Technische specificaties van Kimi k2.5
| Item | Waarde / opmerkingen |
|---|---|
| Model name / vendor | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (open gewichten). |
| Architecture family | Mixture-of-Experts (MoE) hybride redeneermodel (MoE in DeepSeek-stijl). |
| Parameters (total / active) | ≈ 1 biljoen totale parameters; ~32B actief per token (384 experts, 8 geselecteerd per token gerapporteerd). |
| Modalities (input / output) | Invoer: tekst, afbeeldingen, video (multimodaal). Uitvoer: voornamelijk tekst (rijke redeneersporen), optioneel gestructureerde toolaanroepen / uitvoer in meerdere stappen. |
| Context window | 256k tokens |
| Training data | Voortdurende pretraining op ~15 biljoen gemengde visuele + teksttokens (volgens leverancier). Trainingslabels/samenstelling van dataset: niet openbaar. |
| Modes | Thinking-modus (geeft interne redeneersporen terug; aanbevolen temp=1.0) en Instant-modus (geen redeneersporen; aanbevolen temp=0.6). |
| Agent features | Agent Swarm / parallelle sub-agents: de orkestrator 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 vlaggenschipmodel met open gewichten van Moonshot AI, ontworpen als een native multimodaal en agent-georiënteerd systeem in plaats van een tekst-only LLM met add-oncomponenten. Het integreert taalredeneren, visueel begrip en long-contextverwerking in één architectuur, waardoor complexe taken in meerdere stappen mogelijk zijn die documenten, afbeeldingen, video’s, tools en agents omvatten.
Het is ontworpen voor langetermijn-, tool-ondersteunde workflows (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
- Native multimodale redenering
De visuele en taalcomponenten 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. - Ultralang contextvenster (256K tokens)
Maakt aanhoudende redenering over volledige codebases, lange onderzoeksartikelen, juridische documenten of uitgebreide meeruurse conversaties mogelijk zonder inkorting van de context. - 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. - Meerdere inferentiemodi
- Instant-modus voor reacties met lage latentie
- Thinking-modus voor diepgaande redenering in meerdere stappen
- Agent / Swarm-modus voor autonome taakuitvoering en orkestratie
- Sterke beeld-naar-code-capaciteit
In staat om UI-mock-ups, screenshots of videodemonstraties om te zetten in werkende front-endcode en software te debuggen met behulp van visuele context. - Efficiënte MoE-schaalbaarheid
De MoE-architectuur activeert slechts een subset van experts per token, waardoor een capaciteit van een biljoen parameters mogelijk is met beheersbare inferentiekosten vergeleken met dichte modellen.
Benchmarkprestaties van Kimi K2.5
Openbaar gerapporteerde benchmarkresultaten (voornamelijk in op redeneren gerichte settings):
Benchmarks voor redeneren en kennis
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (met 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 vision 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 met markering weerspiegelen verschillen in evaluatie-opzetten zoals gerapporteerd door de oorspronkelijke bronnen.
Al met al toont Kimi K2.5 sterke concurrentiekracht in multimodale redenering, taken met lange context en agent-achtige workflows, vooral wanneer beoordeeld buiten kortvormige QA.
Kimi K2.5 vs andere frontiermodellen
| Dimensie | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodaliteit | Native (beeld + tekst) | Geïntegreerde modules | Geïntegreerde modules |
| Contextlengte | 256K tokens | Lang (exacte limiet onbekend) | Lang (<256K typisch) |
| Agent-orkestratie | Multi-agent-swarm | Single-agentfocus | Single-agentfocus |
| Modeltoegang | Open gewichten | Proprietary | Proprietary |
| Implementatie | Lokaal / cloud / maatwerk | Alleen API | Alleen API |
Richtlijnen voor modelselectie:
- Kies Kimi K2.5 voor implementatie met open gewichten, onderzoek, long-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
- Grootschalige document- en codeanalyse
Verwerk volledige repositories, juridische corpora of onderzoeksarchieven in één contextvenster. - Visuele software-engineeringworkflows
Genereer, refactor of debug code met behulp van screenshots, UI-designs of opgenomen interacties. - Autonome agent-pijplijnen
Voer end-to-end-workflows uit met planning, retrieval, toolaanroepen en synthese via agent-swarms. - Automatisering van enterprise-kennis
Analyseer interne documenten, spreadsheets, PDF’s en presentaties om gestructureerde rapporten en inzichten te produceren. - Onderzoek en modelaanpassing
Fine-tuning, alignment-onderzoek en experimenten mogelijk gemaakt door open gewichten.
Beperkingen en aandachtspunten
- Hoge hardwarevereisten: Implementatie in volledige precisie vereist aanzienlijk GPU-geheugen; productiegebruik vertrouwt doorgaans op kwantisatie (bijv. INT4).
- Volwassenheid van Agent Swarm: Geavanceerde multi-agentgedragingen zijn nog in ontwikkeling en kunnen zorgvuldig orkestratieontwerp vereisen.
- Complexiteit van inferentie: Optimale prestaties zijn afhankelijk van de inferentie-engine, kwantisatiestrategie en routeringsconfiguratie.
Hoe toegang te krijgen tot de Kimi k2.5-API via CometAPI
Stap 1: Registreer 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 API-sleutel voor toegang tot de interface. Klik op “Add Token” bij de API-token in het persoonlijke centrum, verkrijg de token key: sk-xxxxx en dien in.
Stap 2: Verzend verzoeken naar de Kimi k2.5-API
Selecteer het “kimi-k2.5”-endpoint om het API-verzoek te verzenden en stel de request body in. De requestmethode en request body zijn te vinden in onze website-API-doc. Onze website biedt ook een Apifox-test voor je gemak. Vervang door je eigen 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 krijgen. Na verwerking geeft de API de taakstatus en uitvoergegevens terug.