Home/Models/Moonshot AI/Kimi K2.5
M

Kimi K2.5

Wejście:$0.48/M
Wyjście:$2.4/M
Kimi K2.5 to jak dotąd najinteligentniejszy model Kimi, osiągający w open-source wyniki klasy SoTA w obszarach Agent, kodu, rozumienia wizualnego oraz w szerokim zakresie ogólnych zadań inteligentnych. Kimi K2.5 jest też jak dotąd najbardziej wszechstronnym modelem Kimi, wyposażonym w natywną architekturę multimodalną, która obsługuje zarówno wejście wizualne, jak i tekstowe, tryby thinking i non-thinking oraz zadania dialogowe i Agent.
Nowy
Użycie komercyjne
Playground
Przegląd
Funkcje
Cennik
API

Specyfikacja techniczna Kimi k2.5

ElementWartość / uwagi
Nazwa modelu / dostawcaKimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (otwarte wagi).
Rodzina architekturyHybrydowy model rozumowania Mixture-of-Experts (MoE) (MoE w stylu DeepSeek).
Parametry (łącznie / aktywne)≈ 1 bilion parametrów łącznie; ~32 mld aktywnych na token (384 ekspertów, raportowano wybór 8 na token).
Modalności (wejście / wyjście)Wejście: tekst, obrazy, wideo (multimodalne). Wyjście: głównie tekst (bogate ślady rozumowania), opcjonalnie ustrukturyzowane wywołania narzędzi / wieloetapowe wyniki.
Okno kontekstu256k tokenów
Dane treningoweCiągłe wstępne trenowanie na ~15 bilionach mieszanych tokenów wizualnych + tekstowych (zgodnie z informacją dostawcy). Etykiety treningowe/skład zbiorów danych: nieujawnione.
TrybyTryb Thinking (zwraca wewnętrzne ślady rozumowania; zalecana temp=1.0) oraz tryb Instant (bez śladów rozumowania; zalecana temp=0.6).
Funkcje agentaAgent Swarm / równoległe pod‑agenty: orkiestrator może uruchamiać do 100 pod‑agentów i wykonywać dużą liczbę wywołań narzędzi (dostawca deklaruje do ~1,500 wywołań narzędzi; wykonanie równoległe skraca czas działania).

Czym jest Kimi K2.5?

Kimi K2.5 to flagowy, otwarto‑wagowy duży model językowy Moonshot AI, zaprojektowany jako rodzimy system multimodalny i zorientowany na agentów, a nie tekstowy LLM z dołączanymi komponentami. Integruje rozumowanie językowe, rozumienie wizji i przetwarzanie długiego kontekstu w jednej architekturze, umożliwiając złożone, wieloetapowe zadania obejmujące dokumenty, obrazy, wideo, narzędzia i agentów.

Zaprojektowany do długoterminowych przepływów pracy wspomaganych narzędziami (kodowanie, wieloetapowe wyszukiwanie, rozumienie dokumentów/wideo) i dostarczany z dwoma trybami interakcji (Thinking i Instant) oraz natywną kwantyzacją INT4 dla wydajnego wnioskowania.

Kluczowe funkcje Kimi K2.5

  1. Natywne multimodalne rozumowanie
    Wizja i język są trenowane wspólnie już od etapu wstępnego treningu. Kimi K2.5 potrafi rozumować na podstawie obrazów, zrzutów ekranu, diagramów i klatek wideo bez polegania na zewnętrznych adapterach wizyjnych.
  2. Ultradługie okno kontekstu (256K tokenów)
    Umożliwia ciągłe rozumowanie nad całymi bazami kodu, długimi pracami naukowymi, dokumentami prawnymi lub wielogodzinnymi rozmowami bez obcinania kontekstu.
  3. Model wykonawczy Agent Swarm
    Obsługuje dynamiczne tworzenie i koordynację do ~100 wyspecjalizowanych pod‑agentów, umożliwiając równoległe planowanie, użycie narzędzi i dekompozycję zadań dla złożonych przepływów pracy.
  4. Wiele trybów wnioskowania
    • Instant mode do odpowiedzi o niskim opóźnieniu
    • Thinking mode do głębokiego, wieloetapowego rozumowania
    • Agent / Swarm mode do autonomicznego wykonywania zadań i orkiestracji
  5. Silne możliwości vision‑to‑code
    Zdolność konwersji makiet UI, zrzutów ekranu czy demonstracji wideo na działający kod front‑endu oraz debugowania oprogramowania z wykorzystaniem kontekstu wizualnego.
  6. Wydajne skalowanie MoE
    Architektura MoE aktywuje tylko podzbiór ekspertów na token, co pozwala na pojemność rzędu biliona parametrów przy akceptowalnym koszcie wnioskowania w porównaniu z modelami gęstymi.

