Home/Models/Moonshot AI/Kimi K2.5
M

Kimi K2.5

Invoer:$0.48/M
Uitvoer:$2.4/M
Kimi K2.5 is Kimi's meest intelligente model tot nu toe en behaalt open-source SoTA-prestaties op het gebied van Agent, code, visueel begrip en een reeks algemene intelligente taken. Kimi K2.5 is ook Kimi's meest veelzijdige model tot nu toe, met een native multimodale architectuur die zowel visuele als tekstinvoer ondersteunt, denk- en niet-denkmodi, en dialoog- en Agent-taken.
Nieuw
Commercieel gebruik
Playground
Overzicht
Functies
Prijzen
API

Technische specificaties van Kimi k2.5

KenmerkWaarde / opmerkingen
Modelnaam / leverancierKimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (open-weights).
ArchitectuurfamilieMixture-of-Experts (MoE) hybride redeneermodel (MoE in DeepSeek-stijl).
Parameters (totaal / actief)≈ 1 biljoen totale parameters; ~32B actief per token (384 experts, volgens opgave 8 per token geselecteerd).
Modaliteiten (invoer / uitvoer)Invoer: tekst, afbeeldingen, video (multimodaal). Uitvoer: primair tekst (rijke redeneringssporen), optioneel gestructureerde toolaanroepen / meerstapsresultaten.
Contextvenster256k tokens
TrainingsdataContinue pretraining op ~15 biljoen gemengde visuele + teksttokens (volgens de leverancier). Trainingslabels/dataset-samenstelling: niet openbaar gemaakt.
ModiThinking-modus (geeft interne redeneringssporen terug; aanbevolen temp=1.0) en Instant-modus (geen redeneringssporen; aanbevolen temp=0.6).
AgentfunctiesAgent Swarm / parallelle sub-agents: orchestrator kan tot 100 sub-agents starten en grote aantallen toolaanroepen uitvoeren (leverancier claimt tot ~1.500 toolaanroepen; parallelle uitvoering verkort de looptijd).

Wat is Kimi K2.5?

Kimi K2.5 is het open-weight vlaggenschip-taalmodel van Moonshot AI, ontworpen als een native multimodaal en agent-georiënteerd systeem in plaats van een uitsluitend tekstgebaseerde LLM met add-oncomponenten. Het integreert taalredenering, visueel begrip en lang-contextverwerking in één architectuur, waardoor complexe meerstapstaken mogelijk worden die documenten, afbeeldingen, video’s, tools en agents omvatten.

Het is ontworpen voor langetermijnworkflows met toolondersteuning (coderen, meerstapszoekopdrachten, document-/videobegrip) en wordt geleverd met twee interactiemodi (Thinking en Instant) en native INT4-kwantisatie voor efficiënte inferentie.

Kernfuncties van Kimi K2.5

  1. Native multimodale redenering
    Beeld en taal worden vanaf de pretraining gezamenlijk getraind. Kimi K2.5 kan redeneren over afbeeldingen, screenshots, diagrammen en videoframes zonder afhankelijk te zijn van externe vision-adapters.
  2. Ultralang contextvenster (256K tokens)
    Maakt persistent redeneren mogelijk over volledige codebases, lange onderzoeksartikelen, juridische documenten of uitgebreide gesprekken van meerdere uren zonder contextafkapping.
  3. Agent Swarm-uitvoeringsmodel
    Ondersteunt dynamische creatie en coördinatie van tot ~100 gespecialiseerde sub-agents, waardoor parallelle planning, toolgebruik en taakdecompositie voor complexe workflows mogelijk worden.
  4. Meerdere inferentiemodi
    • Instant-modus voor reacties met lage latentie
    • Thinking-modus voor diepgaande meerstapsredenering
    • Agent-/Swarm-modus voor autonome taakuitvoering en orkestratie
  5. Sterke vision-to-code-capaciteit
    In staat om UI-mock-ups, screenshots of videodemonstraties om te zetten in werkende front-endcode, en software te debuggen met visuele context.
  6. Efficiënte MoE-schaalbaarheid
    De MoE-architectuur activeert slechts een subset van experts per token, waardoor capaciteit op biljoenniveau mogelijk is met beheersbare inferentiekosten vergeleken met dense modellen.

