Specyfikacja techniczna Kimi k2.5
| Element | Wartość / uwagi |
|---|---|
| Nazwa modelu / dostawca | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (otwarte wagi). |
| Rodzina architektury | Model hybrydowego rozumowania typu Mixture-of-Experts (MoE) (MoE w stylu DeepSeek). |
| Parametry (łącznie / aktywne) | ≈ 1 bilion parametrów łącznie; ~32 mld aktywnych na token (384 ekspertów, 8 wybieranych na token — według raportu). |
| Modalności (wejście / wyjście) | Wejście: tekst, obrazy, wideo (multimodalne). Wyjście: głównie tekst (bogate ślady rozumowania), opcjonalnie strukturalne wywołania narzędzi / wieloetapowe wyniki. |
| Okno kontekstowe | 256k tokenów |
| Dane treningowe | Ciągły pretrening na ~15 bilionach mieszanych tokenów wizualnych + tekstowych (według dostawcy). Etykiety treningowe/skład zbioru danych: nieujawnione. |
| Tryby | Tryb Thinking (zwraca wewnętrzne ślady rozumowania; zalecana temp=1.0) oraz tryb Instant (bez śladów rozumowania; zalecana temp=0.6). |
| Funkcje agenta | Agent Swarm / równoległe sub-agenty: orkiestrator może uruchomić do 100 sub-agentów i wykonać dużą liczbę wywołań narzędzi (według dostawcy do ~1,500 wywołań; wykonanie równoległe skraca czas działania). |
Czym jest Kimi K2.5?
Kimi K2.5 to flagowy model językowy Moonshot AI o otwartych wagach, zaprojektowany jako nat ywny system multimodalny i zorientowany na agentów, a nie tekstowy LLM z dodatkowymi komponentami. Integruje rozumowanie językowe, rozumienie obrazu i przetwarzanie długiego kontekstu w jednej architekturze, umożliwiając złożone, wieloetapowe zadania obejmujące dokumenty, obrazy, wideo, narzędzia i agentów.
Zaprojektowany do długohoryzontowych, wspomaganych narzędziami przepływów pracy (kodowanie, wieloetapowe wyszukiwanie, rozumienie dokumentów/wideo) i oferuje natywną kwantyzację INT4 dla wydajnego wnioskowania.
Kluczowe funkcje Kimi K2.5
- Natywne multimodalne rozumowanie
Wizja i język są trenowane wspólnie już od etapu pretreningu. Kimi K2.5 potrafi rozumować na podstawie obrazów, zrzutów ekranu, diagramów i klatek wideo bez polegania na zewnętrznych adapterach wizji. - Ultradługie okno kontekstowe (256K tokenów)
Umożliwia ciągłe rozumowanie nad całymi bazami kodu, długimi artykułami naukowymi, dokumentami prawnymi lub przedłużonymi, wielogodzinnymi rozmowami bez ucinania kontekstu. - Model wykonawczy Agent Swarm
Obsługuje dynamiczne tworzenie i koordynację do ~100 wyspecjalizowanych sub-agentów, umożliwiając równoległe planowanie, korzystanie z narzędzi i dekompozycję zadań w ramach złożonych przepływów pracy. - Wiele trybów wnioskowania
- Tryb Instant dla odpowiedzi o niskich opóźnieniach
- Tryb Thinking dla głębokiego, wieloetapowego rozumowania
- Tryb Agent / Swarm do autonomicznego wykonywania zadań i orkiestracji
- Silne możliwości vision-to-code
Zdolny do konwersji makiet UI, zrzutów ekranu lub demonstracji wideo na działający kod front-end oraz debugowania oprogramowania z użyciem kontekstu wizualnego. - Wydajne skalowanie MoE
Architektura MoE aktywuje tylko podzbiór ekspertów na token, zapewniając pojemność na poziomie biliona parametrów przy umiarkowanym koszcie wnioskowania względem modeli gęstych.
