Technische specificaties van Kimi k2.5
| Item | Waarde / opmerkingen |
|---|---|
| Modelnaam / leverancier | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (open-gewichten). |
| Architectuurfamilie | Mixture-of-Experts (MoE) hybride redeneermodel (MoE in DeepSeek-stijl). |
| Parameters (totaal / actief) | ≈ 1 biljoen totale parameters; ~32B actief per token (384 experts, gerapporteerd: 8 geselecteerd per token). |
| Modaliteiten (invoer / uitvoer) | Invoer: tekst, afbeeldingen, video (multimodaal). Uitvoer: primair tekst (rijke redeneersporen), optioneel gestructureerde tool-aanroepen / meerstapsuitvoer. |
| Contextvenster | 256k tokens |
| Trainingsgegevens | Doorlopende pretraining op ~15 biljoen gemengde visuele + teksttokens (volgens de leverancier). Trainingslabels/datasetsamenstelling: niet openbaar gemaakt. |
| Modi | Denkmodus (geeft interne redeneersporen terug; aanbevolen temp=1.0) en Directe modus (geen redeneersporen; aanbevolen temp=0.6). |
| Agentfuncties | Agent Swarm / parallelle subagenten: de orkestrator kan tot 100 subagenten starten en grote aantallen tool-aanroepen uitvoeren (leverancier claimt tot ~1.500 tool-aanroepen; parallelle uitvoering verkort de doorlooptijd). |
Wat is Kimi K2.5?
Kimi K2.5 is Moonshot AI’s vlaggenschip-groot taalmodel met open gewichten, ontworpen als een native multimodaal en agent-georiënteerd systeem in plaats van een puur tekst-LLM met add-oncomponenten. Het integreert taalredeneren, visueel begrip en lang-contextverwerking in één architectuur, waardoor complexe meerstapstaken mogelijk worden die documenten, afbeeldingen, video’s, tools en agenten omvatten.
Het is ontworpen voor langetermijnworkflows met toolondersteuning (coderen, meerstaps zoeken, begrip van documenten/video’s) en wordt geleverd met twee interactiemodi (Denkmodus en Directe modus) en native INT4-kwantisatie voor efficiënte inferentie.
Kernfuncties van Kimi K2.5
- Native multimodaal redeneren
Beeld en taal worden vanaf de pretraining gezamenlijk getraind. Kimi K2.5 kan redeneren over afbeeldingen, schermafbeeldingen, diagrammen en videoframes zonder te vertrouwen op externe visie-adapters. - Ultralang contextvenster (256K tokens)
Maakt blijvend redeneren mogelijk over volledige codebases, lange onderzoeksartikelen, juridische documenten of langdurige gesprekken zonder contextafkapping. - Agent Swarm-uitvoeringsmodel
Ondersteunt dynamische creatie en coördinatie van tot ~100 gespecialiseerde subagenten, waardoor parallelle planning, toolgebruik en taakdecompositie voor complexe workflows mogelijk worden. - Meerdere inferentiemodi
- Instant-modus voor reacties met lage latentie
- Denkmodus voor diepgaand meerstaps redeneren
- Agent-/Swarm-modus voor autonome taakuitvoering en orkestratie
- Sterke vision-to-code-capaciteit
In staat om UI-mock-ups, schermafbeeldingen of videodemonstraties om te zetten in werkende front-endcode, en software te debuggen met visuele context. - Efficiënte MoE-schaalbaarheid
De MoE-architectuur activeert slechts een subset van experts per token, wat triljoencapaciteit mogelijk maakt met beheersbare inferentiekosten vergeleken met dichte modellen.
Benchmarkprestaties van Kimi K2.5
Openbaar gerapporteerde benchmarkresultaten (voornamelijk in redeneergerichte settings):
Redeneer- en kennisbenchmarks
| 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 |
Visie- en videobenchmarks
| 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 een sterretje weerspiegelen verschillen in evaluatie-opzetten die door de oorspronkelijke bronnen zijn gerapporteerd.
Al met al toont Kimi K2.5 sterke concurrentiekracht in multimodaal redeneren, lang-contexttaken en agent-achtige workflows, vooral wanneer beoordeeld buiten korte QA-vormen.
Kimi K2.5 vs andere toonaangevende modellen
| Dimensie | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodaliteit | Native (beeld + tekst) | Geïntegreerde modules | Geïntegreerde modules |
| Contextlengte | 256K tokens | Lang (exacte limiet niet openbaar) | Lang (<256K typisch) |
| Agent-orkestratie | Multi-agentswarm | Focus op één agent | Focus op één agent |
| Modeltoegang | Open gewichten | Propriëtair | Propriëtair |
| Implementatie | Lokaal / cloud / maatwerk | Alleen API | Alleen API |
Modelselectierichtlijnen:
- Kies Kimi K2.5 voor implementaties met open gewichten, onderzoek, lang-context redeneren 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 code-analyse
Verwerk volledige repositories, juridische corpora of onderzoeksarchieven in één contextvenster. - Visuele software-engineeringworkflows
Genereer, refactor of debug code met behulp van schermafbeeldingen, UI-ontwerpen of opgenomen interacties. - Autonome agentpijplijnen
Voer end-to-end workflows uit met planning, retrieval, tool-aanroepen en synthese via agent-swarms. - Automatisering van ondernemingskennis
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 modelgewichten.
Beperkingen en aandachtspunten
- Hoge hardwarevereisten: Implementatie met volledige precisie vereist aanzienlijke GPU-geheugen; productiegebruik vertrouwt doorgaans op kwantisatie (bijv. INT4).
- Volwassenheid van Agent Swarm: Geavanceerde multi-agentgedragingen zijn nog in ontwikkeling en vereisen mogelijk zorgvuldige orkestratieontwerp.
- Inferentiecomplexiteit: Optimale prestaties zijn afhankelijk van de inferentie-engine, kwantisatiestrategie en routeringsconfiguratie.
Toegang tot de Kimi k2.5-API via CometAPI
Stap 1: Registreer 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. Verkrijg de toegangsreferentie API-sleutel van de interface. Klik op “Add Token” bij het API-token in het persoonlijke centrum, haal de tokensleutel op: 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 versturen en stel de request body in. De requestmethode en request body zijn te vinden in onze website API-doc. Onze website biedt ook Apifox-test voor uw gemak. Vervang door uw eigen CometAPI-sleutel uit uw account. Basis-URL is Chat Completions.
Plaats uw vraag of verzoek in het veld content—dit is waarop het model reageert. 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 uitvoerdata.