Benchmarkprestaties van Kimi K2.5

Openbaar gerapporteerde benchmarkresultaten (voornamelijk in op redeneren gerichte settings):

Redeneren & kennis-benchmarks

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

Vision & video-benchmarks

BenchmarkKimi 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

Scores gemarkeerd met weerspiegelen verschillen in evaluatie-opzetten zoals gerapporteerd door de oorspronkelijke bronnen.

Al met al toont Kimi K2.5 sterke concurrentiekracht in multimodale redenering, lang-contexttaken en agent-stijl workflows, vooral wanneer geëvalueerd buiten kortvormige QA.

Kimi K2.5 vs andere frontiermodellen

DimensieKimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 Pro
MultimodaliteitNative (beeld + tekst)Geïntegreerde modulesGeïntegreerde modules
Contextlengte256K tokensLang (exacte limiet niet openbaar gemaakt)Lang (<256K typisch)
Agent-orkestratieMulti-agent-swarmFocus op één agentFocus op één agent
ModeltoegangOpen weightsPropriëtairPropriëtair
ImplementatieLokaal / cloud / maatwerkAlleen APIAlleen API

Richtlijnen voor modelselectie:

  • Kies Kimi K2.5 voor implementaties met open weights, onderzoek, lang-contextredenering of complexe agentworkflows.
  • Kies GPT-5.2 voor productieklare algemene intelligentie met sterke toolecosystemen.
  • Kies Gemini 3 Pro voor diepe integratie met Google’s productiviteits- en zoekstack.

Representatieve gebruiksscenario’s

  1. Grootschalige document- en code-analyse
    Verwerk volledige repositories, juridische corpora of onderzoeksarchieven in één contextvenster.
  2. Visuele software-engineeringworkflows
    Genereer, refactor of debug code aan de hand van screenshots, UI-ontwerpen of opgenomen interacties.
  3. Autonome agentpijplijnen
    Voer end-to-end-workflows uit met planning, retrieval, toolaanroepen en synthese via agent-swarms.
  4. Automatisering van ondernemingskennis
    Analyseer interne documenten, spreadsheets, PDF’s en presentaties om gestructureerde rapporten en inzichten te produceren.
  5. Onderzoek en modelaanpassing
    Fine-tuning, alignment-onderzoek en experimenten mogelijk gemaakt door open modelgewichten.

Beperkingen en aandachtspunten

  • Hoge hardwarevereisten: Implementatie in full-precision vereist aanzienlijke GPU-geheugenruimte; productiegebruik vertrouwt doorgaans op kwantisatie (bijv. INT4).
  • Rijpheid van Agent Swarm: Geavanceerde multi-agentgedragingen zijn nog in ontwikkeling en vereisen mogelijk zorgvuldige orkestratieontwerpen.
  • Inferentiecomplexiteit: Optimale prestaties hangen af van de inferentie-engine, kwantisatiestrategie en routeringsconfiguratie.

Toegang tot de Kimi k2.5-API via CometAPI

Stap 1: Meld u aan voor een API-sleutel

Log in op cometapi.com. Als u nog geen gebruiker bent, registreer u dan eerst. Meld u aan bij uw CometAPI-console. Haal de toegangssleutel (API key) van de interface op. Klik bij het API-token in het persoonlijke centrum op “Add Token”, verkrijg de tokensleutel: sk-xxxxx en verzend.

cometapi-sleutel

Stap 2: Verzend verzoeken naar de Kimi k2.5-API

Selecteer het “kimi-k2.5”-endpoint om het API-verzoek te versturen en stel de request body in. De requestmethode en request body zijn te vinden in onze website-API-documentatie. Onze website biedt ook Apifox-tests voor uw gemak. Vervang door uw eigen CometAPI-sleutel uit uw account. De basis-URL is Chat Completions.

Voeg uw vraag of verzoek in het content-veld in—dit is waarop het model zal reageren. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen.

Stap 3: Resultaten ophalen en verifiëren

Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen. Na verwerking reageert de API met de taakstatus en uitvoergegevens.

Veelgestelde vragen

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

Kimi K2.5 gebruikt een Mixture-of-Experts (MoE)-architectuur met in totaal ~1 biljoen parameters, waarvan ongeveer 32 miljard per token actief zijn tijdens inferentie. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

What types of input can Kimi K2.5 handle?

