Tekniske spesifikasjoner for Kimi k2.5
| Punkt | Verdi / merknader |
|---|---|
| Modellnavn / leverandør | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (åpne vekter). |
| Arkitekturfamilie | Mixture-of-Experts (MoE) hybrid resonneringsmodell (DeepSeek-style MoE). |
| Parametere (totalt / aktive) | ≈ 1 trillion totale parametre; ~32B aktive per token (384 eksperter, 8 valgt per token rapportert). |
| Modaliteter (inndata / utdata) | Inndata: tekst, bilder, video (multimodal). Utdata: primært tekst (rike resonneringsspor), eventuelt strukturerte verktøykall / flertrinnsutdata. |
| Kontekstvindu | 256k tokens |
| Treningsdata | Kontinuerlig fortrening på ~15 billioner blandede visuelle + tekstlige tokens (rapportert av leverandør). Treningsetiketter/datasett-sammensetning: ikke offentliggjort. |
| Moduser | Thinking mode (returnerer interne resonneringsspor; anbefalt temp=1.0) og Instant mode (ingen resonneringsspor; anbefalt temp=0.6). |
| Agentfunksjoner | Agent Swarm / parallelle under-agenter: orkestratoren kan opprette opptil 100 under-agenter 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 åpne flaggskipspråkmodell, designet som et naturlig multimodalt og agentorientert system i stedet for en tekst‑kun LLM med tilleggsmoduler. Den integrerer språkresonnering, visjonsforståelse og langkontekstbehandling i én arkitektur, som muliggjør komplekse flertrinnsoppgaver som involverer dokumenter, bilder, videoer, verktøy og agenter.
Den er utviklet for langhorisont, verktøyforsterkede arbeidsflyter (koding, flertrinnssøk, dokument-/videoforståelse) og leveres med to interaksjonsmoduser (Thinking og Instant) samt innebygd INT4‑kvantisering for effektiv inferens.
Kjernefunksjoner i Kimi K2.5
- Naturlig multimodal resonnering
Visjon og språk trenes sammen fra fortrening og utover. Kimi K2.5 kan resonnerer på tvers av bilder, skjermbilder, diagrammer og videorammer uten å være avhengig av eksterne visjonsadaptere. - Ekstra langt kontekstvindu (256K tokens)
Muliggjør vedvarende resonnering over hele kodebaser, lange forskningsartikler, juridiske dokumenter eller utvidede samtaler over flere timer uten kontekstkutting. - Agent Swarm‑eksekveringsmodell
Støtter dynamisk opprettelse og koordinering av opptil ~100 spesialiserte under‑agenter, som tillater parallell planlegging, verktøybruk og oppgavedekomponering for komplekse arbeidsflyter. - Flere inferensmoduser
- Instant mode for lav ventetid
- Thinking mode for dyp flertrinnsresonnering
- Agent / Swarm mode for autonom oppgavekjøring og orkestrering
- Sterk vision‑to‑code‑kapasitet
I stand til å konvertere UI‑mockups, skjermbilder eller videodemonstrasjoner til fungerende front‑end‑kode, og å debugge programvare ved hjelp av visuell kontekst. - Effektiv MoE‑skalering
MoE‑arkitekturen aktiverer kun et delsett av eksperter per token, som gir trillion‑parametrisk kapasitet med håndterbare inferenskostnader 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 videobenchmarker
| 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 de opprinnelige kildene.
Samlet sett viser Kimi K2.5 sterk konkurranseevne innen multimodal resonnering, langkontekstoppgaver og agent‑stil arbeidsflyter, spesielt når den evalueres utover kortformet QA.
Kimi K2.5 vs andre frontmodeller
| 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) |
| Agent-orkestrering | Multi‑agent swarm | Enkelt‑agent‑fokus | Enkelt‑agent‑fokus |
| 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 agent‑arbeidsflyter.
- 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 debug kode ved å bruke skjermbilder, UI‑design eller opptatte interaksjoner. - Autonome agent‑pipeliner
Utfør ende‑til‑ende‑arbeidsflyter som involverer planlegging, gjenfinning, verktøykall og syntese via agent‑svermer. - Automatisering av virksomhetskunnskap
Analyser interne dokumenter, regneark, PDF‑er og presentasjoner for å produsere strukturerte rapporter og innsikt. - Forskning og modelltilpasning
Finjustering, alignmentsforskning og eksperimentering muliggjort av åpne modellvekter.
Begrensninger og hensyn
- Høye maskinvarekrav: Distribusjon i full presisjon krever betydelig GPU‑minne; produksjonsbruk baserer seg typisk på kvantisering (f.eks. INT4).
- Modenhet for Agent Swarm: Avanserte multi‑agent‑atferder er fortsatt i utvikling og kan kreve nøye orkestreringsdesign.
- Inferenskompleksitet: Optimal ytelse avhenger av inferensmotor, kvantiseringsstrategi og rutingskonfigurasjon.
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, vennligst registrer deg først. Logg inn på CometAPI‑konsollen. Hent tilgangslegitimasjonen API‑nøkkel for grensesnittet. Klikk «Add Token» ved API‑token i personlige innstillinger, hent token‑nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
Trinn 2: Send forespørsler til Kimi k2.5 API
Velg «kimi-k2.5»‑endepunktet for å sende API‑forespørselen og angi forespørselsbody. Forespørselsmetoden og forespørselsbody hentes fra vår nettsides API‑dokumentasjon. Vår nettside tilbyr også Apifox‑testing for din bekvemmelighet. Bytt ut 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.