Kimi k2.5 техникалық сипаттамалары
| Тармақ | Мәні / ескертпелер |
|---|---|
| Модель атауы / өндіруші | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (ашық салмақтар). |
| Архитектуралық отбасы | Mixture-of-Experts (MoE) гибридті пайымдау моделі (DeepSeek-стиліндегі MoE). |
| Параметрлер (барлығы / белсенді) | ≈ 1 триллион жалпы параметр; ~32B белсенді әр токен үшін (384 сарапшы, әр токенге 8-і таңдалады деп хабарланады). |
| Модалдылықтар (кіріс / шығыс) | Кіріс: мәтін, суреттер, видео (мультимодальды). Шығыс: негізінен мәтін (бай пайымдау іздері), қосымша құрылымдалған құрал шақырулары / көпқадамды нәтижелер. |
| Контекст терезесі | 256k токен |
| Оқыту деректері | ~15 триллион аралас визуалды + мәтіндік токендерде үздіксіз алдын ала үйрету (өндіруші мәлімдеген). Оқыту белгілері/деректер 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 / параллель ішкі агенттер: оркестратор 100-ге дейін ішкі агентті тудырып, көп санды құрал шақыруларын орындай алады (өндіруші шамамен ~1,500 құрал шақыруына дейін деп мәлімдейді; параллель орындалу уақытты қысқартады). |
Kimi K2.5 деген не?
Kimi K2.5 — Moonshot AI-дің ашық салмақты флагмандық ірі тілдік моделі, ол мәтінге ғана негізделген LLM-ге қосылған модульдер емес, бастапқыдан-ақ нативті мультимодальды және агентке бағдарланған жүйе ретінде жасалған. Ол тілдік пайымдауды, көруді түсінуді және ұзын контексті өңдеуді бір архитектурада біріктіреді, құжаттар, суреттер, видеолар, құралдар және агенттерді қамтитын кешенді көпқадамды тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді.
Ол ұзақ мерзімді, құралдармен күшейтілген жұмыс ағындарына (кодтау, көпқадамды іздеу, құжат/видео түсіну) арналған және екі өзара әрекеттесу режимімен (Thinking және Instant), сондай-ақ тиімді инференс үшін нативті INT4 кванттаумен келеді.
Kimi K2.5 негізгі мүмкіндіктері
- Нативті мультимодальды пайымдау
Көру және тіл алдын ала үйретуден бастап бірлесіп үйретіледі. Kimi K2.5 суреттер, скриншоттар, диаграммалар және видео кадрлары бойынша сыртқы көру адаптерлеріне сүйенбей-ақ пайымдай алады. - Өте ұзын контекст терезесі (256K токен)
Толық код базалары, көлемді зерттеу мақалалары, заң құжаттары немесе көпсағаттық диалогтар бойында контекстті қысқартусыз тұрақты пайымдауға мүмкіндік береді. - Agent Swarm орындалу моделі
~100 маманданған ішкі агентке дейін динамикалық құру және үйлестіруді қолдайды, күрделі жұмыс ағындары үшін параллель жоспарлау, құрал қолдану және тапсырмаларды декомпозициялауға мүмкіндік береді. - Бірнеше инференс режимі
- Instant режимі — кідірісі төмен жауаптар үшін
- Thinking режимі — терең көпқадамды пайымдау үшін
- Agent / Swarm режимі — автономды орындау және оркестрация үшін
- Көруден кодқа түрлендіру қабілеті күшті
UI мокаптарын, скриншоттарды немесе видео демонстрацияларды жұмыс істейтін фронт-энд кодқа айналдыра алады және визуалды контекстті пайдаланып бағдарламалық жасақтаманы жөндей алады. - Тиімді MoE масштабтау
MoE архитектурасы әр токен үшін тек кейбір сарапшыларды белсендіріп, триллион параметрлі сыйымдылықты тығыз модельдермен салыстырғанда басқарылатын инференс құнымен ұсынады.
