Technische specificaties van Kimi k2.5
| Item | Waarde / opmerkingen |
|---|---|
| Modelnaam / leverancier | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (open-weights). |
| Architectuurfamilie | Mixture-of-Experts (MoE) hybride redeneermodel (DeepSeek-stijl MoE). |
| Parameters (totaal / actief) | ≈ 1 biljoen totale parameters; ~32B actief per token (384 experts, 8 geselecteerd per token gerapporteerd). |
| Modaliteiten (input / output) | Input: tekst, afbeeldingen, video (multimodaal). Output: voornamelijk tekst (uitgebreide reasoning traces), optioneel gestructureerde tool calls / meerstapsoutputs. |
| Contextvenster | 256k tokens |
| Trainingsdata | Continue pretraining op ~15 biljoen gemengde visuele + teksttokens (door leverancier gerapporteerd). Trainingslabels/datasetsamenstelling: niet openbaar gemaakt. |
| Modi | Thinking mode (retourneert interne reasoning traces; aanbevolen temp=1.0) en Instant mode (geen reasoning traces; aanbevolen temp=0.6). |
| Agentfuncties | Agent Swarm / parallelle sub-agents: de orchestrator kan tot 100 sub-agents starten en grote aantallen tool calls uitvoeren (de leverancier claimt tot ~1.500 tool calls; parallelle uitvoering verlaagt de runtime). |
Wat is Kimi K2.5?
Kimi K2.5 is Moonshot AI’s open-weight vlaggenschipmodel voor grote taalmodellen, ontworpen als een native multimodaal en agentgericht systeem in plaats van een tekst-only LLM met toegevoegde componenten. Het integreert taalredenering, beeldbegrip en verwerking van lange contexten in één enkele architectuur, waardoor complexe meerstapstaken mogelijk worden waarbij documenten, afbeeldingen, video’s, tools en agents betrokken zijn.
Het is ontworpen voor langlopende, tool-augmented workflows (coderen, meerstapszoeken, document-/videobegrip) en wordt geleverd met twee interactiemodi (Thinking en Instant) en native INT4-kwantisatie voor efficiënte inferentie.
Kernfuncties van Kimi K2.5
- Native multimodale redenering
Visie en taal worden gezamenlijk getraind vanaf de pretraining. Kimi K2.5 kan redeneren over afbeeldingen, screenshots, diagrammen en videoframes zonder afhankelijk te zijn van externe vision adapters. - Ultralang contextvenster (256K tokens)
Maakt persistent redeneren mogelijk over volledige codebases, lange onderzoeksartikelen, juridische documenten of uitgebreide gesprekken van meerdere uren zonder contextafkapping. - Agent Swarm-uitvoeringsmodel
Ondersteunt het dynamisch creëren en coördineren van maximaal ~100 gespecialiseerde sub-agents, wat parallelle planning, toolgebruik en taakdecompositie voor complexe workflows mogelijk maakt. - Meerdere inferentiemodi
- Instant mode voor reacties met lage latentie
- Thinking mode voor diepgaande meerstapsredenering
- Agent / Swarm mode voor autonome taakuitvoering en orkestratie
- Sterke vision-to-code-capaciteit
In staat om UI-mockups, screenshots of videodemonstraties om te zetten in werkende front-endcode, en software te debuggen met behulp van visuele context. - Efficiënte MoE-schaling
De MoE-architectuur activeert slechts een subset van experts per token, waardoor capaciteit op biljoen-parameterschaal mogelijk is met beheersbare inferentiekosten vergeleken met dense modellen.
Benchmarkprestaties van Kimi K2.5
Publiek gerapporteerde benchmarkresultaten (voornamelijk in redeneergerichte settings):
Benchmarks voor redenering en kennis
| Benchmark | 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 |
Benchmarks voor visie en video
| Benchmark | 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 |
Scores gemarkeerd met weerspiegelen verschillen in evaluatie-opzetten die door de oorspronkelijke bronnen zijn gerapporteerd.
Over het geheel genomen toont Kimi K2.5 sterke concurrentiekracht in multimodale redenering, taken met lange context en agentachtige workflows, vooral wanneer het wordt geëvalueerd voorbij kortvormige QA.
Kimi K2.5 versus andere frontiermodellen
| Dimensie | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodaliteit | Native (vision + text) | Geïntegreerde modules | Geïntegreerde modules |
| Contextlengte | 256K tokens | Lang (exacte limiet niet openbaar) | Lang (<256K typisch) |
| Agentorkestratie | Multi-agent swarm | Focus op single-agent | Focus op single-agent |
| Modeltoegang | Open weights | Proprietary | Proprietary |
| Implementatie | Lokaal / cloud / custom | Alleen API | Alleen API |
Richtlijnen voor modelkeuze:
- Kies Kimi K2.5 voor open-weight implementatie, onderzoek, redenering met lange context of complexe agentworkflows.
- Kies GPT-5.2 voor productieklare algemene intelligentie met sterke tool-ecosystemen.
- Kies Gemini 3 Pro voor diepe integratie met Google’s productiviteits- en zoekstack.
Representatieve use cases
- Grootschalige document- en codeanalyse
Verwerk volledige repositories, juridische corpora of onderzoeksarchieven binnen één contextvenster. - Visuele software-engineeringworkflows
Genereer, refactor of debug code met behulp van screenshots, UI-ontwerpen of opgenomen interacties. - Autonome agentpijplijnen
Voer end-to-end workflows uit met planning, retrieval, tool calls en synthese via agent swarms. - Automatisering van enterprise knowledge
Analyseer interne documenten, spreadsheets, PDF’s en presentaties om gestructureerde rapporten en inzichten te produceren. - Onderzoek en modelaanpassing
Fine-tuning, alignment-onderzoek en experimentatie mogelijk gemaakt door open modelgewichten.
Beperkingen en aandachtspunten
- Hoge hardwarevereisten: Implementatie met volledige precisie vereist aanzienlijke GPU-geheugencapaciteit; productiegebruik vertrouwt doorgaans op kwantisatie (bijv. INT4).
- Volwassenheid van Agent Swarm: Geavanceerd multi-agentgedrag is nog in ontwikkeling en kan een zorgvuldig orkestratieontwerp vereisen.
- Inferentiecomplexiteit: Optimale prestaties hangen af van de inference engine, kwantisatiestrategie en routeringsconfiguratie.
Hoe krijg je toegang tot de Kimi k2.5 API via CometAPI
Stap 1: Meld je aan voor een API-sleutel
Log in op cometapi.com. Als je nog geen gebruiker bent, registreer je dan eerst. Meld je aan bij je CometAPI-console. Verkrijg de toegangsgegevens API key van de interface. Klik op “Add Token” bij het API-token in het persoonlijke centrum, verkrijg de token key: sk-xxxxx en dien deze in.
Stap 2: Verstuur verzoeken naar de Kimi k2.5 API
Selecteer het endpoint “kimi-k2.5” om het API-verzoek te verzenden en stel de request body in. De request method en request body zijn verkrijgbaar in onze API-documentatie op de website. Onze website biedt voor jouw gemak ook Apifox-tests. Vervang dit door je daadwerkelijke CometAPI-sleutel uit je account. De base url is Chat Completions.
Voeg je 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 antwoordt de API met de taakstatus en outputdata.