Kimi k2.5 的技術規格
| 項目 | 值 / 備註 |
|---|---|
| 型號名稱 / 供應商 | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI（開放權重）。 |
| 架構類型 | Mixture-of-Experts（MoE）混合推理模型（DeepSeek 風格的 MoE）。 |
| 參數（總量 / 活躍） | ≈ 1 trillion 總參數；~32B 每個 token 啟用（384 個專家，據報每個 token 選擇 8 個）。 |
| 模態（輸入 / 輸出） | 輸入：文字、圖像、影片（多模態）。輸出：主要為文字（豐富的推理軌跡），可選擇結構化的工具呼叫 / 多步驟輸出。 |
| 上下文視窗 | 256k tokens |
| 訓練資料 | 在 ~15 trillion 的視覺 + 文字混合 tokens 上持續預訓練（供應商報告）。訓練標註 / 資料集構成：未公開。 |
| 模式 | 思考模式（返回內部推理軌跡；建議 temp=1.0）與即時模式（無推理軌跡；建議 temp=0.6）。 |
| 代理特性 | 代理群集 / 平行子代理：協調器可生成最多 100 個子代理並執行大量工具呼叫（供應商聲稱最多 ~1,500 次工具呼叫；平行執行可降低執行時間）。 |
什麼是 Kimi K2.5？
Kimi K2.5 是 Moonshot AI 的開放權重旗艦大型語言模型，被設計為原生多模態且以代理為導向的系統，而非在文字型 LLM 上外掛組件。它將語言推理、視覺理解與長上下文處理整合於單一架構，能夠處理涉及文件、圖像、影片、工具與代理的複雜多步驟任務。
它面向長期、工具增強的工作流程（編碼、多步搜尋、文件/影片理解），並提供思考模式與即時模式兩種互動方式，以及原生 INT4 量化以提升推理效率。
Kimi K2.5 的核心功能
- 原生多模態推理
從預訓練開始即聯合訓練視覺與語言。Kimi K2.5 能跨圖像、螢幕截圖、示意圖與影片幀進行推理，無需依賴外部視覺適配器。 - 超長上下文視窗（256K tokens）
能夠在整個代碼庫、長篇研究論文、法律文件或延展的多小時對話中持續推理，無需截斷上下文。 - 代理群集執行模型
支援動態創建與協調多達 ~100 個專門子代理，以平行方式進行規劃、工具使用與任務分解，適用於複雜工作流程。 - 多種推理模式
- 即時模式：低延遲回應
- 思考模式：深度多步推理
- 代理 / 群集模式：自主任務執行與協調
- 強大的由視覺到程式碼能力
可將 UI 原型、螢幕截圖或影片示範轉換為可運作的前端程式碼，並在視覺上下文中除錯軟體。 - 高效的 MoE 擴展
MoE 架構每個 token 僅啟用部分專家，使模型具備兆級參數容量，同時相比稠密模型維持可控的推理成本。
Kimi K2.5 的基準測試表現
公開報告的基準測試結果（主要在以推理為重的設定下）：
推理與知識基準
| 基準測試 | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full（含工具） | 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 |
視覺與影片基準
| 基準測試 | 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 |
帶有標註的分數反映原始來源所報告的評估設定差異。
整體而言，Kimi K2.5 在多模態推理、長上下文任務與代理式工作流程方面展現出強勁競爭力，尤其在超越短篇 QA 的評估中。
Kimi K2.5 與其他前沿模型比較
| 維度 | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| 多模態 | 原生（視覺 + 文字） | 整合模組 | 整合模組 |
| 上下文長度 | 256K tokens | 長（具體上限未公開） | 長（典型 <256K） |
| 代理協調 | 多代理群集 | 單代理為主 | 單代理為主 |
| 模型取得 | 開放權重 | 專有 | 專有 |
| 部署 | 本地 / 雲端 / 自訂 | 僅 API | 僅 API |
模型選擇指南：
- 選擇 Kimi K2.5 用於開放權重部署、研究、長上下文推理或複雜代理工作流程。
- 選擇 GPT-5.2 以獲得生產級通用智能與強大的工具生態。
- 選擇 Gemini 3 Pro 以獲得與 Google 的生產力與搜尋堆疊的深度整合。
代表性使用案例
- 大規模文件與代碼分析
在單一上下文視窗中處理整個程式庫、法律文集或研究檔案。 - 視覺化軟體工程工作流程
使用螢幕截圖、UI 設計或錄製互動來生成、重構或除錯程式碼。 - 自主代理管線
透過代理群集執行涵蓋規劃、檢索、工具呼叫與綜合的端到端工作流程。 - 企業知識自動化
分析內部文件、試算表、PDF 與簡報，產出結構化報告與洞見。 - 研究與模型客製化
透過開放模型權重進行微調、對齊研究與實驗。
限制與注意事項
- 硬體需求高：全精度部署需要大量 GPU 記憶體；生產使用通常依賴量化（例如 INT4）。
- 代理群集成熟度：進階多代理行為仍在演進，可能需要謹慎設計協調策略。
- 推理複雜度：最佳表現取決於推理引擎、量化策略與路由配置。
如何透過 CometAPI 存取 Kimi k2.5 API
步驟 1：註冊取得 API 金鑰
登入 cometapi.com。若尚未成為使用者，請先註冊。登入你的 CometAPI 控制台。取得介面存取憑證 API 金鑰。在個人中心的 API token 處點選「Add Token」，取得 token 金鑰：sk-xxxxx 並提交。
步驟 2：向 Kimi k2.5 API 發送請求
選擇 “kimi-k2.5” 端點來發送 API 請求並設置請求主體。請求方法與請求主體可從我們網站的 API 文檔獲得。我們的網站也提供 Apifox 測試以便你的使用。將你帳戶中的 CometAPI 金鑰替換為實際值。基礎 URL 為 Chat Completions。
將你的問題或請求插入 content 欄位——模型會對此作出回應。處理 API 回應以取得生成的答案。
步驟 3：擷取並驗證結果
處理 API 回應以取得生成的答案。處理後，API 會返回任務狀態與輸出數據。