Tekniske spesifikasjoner for Kimi k2.5
| Element | Verdi / merknader |
|---|---|
| Modellnavn / leverandør | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (åpne vekter). |
| Arkitekturfamilie | Mixture-of-Experts (MoE) hybrid resonneringsmodell (MoE i DeepSeek-stil). |
| Parametere (totalt / aktive) | ≈ 1 billion totale parametere; ~32B aktive per token (384 eksperter, 8 valgt per token rapportert). |
| Modaliteter (inngang / utgang) | Inngang: tekst, bilder, video (multimodal). Utgang: primært tekst (rike resonneringsspor), valgfritt strukturerte verktøykall / flertrinnsutdata. |
| Kontekstvindu | 256k tokens |
| Treningsdata | Kontinuerlig fortrening på ~15 billion blandede visuelle + teksttokens (ifølge leverandør). Treningsetiketter/datasettssammensetning: uoppgitt. |
| Moduser | Thinking-modus (returnerer interne resonneringsspor; anbefalt temp=1.0) og Instant-modus (ingen resonneringsspor; anbefalt temp=0.6). |
| Agentfunksjoner | Agent Swarm / parallelle underagenter: orkestratoren kan opprette opptil 100 underagenter og utføre et stort antall verktøykall (leverandør hevder opptil ~1 500 verktøykall; parallell utførelse reduserer kjøretid). |
Hva er Kimi K2.5?
Kimi K2.5 er Moonshot AIs åpne flaggskipmodell for store språkmodeller, designet som et innfødt multimodalt og agentorientert system snarere enn en tekst‑kun LLM med tilleggskomponenter. Den integrerer språklig resonnering, visjonsforståelse og langt kontekstvindu i én arkitektur, som muliggjør komplekse flertrinnsoppgaver som involverer dokumenter, bilder, videoer, verktøy og agenter.
Den er designet for lang‑horisont, verktøyforsterkede arbeidsflyter (koding, flertrinnssøk, dokument/video‑forståelse) og leveres med to interaksjonsmoduser (Thinking og Instant) samt innebygd INT4‑kvantisering for effektiv inferens.
Kjernefunksjoner i Kimi K2.5
- Innfødt multimodal resonnering
Visjon og språk trenes sammen fra fortrening og utover. Kimi K2.5 kan resonere på tvers av bilder, skjermbilder, diagrammer og videorammer uten å være avhengig av eksterne visjonsadaptere. - Ultralangt kontekstvindu (256K tokens)
Muliggjør vedvarende resonnering over hele kodebaser, lange forskningsartikler, juridiske dokumenter eller utvidede flertimers samtaler uten kontekstkutt. - Agent Swarm‑utførelsesmodell
Støtter dynamisk opprettelse og koordinering av opptil ~100 spesialiserte underagenter, som muliggjør parallell planlegging, verktøybruk og oppgavedeling for komplekse arbeidsflyter. - Flere inferensmoduser
- Instant‑modus for lav latens
- Thinking‑modus for dyp flertrinnsresonnering
- Agent / Swarm‑modus for autonom oppgaveutførelse og orkestrering
- Sterk visjon‑til‑kode‑kapabilitet
Kan konvertere UI‑mockups, skjermbilder eller videodemonstrasjoner til fungerende front‑end‑kode, og debugge programvare ved bruk av visuell kontekst. - Effektiv MoE‑skalering
MoE‑arkitekturen aktiverer kun et delsett av eksperter per token, noe som gir kapasitet på trillion‑nivå med håndterbar inferenskostnad sammenlignet med tette modeller.
Benchmark‑ytelse for Kimi K2.5
Offentlig rapporterte benchmark‑resultater (primært i resonneringsfokuserte oppsett):
Resonnerings‑ og kunnskapsbenchmarker
| 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 |
Visjon‑ og video‑benchmarker
| 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 |
Poeng merket med gjenspeiler forskjeller i evalueringsoppsett rapportert av originale kilder.
Alt i alt viser Kimi K2.5 sterk konkurranseevne innen multimodal resonnering, lang‑kontekstsoppgaver og agent‑stil arbeidsflyter, spesielt når evaluert utover kortformet QA.
Kimi K2.5 vs andre frontmodeller
| Dimensjon | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodalitet | Innfødt (visjon + tekst) | Integrerte moduler | Integrerte moduler |
| Kontekstlengde | 256K tokens | Lang (nøyaktig grense uoppgitt) | Lang (<256K typisk) |
| Agentorkestrering | Multiagent‑swarm | Enkeltagent‑fokus | Enkeltagent‑fokus |
| Modelltilgang | Åpne vekter | Proprietær | Proprietær |
| Distribusjon | Lokalt / sky / tilpasset | Kun API | Kun API |
Veiledning for modellvalg:
- Velg Kimi K2.5 for utrulling med åpne vekter, forskning, lang‑kontekstresonnering eller komplekse agentarbeidsflyter.
- Velg GPT-5.2 for produksjonsklar generell intelligens med sterke verktøyøkosystemer.
- Velg Gemini 3 Pro for dyp integrasjon med Googles produktivitets‑ og søkestakk.
Representative bruksområder
- Storskala dokument‑ og kodeanalyse
Prosesser hele repositorier, juridiske korpora eller forskningsarkiver i ett kontekstvindu. - Visuelle programvareingeniør‑arbeidsflyter
Generer, refaktorer eller debugge kode ved bruk av skjermbilder, UI‑design eller opptak av interaksjoner. - Autonome agent‑pipeliner
Utfør ende‑til‑ende arbeidsflyter som involverer planlegging, gjenfinning, verktøykall og syntese via agent‑swarm. - Automatisering av virksomhetskunnskap
Analyser interne dokumenter, regneark, PDF‑er og presentasjoner for å produsere strukturerte rapporter og innsikter. - Forskning og modelltllpasning
Finjustering, tilpasningsforskning og eksperimentering muliggjort av åpne modellvekter.
Begrensninger og hensyn
- Høye maskinvarekrav: Distribuering i full presisjon krever betydelig GPU‑minne; produksjonsbruk er vanligvis avhengig av kvantisering (f.eks. INT4).
- Agent Swarm‑modenhet: Avanserte multiagent‑oppførsel er fortsatt i utvikling og kan kreve nøye orkestreringsdesign.
- Inferenskompleksitet: Optimal ytelse avhenger av inferensmotor, kvantiseringsstrategi og ruteringskonfigurasjon.
Hvordan få tilgang til Kimi k2.5 API via CometAPI
Trinn 1: Registrer deg for API‑nøkkel
Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, registrer deg først. Logg inn på din CometAPI‑konsoll. Hent tilgangslegitimasjonen API‑nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API‑tokenet i personlig senter, hent token‑nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
Trinn 2: Send forespørsler til Kimi k2.5 API
Velg endepunktet “kimi-k2.5” for å sende API‑forespørselen og sett request body. Forespørselsmetode og request body hentes fra vår nettsides API‑dokumentasjon. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox‑test for din bekvemmelighet. Erstatt med din faktiske CometAPI‑nøkkel fra kontoen din. basis‑URL er Chat Completions.
Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content‑feltet—det er dette modellen vil svare på. Prosesser API‑responsen for å hente det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Prosesser API‑responsen for å hente det genererte svaret. Etter prosessering svarer API‑et med oppgavestatus og utdata.