Spesifikasi teknikal Kimi k2.5
| Item | Nilai / nota |
|---|---|
| Model name / vendor | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (open-weights). |
| Architecture family | Model penaakulan hibrid Mixture-of-Experts (MoE) (MoE gaya DeepSeek). |
| Parameters (total / active) | ≈ 1 trilion parameter keseluruhan; ~32B aktif setiap token (384 pakar, 8 dipilih bagi setiap token dilaporkan). |
| Modalities (input / output) | Input: teks, imej, video (multimodal). Output: terutamanya teks (jejak penaakulan yang kaya), opsyenal panggilan alat berstruktur / output berbilang langkah. |
| Context window | 256k token |
| Training data | Pralatih berterusan pada ~15 trilion token visual + teks bercampur (dilaporkan oleh vendor). Label latihan/komposisi set data: tidak didedahkan. |
| Modes | Mod Thinking (mengembalikan jejak penaakulan dalaman; temp=1.0 disyorkan) dan mod Instant (tiada jejak penaakulan; temp=0.6 disyorkan). |
| Agent features | Agent Swarm / sub‑ejen selari: orkestrator boleh mencipta sehingga ~1,500 panggilan alat; pelaksanaan selari mengurangkan masa jalan). |
Apakah Kimi K2.5?
Kimi K2.5 ialah model bahasa besar terkemuka open-weight oleh Moonshot AI, direka sebagai sistem multimodal asli dan berorientasikan ejen dan bukannya LLM berasaskan teks semata-mata dengan komponen tambahan. Ia mengintegrasikan penaakulan bahasa, pemahaman visual, dan pemprosesan konteks panjang dalam satu seni bina, membolehkan tugas berbilang langkah yang kompleks melibatkan dokumen, imej, video, alatan, dan ejen.
Ia direka untuk aliran kerja jangka panjang yang diperkaya alat (pengaturcaraan, carian berbilang langkah, pemahaman dokumen/video) serta disertakan dengan dua mod interaksi (Thinking dan Instant) dan kuantisasi INT4 asli untuk inferens cekap.
Ciri Teras Kimi K2.5
- Penaakulan multimodal asli
Visi dan bahasa dilatih bersama dari peringkat pralatih. Kimi K2.5 boleh membuat penaakulan merentasi imej, tangkapan skrin, diagram, dan bingkai video tanpa bergantung pada penyesuai visi luaran. - Tetingkap konteks ultra panjang (256K token)
Membolehkan penaakulan berterusan merentasi keseluruhan pangkalan kod, kertas penyelidikan panjang, dokumen undang-undang, atau perbualan berjam-jam tanpa pemangkasan konteks. - Model pelaksanaan Agent Swarm
Menyokong penciptaan dan penyelarasan dinamik sehingga ~100 sub‑ejen khusus, membolehkan perancangan selari, penggunaan alat, dan penguraian tugas untuk aliran kerja kompleks. - Pelbagai mod inferens
- Mod Instant untuk respons berlatensi rendah
- Mod Thinking untuk penaakulan berbilang langkah yang mendalam
- Mod Agent / Swarm untuk pelaksanaan tugas autonomi dan orkestrasi
- Keupayaan vision‑to‑code yang kukuh
Mampu menukar reka letak UI, tangkapan skrin, atau demonstrasi video kepada kod front‑end yang berfungsi, serta menyahpepijat perisian menggunakan konteks visual. - Penskalaan MoE yang cekap
Seni bina MoE mengaktifkan hanya subset pakar bagi setiap token, membolehkan kapasiti trilion parameter dengan kos inferens yang terkawal berbanding model tumpat.
Prestasi Penanda Aras Kimi K2.5
Keputusan penanda aras yang dilaporkan secara awam (terutamanya dalam tetapan berfokus penaakulan):
Penanda Aras Penaakulan & Pengetahuan
| Penanda aras | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (with tools) | 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 |
Penanda Aras Visi & Video
| Penanda aras | 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 |
Skor bertanda * mencerminkan perbezaan dalam persediaan penilaian seperti yang dilaporkan oleh sumber asal.
Secara keseluruhan, Kimi K2.5 menunjukkan daya saing yang kukuh dalam penaakulan multimodal, tugas berkonteks panjang, dan aliran kerja berasaskan ejen, terutamanya apabila dinilai melangkaui QA bentuk pendek.
Kimi K2.5 vs Model Barisan Hadapan Lain
| Dimensi | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodaliti | Asli (visi + teks) | Modul bersepadu | Modul bersepadu |
| Panjang konteks | 256K token | Panjang (had tepat tidak didedahkan) | Panjang (<256K tipikal) |
| Orkestrasi ejen | Swarm berbilang ejen | Fokus ejen tunggal | Fokus ejen tunggal |
| Akses model | Open weights | Proprietari | Proprietari |
| Penyebaran | Setempat / awan / tersuai | Hanya API | Hanya API |
Panduan pemilihan model:
- Pilih Kimi K2.5 untuk penyebaran open-weight, penyelidikan, penaakulan berkonteks panjang, atau aliran kerja ejen yang kompleks.
- Pilih GPT-5.2 untuk kecerdasan am gred produksi dengan ekosistem alat yang kukuh.
- Pilih Gemini 3 Pro untuk integrasi mendalam dengan rangkaian produktiviti dan carian Google.
Kes Penggunaan Representatif
- Analisis dokumen dan kod berskala besar
Memproses keseluruhan repositori, korpus undang-undang, atau arkib penyelidikan dalam satu tetingkap konteks. - Aliran kerja kejuruteraan perisian berasaskan visual
Menjana, merombak, atau menyahpepijat kod menggunakan tangkapan skrin, reka bentuk UI, atau interaksi yang dirakam. - Rangkaian ejen autonomi
Melaksanakan aliran kerja hujung ke hujung yang melibatkan perancangan, pengambilan, panggilan alat, dan sintesis melalui swarm ejen. - Automasi pengetahuan perusahaan
Menganalisis dokumen dalaman, hamparan, PDF, dan pembentangan untuk menghasilkan laporan dan cerapan berstruktur. - Penyelidikan dan penyuaian model
Fine-tuning, penyelidikan penjajaran, dan eksperimen dipermudah oleh berat model yang terbuka.
Had dan Pertimbangan
- Keperluan perkakasan tinggi: Penyebaran ketepatan penuh memerlukan memori GPU yang besar; penggunaan produksi lazimnya bergantung pada kuantisasi (contohnya, INT4).
- Kematangan Agent Swarm: Tingkah laku berbilang ejen lanjutan masih berkembang dan mungkin memerlukan reka bentuk orkestrasi yang teliti.
- Kekompleksan inferens: Prestasi optimum bergantung pada enjin inferens, strategi kuantisasi, dan konfigurasi perutean.
Cara mengakses API Kimi k2.5 melalui CometAPI
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk ke CometAPI console. Dapatkan kunci API kelayakan akses bagi antaramuka. Klik “Add Token” pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan hantar.
Langkah 2: Hantar Permintaan ke API Kimi k2.5
Pilih endpoint “kimi-k2.5” untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dok API di laman web kami. Laman kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan dengan kunci CometAPI sebenar daripada akaun anda. base url ialah Chat Completions.
Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan kandungan—ini ialah apa yang model akan respons. Proseskan respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.
Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Keputusan
Proseskan respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas pemprosesan, API memberikan status tugas dan data output.