтандыру
Ішкі құжаттар, кестелер, PDF және презентацияларды талдап, құрылымдалған есептер мен insight-тарды шығару. - Зерттеу және модельді бейімдеу
Ашық салмақтардың арқасында fine-tuning, келісім (alignment) зерттеулері және эксперименттер.
Шектеулер және ескертулер
- Жабдыққа жоғары талаптар: толық дәлдікті орналастыру елеулі GPU жадысын қажет етеді; өндірісте әдетте квантизация (мыс., INT4) пайдаланылады.
- Agent Swarm пісіп-жетілуі: озық көпагентті мінез-құлықтар әлі дамуда және ұқыпты оркестрация дизайнын талап етуі мүмкін.
- Инференс күрделілігі: оңтайлы нәтиже инференс қозғалтқышына, квантизация стратегиясына және роутинг конфигурациясына тәуелді.
CometAPI арқылы Kimi k2.5 API-іне қалай қолжеткізуге болады
1-қадам: API кілтіне тіркелу
cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі біздің пайдаланушы емес болсаңыз, алдымен тіркеліңіз. CometAPI console жүйесіне кіріңіз. Интерфейстің кіру дерегі — API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, токен кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
2-қадам: Kimi k2.5 API-іне сұраныстар жіберу
API сұранысын жіберу үшін “kimi-k2.5” эндпоинтын таңдаңыз және сұраныс денесін орнатыңыз. Сұраныс әдісі мен денесі біздің веб-сайттағы API құжаттамасынан алынады. Ыңғайлылық үшін сайтта Apifox арқылы тест қолжетімді. Есептік жазбаңыздағы нақты CometAPI кілтіне ауыстырыңыз. Базалық 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, жасалған жауапты алыңыз. Өңдеуден кейін API тапсырма күйі мен шығыс деректерін қайтарады.