Wyniki benchmarków Kimi K2.5
Publicznie raportowane wyniki benchmarków (głównie w ustawieniach nastawionych na rozumowanie):
Benchmarki rozumowania i wiedzy
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (z narzędziami) | 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 |
Benchmarki wizji i wideo
| 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 |
Wyniki oznaczone gwiazdką odzwierciedlają różnice w konfiguracjach ewaluacji raportowanych przez źródła pierwotne.
Ogólnie rzecz biorąc, Kimi K2.5 wykazuje dużą konkurencyjność w multimodalnym rozumowaniu, zadaniach z długim kontekstem oraz przepływach pracy w stylu agentów, zwłaszcza w ewaluacjach wykraczających poza krótkie formy QA.
Kimi K2.5 vs inne modele czołowe
| Wymiar | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Multimodalność | Natywna (wizja + tekst) | Zintegrowane moduły | Zintegrowane moduły |
| Długość kontekstu | 256K tokenów | Długi (dokładny limit nieujawniony) | Długi (<256K typowo) |
| Orkiestracja agentów | Swarm wieloagentowy | Skupienie na pojedynczym agencie | Skupienie na pojedynczym agencie |
| Dostęp do modelu | Otwarte wagi | Własnościowy | Własnościowy |
| Wdrożenie | Lokalnie / chmura / niestandardowe | Tylko API | Tylko API |
Wytyczne dotyczące wyboru modelu:
- Wybierz Kimi K2.5 do wdrożeń z otwartymi wagami, badań, rozumowania z długim kontekstem lub złożonych przepływów pracy agentów.
- Wybierz GPT-5.2 do produkcyjnej ogólnej inteligencji ze sprawnym ekosystemem narzędzi.
- Wybierz Gemini 3 Pro dla głębokiej integracji ze środowiskiem produktywności i wyszukiwania Google.
Przykładowe zastosowania
- Analiza dokumentów i kodu na dużą skalę
Przetwarzanie całych repozytoriów, korpusów prawniczych lub archiwów badawczych w jednym oknie kontekstowym. - Wizualne przepływy pracy inżynierii oprogramowania
Generowanie, refaktoryzacja lub debugowanie kodu z wykorzystaniem zrzutów ekranu, projektów UI lub nagranych interakcji. - Autonomiczne potoki agentowe
Wykonywanie przepływów end-to-end obejmujących planowanie, wyszukiwanie, wywołania narzędzi i syntezę dzięki swarmowi agentów. - Automatyzacja wiedzy w przedsiębiorstwie
Analiza dokumentów wewnętrznych, arkuszy kalkulacyjnych, PDF-ów i prezentacji w celu tworzenia ustrukturyzowanych raportów i wniosków. - Badania i dostosowywanie modeli
Fine-tuning, badania nad dopasowaniem i eksperymenty umożliwione przez otwarte wagi modelu.
Ograniczenia i uwagi
- Wysokie wymagania sprzętowe: wdrożenie w pełnej precyzji wymaga znacznej pamięci GPU; zastosowania produkcyjne zwykle opierają się na kwantyzacji (np. INT4).
- Dojrzałość Agent Swarm: zaawansowane zachowania wieloagentowe wciąż ewoluują i mogą wymagać starannego projektu orkiestracji.
- Złożoność wnioskowania: optymalna wydajność zależy od silnika wnioskowania, strategii kwantyzacji i konfiguracji routingu.
Jak uzyskać dostęp do API Kimi k2.5 przez CometAPI
Krok 1: Zarejestruj się po klucz API
Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.
Krok 2: Wyślij żądania do API Kimi k2.5
Wybierz endpoint „kimi-k2.5”, aby wysłać żądanie API i ustaw treść żądania. Metoda żądania i treść żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona oferuje także test w Apifox dla Twojej wygody. Zastąp klucz faktycznym kluczem CometAPI ze swojego konta. Bazowy URL to Chat Completions.
Wpisz swoje pytanie lub prośbę w polu content — to właśnie na nie model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.