Kimi K2.5 is een native multimodaal model dat zowel taal- als visuele input (afbeeldingen en video) verwerkt zonder add-on-modules, met de ingebouwde MoonViT-vision-encoder. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

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

Kimi K2.5 ondersteunt een uitgebreid contextvenster tot 256,000 tokens, waardoor het de context kan behouden over grote documenten, uitgebreide codebases of lange gesprekken. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

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

Het model ondersteunt meerdere modi, waaronder Instant (snelle reacties), Thinking (diep redeneren) en Agent/Agent Swarm-modi voor het orkestreren van complexe meerstapstaken. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

How does the Agent Swarm feature enhance performance?

Agent Swarm stelt Kimi K2.5 in staat om dynamisch tot ~100 gespecialiseerde subagenten te genereren en te coördineren die parallel aan complexe doelstellingen werken, waardoor de end-to-end-doorlooptijd in meerstapsworkflows afneemt. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

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

Ja — Kimi K2.5 kan code genereren of debuggen op basis van visuele input zoals UI-mock-ups of schermafbeeldingen, omdat visuele en talige redenering in de kern geïntegreerd zijn. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

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

Vanwege de omvang (1T parameters) vereist een volledige lokale uitrol met alle gewichten aanzienlijke hardware (honderden GB aan RAM/VRAM), en de meest geavanceerde mogelijkheden (zoals Agent Swarm) kunnen experimenteel zijn of in bèta. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

Functies voor Kimi K2.5

<think> 用户要求我将英文文本翻译成荷兰语(Nederlands)。我需要注意： 1. 保持格式和特殊字符（如{} 变量占位符） 2. 技术术语保持准确性 3. 保持语气和风格 4. UI文本要简洁明了 5. 只返回翻译文本，不要添加解释 6. 不要添加任何前缀或说明 原文是： "Explore the key features of Kimi K2.5, designed to enhance performance and usability. Discover how these capabilities can benefit your projects and improve user experience." 这看起来是产品或技术介绍的文本，需要翻译成荷兰语。我需要保持Kimi K2.5这个占位符不变。 让我翻译： - Explore = Ontdek/Verken - key features = belangrijkste functies/eigenschappen - designed to enhance = ontworpen om te verbeteren - performance = prestaties - usability = bruikbaarheid - Discover = Ontdek - capabilities = mogelijkheden - benefit = ten goede komen/voordeel opleveren - projects = projecten - improve = verbeteren - user experience = gebruikerservaring 翻译： Ontdek de belangrijkste functies van Kimi K2.5, ontworpen om prestaties en bruikbaarheid te verbeteren. Ontdek hoe deze mogelijkheden uw projecten ten goede kunnen komen en de gebruikerservaring kunnen verbeteren. 不过"Ontdek"出现了两次，可能需要调整一下： Verken de belangrijkste functies van Kimi K2.5, ontworpen om prestaties en bruikbaarheid te verbeteren. Ontdek hoe deze mogelijkheden uw projecten ten goede kunnen komen en de gebruikerservaring kunnen verbeteren. I'll explore how these capabilities can positively impact your projects and optimize the user experience. </think> Verken de belangrijkste functies van Kimi K2.5, ontworpen om prestaties en bruikbaarheid te verbeteren. Ontdek hoe deze mogelijkheden uw projecten ten goede kunnen komen en de gebruikerservaring verbeteren.

Prijzen voor Kimi K2.5

Ontdek concurrerende prijzen voor Kimi K2.5, ontworpen om te passen bij verschillende budgetten en gebruiksbehoeften. Onze flexibele abonnementen zorgen ervoor dat u alleen betaalt voor wat u gebruikt, waardoor het gemakkelijk is om op te schalen naarmate uw vereisten groeien. Ontdek hoe Kimi K2.5 uw projecten kan verbeteren terwijl de kosten beheersbaar blijven.
Comet Prijs (USD / M Tokens)Officiële Prijs (USD / M Tokens)
Invoer:$0.48/M
Uitvoer:$2.4/M
Invoer:$0.6/M
Uitvoer:$3/M

Voorbeeldcode en API voor Kimi K2.5

Krijg toegang tot uitgebreide voorbeeldcode en API-bronnen voor Kimi K2.5 om uw integratieproces te stroomlijnen. Onze gedetailleerde documentatie biedt stapsgewijze begeleiding en helpt u het volledige potentieel van Kimi K2.5 in uw projecten te benutten.
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)

Meer modellen