Wyniki benchmarków Kimi K2.5

Publicznie raportowane wyniki benchmarków (głównie w ustawieniach ukierunkowanych na rozumowanie):

Benchmarki rozumowania i wiedzy

BenchmarkKimi K2.5GPT-5.2 (xhigh)Claude Opus 4.5Gemini 3 Pro
HLE-Full (with tools)50.245.543.245.8
AIME 202596.110092.895.0
GPQA-Diamond87.692.487.091.9
IMO-AnswerBench81.886.378.583.1

Benchmarki wizyjne i wideo

BenchmarkKimi K2.5GPT-5.2Claude Opus 4.5Gemini 3 Pro
MMMU-Pro78.579.5*74.081.0
MathVista (Mini)90.182.8*80.2*89.8*
VideoMMMU87.486.0—88.4

Wyniki oznaczone gwiazdką odzwierciedlają różnice w konfiguracjach ewaluacji zgłaszane przez źródła pierwotne.

Ogólnie, Kimi K2.5 wykazuje wysoką konkurencyjność w zakresie multimodalnego rozumowania, zadań z długim kontekstem oraz przepływów pracy w stylu agentów, szczególnie w ewaluacjach wykraczających poza krótkie QA.

Kimi K2.5 vs inne modele z czołówki

WymiarKimi K2.5GPT-5.2Gemini 3 Pro
MultimodalnośćNatywna (wizja + tekst)Zintegrowane modułyZintegrowane moduły
Długość kontekstu256K tokenówDługa (dokładny limit nieujawniony)Długa (<256K typowo)
Orkiestracja agentówRój wieloagentowyNacisk na jednego agentaNacisk na jednego agenta
Dostęp do modeluOtwarte wagiWłasnościowyWłasnościowy
WdrożenieLokalnie / chmura / niestandardoweTylko APITylko API

Wskazówki dotyczące wyboru modelu:

  • Wybierz Kimi K2.5 do wdrożeń z otwartymi wagami, badań, rozumowania nad długim kontekstem lub złożonych przepływów pracy z agentami.
  • Wybierz GPT-5.2 do produkcyjnego, ogólnego AI ze sprawnym ekosystemem narzędzi.
  • Wybierz Gemini 3 Pro dla głębokiej integracji z pakietem produktywności i wyszukiwaniem Google.

Przykładowe zastosowania

  1. Analiza dokumentów i kodu na dużą skalę
    Przetwarzanie całych repozytoriów, korpusów prawnych lub archiwów badawczych w jednym oknie kontekstu.
  2. Wizyjne przepływy inżynierii oprogramowania
    Generowanie, refaktoryzacja lub debugowanie kodu na podstawie zrzutów ekranu, projektów UI lub zarejestrowanych interakcji.
  3. Autonomiczne pipeline’y agentowe
    Wykonywanie kompleksowych przepływów obejmujących planowanie, wyszukiwanie, wywołania narzędzi i syntezę za pomocą rojów agentów.
  4. Automatyzacja wiedzy w przedsiębiorstwie
    Analiza dokumentów wewnętrznych, arkuszy kalkulacyjnych, PDF-ów i prezentacji w celu tworzenia ustrukturyzowanych raportów i wniosków.
  5. Badania i dostosowywanie modeli
    Umożliwia dostrajanie, badania nad alignmentem i eksperymenty dzięki otwartym wagom 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 klucz API

Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj klucz API poświadczeń dostępu do interfejsu. Kliknij „Add Token” w sekcji tokenu API w centrum osobistym, pobierz klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.

klucz CometAPI

Krok 2: Wyślij zapytania do API Kimi k2.5

Wybierz endpoint “kimi-k2.5”, aby wysłać żądanie do API, i ustaw body żądania. Metoda i body żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona udostępnia także test Apifox dla wygody. Zastąp klucz CometAPI rzeczywistym kluczem ze swojego konta. bazowy URL to Chat Completions.

Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — to na niego 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 stan zadania i dane wyjściowe.

Najczęściej zadawane pytania

Ile parametrów ma Kimi K2.5 i jakiej architektury używa?

Kimi K2.5 wykorzystuje architekturę Mixture-of-Experts (MoE) z łączną liczbą około 1 biliona parametrów, z czego podczas wnioskowania aktywne są około 32 miliardy na token. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

Jakie typy danych wejściowych może obsługiwać Kimi K2.5?

Kimi K2.5 to natywnie multimodalny model, który przetwarza zarówno dane językowe, jak i wizualne (obrazy i wideo) bez dodatkowych modułów, wykorzystując wbudowany enkoder wizji MoonViT. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

Jaki jest rozmiar okna kontekstowego Kimi K2.5 i dlaczego ma to znaczenie?

Kimi K2.5 obsługuje rozszerzone okno kontekstowe do 256 000 tokenów, co pozwala mu utrzymywać kontekst w przypadku dużych dokumentów, rozbudowanych baz kodu lub długich rozmów. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Jakie są główne tryby działania Kimi K2.5?

Model obsługuje wiele trybów, w tym Instant (szybkie odpowiedzi), Thinking (głębokie rozumowanie) oraz tryby Agent/Agent Swarm do orkiestracji złożonych, wieloetapowych zadań. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

W jaki sposób funkcja Agent Swarm zwiększa wydajność?

Agent Swarm pozwala Kimi K2.5 dynamicznie tworzyć i koordynować do około 100 wyspecjalizowanych podagentów, które pracują równolegle nad złożonymi celami, skracając całkowity czas realizacji w wieloetapowych przepływach pracy. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

Czy Kimi K2.5 nadaje się do zadań programistycznych obejmujących specyfikacje wizualne?

Tak — Kimi K2.5 może generować lub debugować kod na podstawie danych wizualnych, takich jak makiety interfejsu użytkownika lub zrzuty ekranu, ponieważ jego rozumowanie wizualne i językowe są zintegrowane na poziomie rdzenia. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

Jakie praktyczne ograniczenia Kimi K2.5 warto wziąć pod uwagę?

Ze względu na swój rozmiar (1T parametrów) lokalne wdrożenie pełnych wag wymaga znacznych zasobów sprzętowych (setek GB pamięci RAM/VRAM), a jego najbardziej zaawansowane możliwości (takie jak Agent Swarm) mogą być eksperymentalne lub dostępne w wersji beta. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

Funkcje dla Kimi K2.5

Poznaj kluczowe funkcje Kimi K2.5, zaprojektowane w celu zwiększenia wydajności i użyteczności. Odkryj, jak te możliwości mogą przynieść korzyści Twoim projektom i poprawić doświadczenie użytkownika.

Cennik dla Kimi K2.5

Poznaj konkurencyjne ceny dla Kimi K2.5, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak Kimi K2.5 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.
Cena Comet (USD / M Tokens)Oficjalna cena (USD / M Tokens)Zniżka
Wejście:$0.48/M
Wyjście:$2.4/M
Wejście:$0.6/M
Wyjście:$3/M
-20%

Przykładowy kod i API dla Kimi K2.5

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Kimi K2.5, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Kimi K2.5 w Twoich projektach.
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Więcej modeli