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 trillion totale parametere; ~32B aktive per token (384 eksperter, 8 valgt per token rapportert). |
| Modaliteter (input / output) | Input: tekst, bilder, video (multimodal). Output: primært tekst (rike resonnementsspor), eventuelt strukturerte verktøykall / flerstegsutdata. |
| Kontekstvindu | 256k tokens |
| Treningsdata | Kontinuerlig fortrening på ~15 trillion blandede visuelle + tekst-tokens (oppgitt av leverandør). Treningsetiketter/datasett-sammensetning: ikke offentliggjort. |
| Modus | Tenkemodus (returnerer interne resonnementsspor; anbefalt temp=1.0) og Instant-modus (ingen resonnementsspor; anbefalt temp=0.6). |
| Agentfunksjoner | Agent Swarm / parallelle underagenter: orkestratoren kan opprette opptil 100 underagenter og utføre et stort antall verktøykall (leverandøren hevder opptil ~1,500 verktøykall; parallell kjøring reduserer kjøretid). |
Hva er Kimi K2.5?
Kimi K2.5 er Moonshot AIs flaggskipspråkmodell med åpne vekter, utformet som et naturlig multimodalt og agentorientert system fremfor en tekst‑kun LLM med tilleggsmoduler. Den integrerer språklig resonnering, visjonsforståelse og langkontekstbehandling i én arkitektur, som muliggjør komplekse flerstegsoppgaver som involverer dokumenter, bilder, videoer, verktøy og agenter.
Den er designet for langsiktige, verktøyforsterkede arbeidsflyter (koding, flerstegsøk, dokument-/videoforståelse) og leveres med to interaksjonsmodi (Tenkemodus og Instant-modus) og innebygd INT4-kvantisering for effektiv inferens.
Kjernefunksjoner i Kimi K2.5
- Naturlig multimodal resonnering
Visjon og språk trenes samlet fra fortrening og utover. Kimi K2.5 kan resonnere 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 samtaler over flere timer uten konteksttrunkering. - Agent Swarm-utførelsesmodell
Støtter dynamisk opprettelse og koordinering av opptil ~100 spesialiserte underagenter, som muliggjør parallell planlegging, verktøybruk og oppgavedekomponering for komplekse arbeidsflyter. - Flere inferensmodi
- Instant-modus for lav ventetid
- Tenkemodus for dypt flerstegsresonnement
- Agent-/Swarm-modus for autonom oppgaveutførelse og orkestrering
- Sterk syn‑til‑kode‑kapasitet
I stand til å konvertere UI‑mockups, skjermbilder eller videodemonstrasjoner til fungerende front-end‑kode, og å feilsøke programvare ved hjelp av visuell kontekst. - Effektiv MoE‑skalering
MoE‑arkitekturen aktiverer bare en delmengde 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 benchmarkresultater (primært i resonnementsfokuserte settinger):
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 markert med gjenspeiler forskjeller i evalueringsoppsett rapportert av de opprinnelige kildene.
Overordnet viser Kimi K2.5 sterk konkurranseevne i multimodalt resonnement, langkontekstoppgaver og agent‑stil arbeidsflyter, spesielt når evalueringen går utover kortformet QA.
Kimi K2.5 vs. andre toppmodeller
| Dimensjon | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodalitet | Naturlig (visjon + tekst) | Integrerte moduler | Integrerte moduler |
| Kontekstlengde | 256K tokens | Lang (eksakt grense ikke offentliggjort) | Lang (<256K typisk) |
| Agentorkestrering | Multi-agent‑sverm | Fokus på enkeltagent | Fokus på enkeltagent |
| Modelltilgang | Åpne vekter | Proprietær | Proprietær |
| Distribusjon | Lokal / sky / tilpasset | Kun API | Kun API |
Veiledning for modellvalg:
- Velg Kimi K2.5 for distribusjon med åpne vekter, forskning, langkontekstresonnering 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 søkestack.
Representative bruksområder
- Storskala dokument- og kodeanalyse
Prosesser hele repositorier, juridiske korpus eller forskningsarkiver i ett kontekstvindu. - Visuelle programvareingeniør‑arbeidsflyter
Generer, refaktorer eller feilrett kode ved hjelp av skjermbilder, UI‑design eller opptak av interaksjoner. - Autonome agent‑pipeliner
Utfør ende‑til‑ende‑arbeidsflyter som omfatter planlegging, innhenting, verktøykall og syntese via agent‑svermer. - Bedriftsmessig kunnskapsautomatisering
Analyser interne dokumenter, regneark, PDF‑er og presentasjoner for å produsere strukturerte rapporter og innsikter. - Forskning og modelltilpasning
Finjustering, justeringsforskning og eksperimentering muliggjort av åpne modellvekter.
Begrensninger og hensyn
- Høye maskinvarekrav: Distribusjon i full presisjon krever betydelig GPU‑minne; produksjonsbruk baserer seg vanligvis på kvantisering (f.eks. INT4).
- Agent Swarm‑modenhet: Avanserte multi‑agent‑atferder er fortsatt i utvikling og kan kreve nøye orkestreringsdesign.
- Inferenskompleksitet: Optimal ytelse avhenger av inferensmotor, kvantiseringsstrategi og ruteoppsett.
Slik får du 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 i din CometAPI‑konsoll. Hent tilgangslegitimasjonen API‑nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API‑token i det personlige senteret, hent token‑nøkkel: 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 forespørselsbody. Forespørselsmetode og forespørselsbody hentes fra API‑dokumentasjonen på nettstedet vårt. 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—dette er det modellen vil svare på . Behandle API‑responsen for å hente det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Behandle API‑responsen for å hente det genererte svaret. Etter behandlingen svarer API‑et med oppgavestatus og utdata.