Kimi K2.5-тің бенчмарк нәтижелері
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 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 баптауларының айырмашылықтарын көрсетеді.
Жалпы алғанда, Kimi K2.5 мультимодальды пайымдау, ұзын контекстті тапсырмалар және агент-стильді жұмыс ағындарында жоғары бәсекеге қабілеттілікті көрсетеді, әсіресе қысқа формадағы QA-дан тыс бағаланғанда.
Kimi K2.5 және басқа алдыңғы қатарлы үлгілер
| 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 емес) | Ұзын (<256K әдетте) |
| Агенттерді үйлестіру | Көп агентті swarm | Бір агентке фокус | Бір агентке фокус |
| Модельге қолжетімділік | Ашық салмақтар | Меншік | Меншік |
| Орналастыру | Жергілікті / бұлт / теңшелген | Тек API | Тек API |
Модельді таңдау бойынша нұсқаулық:
- Kimi K2.5 — ашық салмақты орналастыру, зерттеу, ұзын контекстті пайымдау немесе күрделі агенттік жұмыс ағындары үшін таңдаңыз.
- GPT-5.2 — кең құрал экожүйесі бар өндірістік деңгейдегі жалпы интеллект үшін таңдаңыз.
- Gemini 3 Pro — Google өнімділігі мен іздеу стегімен терең интеграция үшін таңдаңыз.
Өкілдік қолдану сценарийлері
- Ірі ауқымды құжат және код талдауы
Толық репозиторийлерді, заң корпустарын немесе зерттеу архивтерін бір контекст терезесінде өңдеу. - Визуалды бағдарламалық қамтама инженериясы
Скриншоттар, UI дизайндар немесе жазылған әрекеттер бойынша код генерациялау, рефакторинг немесе жөндеу. - Автономды агенттік конвейерлер
Агент swarms арқылы жоспарлау, іздеу, құрал шақырулары және синтезді қамтитын соңнан-аяққа жұмыс ағындарын орындау. - Кәсіпорын білімін автоматтандыру
Ішкі құжаттарды, кестелерді, PDF және презентацияларды талдап, құрылымдалған есептер мен түсініктер шығару. - Зерттеу және модельді теңшеу
Ашық модель салмақтары арқылы fine-tuning, сәйкестендіру зерттеулері және эксперименттер.
Шектеулер мен ескертулер
- Жоғары аппараттық талаптар: Толық дәлдіктегі орналастыру айтарлықтай GPU жадын талап етеді; өндірісте көбіне кванттау (мыс., INT4) пайдаланылады.
- Agent Swarm жетілуі: Күрделі көп агентті мінез-құлықтар әлі де дамуда және мұқият оркестрацияны талап етуі мүмкін.
- Инференс күрделілігі: Оңтайлы өнімділік инференс қозғалтқышына, кванттау стратегиясына және маршруттау баптауына тәуелді.
CometAPI арқылы Kimi k2.5 API-ға қалай қол жеткізуге болады
1-қадам: API кілтіне тіркелу
cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. CometAPI консоліне кіріңіз. Интерфейстің қолжетімділік дерегі — API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token key алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
2-қадам: Kimi k2.5 API-ға сұраулар жіберу
“kimi-k2.5” endpoint-ін таңдап, API сұрауын жіберіңіз және request body-ді орнатыңыз. Сұрау әдісі мен денесі біздің сайттағы API құжатынан алынады. Ыңғайлылық үшін сайтта Apifox сынағы да бар. Есептік жазбаңыздан алынған нақты CometAPI кілтіңізді қойыңыз. base url — Chat Completions.
Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель соған жауап береді. API жауаптарын өңдеп, жасалған жауапты алыңыз.
3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру
API жауабын өңдеп, жасалған жауапты алыңыз. Өңдеуден кейін API тапсырма күйі мен шығыс деректерін қайтарады.