МодельдерБағалауКәсіпорын
500+ AI Model API, Барлығы Бір API-да. Тек CometAPI-де
Модельдер API
Әзірлеуші
Жылдам бастауҚұжаттамаAPI Бақылау Тақтасы
Компания
Біз туралыКәсіпорын
Ресурстар
AI МодельдеріБлогӨзгерістер журналыҚолдау
Қызмет көрсету шарттарыҚұпиялылық саясаты
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Moonshot AI/Kimi K2.5
M

Kimi K2.5

Енгізу:$0.48/M
Шығыс:$2.4/M
Kimi K2.5 — бүгінге дейінгі Kimi-дің ең ақылды моделі, ол Agent, код, визуалды түсіну және бірқатар жалпы интеллектуалды тапсырмалар бойынша ашық бастапқы кодтағы SoTA көрсеткіштеріне қол жеткізеді. Kimi K2.5 — сондай-ақ бүгінге дейінгі Kimi-дің ең әмбебап моделі, нативті мультимодальды архитектураға ие, ол визуалды және мәтіндік енгізуді, ойлау және ойлаусыз режимдерді, сондай-ақ диалог пен Agent тапсырмаларын қолдайды.
Жаңа
Коммерциялық пайдалану
Playground
Шолу
Мүмкіндіктер
Баға белгілеу
API

Kimi k2.5 техникалық сипаттамалары

ТармақМәні / ескертпелер
Модель атауы / вендорKimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (ашық салмақтар).
Архитектуралық отбасыМамандар 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 терезесі256k токен
Оқыту деректеріШамамен 15 триллион аралас визуалды + мәтіндік токенде үздіксіз алдын ала оқыту (вендор хабарлаған). Оқыту белгілері/деректер жиынының құрамы: жарияланбаған.
РежимдерThinking режимі (ішкі пайым іздерін қайтарады; ұсынылатын temp=1.0) және Instant режимі (пайым іздері жоқ; ұсынылатын temp=0.6).
Агент мүмкіндіктеріAgent 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

  1. 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.
  2. Өте ұзын контекст терезесі (256K токен)
    Бүкіл код базалары, ұзын зерттеу мақалалары, заңдық құжаттар немесе көпсағаттық әңгімелер бойынша контекст қырқусыз тұрақты пайымдауды қамтамасыз етеді.
  3. 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.
  4. Бірнеше инференс режимдері
    • Instant режимі — төмен кідіріс үшін
    • Thinking режимі — терең көпқадамды пайымдау үшін
    • Agent / Swarm режимі — автономды орындау және оркестрация үшін
  5. 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.
  6. 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

БенчмаркKimi K2.5GPT-5.2 (xhigh)Claude Opus 4.5Gemini 3 Pro
HLE-Full (құралдармен)50.245.543.245.8
AIME 202596.110092.895.0
GPQA-Diamond87.692.487.091.9
IMO-AnswerBench81.886.378.583.1

Көру және видео бенчмарктары

БенчмаркKimi K2.5GPT-5.2Claude Opus 4.5Gemini 3 Pro
MMMU-Pro78.579.5*74.081.0
MathVista (Mini)90.182.8*80.2*89.8*
VideoMMMU87.486.0—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

ӨлшемKimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 Pro
МультимодалдылықНативті (көру + мәтін)Интеграцияланған модульдерИнтеграцияланған модульдер
Контекст ұзындығы256K токенҰзын (нақты шегі жария етілмеген)Ұзын (<256K типтік)
Агент оркестрациясыКөпагентті swarmБір агентке фокусБір агентке фокус
Модельге қолжетімділікАшық салмақтарПроприетарлықПроприетарлық
ЖөргемдеуЖергілікті / бұлт / кастомТек APIТек 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

  1. Ауқымды құжат және код талдауы
    Бір контекст терезесінде тұтас репозиторийлерді, заң корпусын немесе зерттеу архивтерін өңдеу.
  2. Визуалды БҚ әзірлеу жұмыс ағындары
    Скриншоттар, UI дизайндар немесе жазылған әрекеттер бойынша код генерациялау, рефакторлау немесе жөндеу.
  3. Автономды агенттік конвейерлер
    Жоспарлау, іздеу, құрал шақыру және синтезді қамтитын соңына дейінгі жұмыс ағындарын агенттік swarm арқылы орындау.
  4. Кәсіпорындық білімді автоматтандыру
    Ішкі құжаттар, кестелер, PDF және презентацияларды талдап, құрылымдалған есептер мен түсініктер шығару.
  5. 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.

CometAPI кілті

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.

ЖҚС

How many parameters does Kimi K2.5 have, and what architecture does it use?

Kimi K2.5 жалпы саны ~1 триллион параметрден тұратын Mixture-of-Experts (MoE) архитектурасын қолданады, олардың шамамен 32 миллиарды инференс кезінде әр токен үшін белсенді болады. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

What types of input can Kimi K2.5 handle?

Kimi K2.5 — қосымша модульдерсіз, кіріктірілген MoonViT көру энкодерін пайдаланып, тілдік және визуалды енгізулерді (кескіндер мен бейнелерді) өңдейтін табиғи мультимодальды модель. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

What is the context window size of Kimi K2.5 and why does it matter?

Kimi K2.5 256,000 токенге дейін кеңейтілген контекст терезесін қолдайды, бұл ірі құжаттарда, ауқымды код базаларында немесе ұзақ әңгімелерде контексті сақтауға мүмкіндік береді. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

What are the main modes of operation in Kimi K2.5?

Модель бірнеше режимді қолдайды: Instant (жылдам жауаптар), Thinking (терең пайымдау) және күрделі көпқадамды тапсырмаларды үйлестіруге арналған Agent/Agent Swarm режимдері. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

How does the Agent Swarm feature enhance performance?

Agent Swarm Kimi K2.5-ке күрделі мақсаттарда параллель жұмыс істеу үшін ~100-ге дейін мамандандырылған қосалқы агенттерді динамикалық түрде құрып, үйлестіруге мүмкіндік береді, осылайша көпқадамды жұмыс үрдістерінде бастан-аяқ орындалу уақытын қысқартады. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

Is Kimi K2.5 suitable for coding tasks involving visual specifications?

Иә — Kimi K2.5 UI макеттері немесе скриншоттар сияқты визуалды енгізулерден кодты құрастыра немесе жөндей алады, себебі оның көру және тілдік пайымдау мүмкіндіктері ядросында интеграцияланған. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

What are practical limitations to consider with Kimi K2.5?

Өлшеміне байланысты (1T параметр), толық салмақтағы жергілікті орналастыру едәуір аппараттық ресурстарды қажет етеді (RAM/VRAM үшін жүздеген GBs), әрі оның ең озық мүмкіндіктері (мысалы, Agent Swarm) эксперименттік немесе бета күйінде болуы мүмкін. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

Kimi K2.5 үшін баға белгілеу

[Модель атауы] үшін әртүрлі бюджеттер мен пайдалану қажеттіліктеріне сәйкес келетін бәсекеге қабілетті баға белгілеуді зерттеңіз. Біздің икемді жоспарларымыз сіз тек пайдаланған нәрсеңіз үшін ғана төлеуіңізді қамтамасыз етеді, бұл сіздің талаптарыңыз өскен сайын масштабтауды жеңілдетеді. [Модель атауы] шығындарды басқарылатын деңгейде ұстай отырып, сіздің жобаларыңызды қалай жақсарта алатынын біліңіз.
Комета бағасы (USD / M Tokens)Ресми баға (USD / M Tokens)Жеңілдік
Енгізу:$0.48/M
Шығыс:$2.4/M
Енгізу:$0.6/M
Шығыс:$3/M
-20%

Kimi K2.5 үшін үлгі код және API

[Модель атауы] үшін кешенді үлгі кодтары мен API ресурстарына қол жеткізіп, интеграция процесіңізді жеңілдетіңіз. Біздің толық құжаттама қадам-қадаммен нұсқаулық береді, жобаларыңызда [Модель атауы] мүмкіндіктерін толық пайдалануға көмектеседі.
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" }
  ],
  model: "kimi-k2.5",
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.5",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ]
  }'