Specyfikacja techniczna Kimi k2.5
| Pozycja | Wartość / uwagi |
|---|---|
| Nazwa modelu / dostawca | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (otwarte wagi). |
| Rodzina architektury | Hybrydowy model wnioskowania Mixture-of-Experts (MoE) (MoE w stylu DeepSeek). |
| Parametry (łącznie / aktywne) | ≈ 1 bilion parametrów łącznie; ~32 mld aktywnych na token (384 ekspertów, raportowane 8 wybieranych na token). |
| Modalności (wejście / wyjście) | Wejście: tekst, obrazy, wideo (multimodalne). Wyjście: głównie tekst (bogate ślady rozumowania), opcjonalnie ustrukturyzowane wywołania narzędzi / wieloetapowe wyniki. |
| Okno kontekstu | 256k tokenów |
| Dane treningowe | Ciągłe wstępne uczenie na ~15 bilionach mieszanych tokenów wizualnych + tekstowych (wg dostawcy). Etykiety treningowe/skład zbioru: 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 / równolegli podagenci: orkiestrator może uruchomić do 100 podagentów i wykonać bardzo wiele wywołań narzędzi (wg dostawcy do ~1 500 wywołań; wykonanie równoległe skraca czas). |
Czym jest Kimi K2.5?
Kimi K2.5 to flagowy model językowy Moonshot AI z otwartymi wagami, zaprojektowany jako natywny system multimodalny i zorientowany na agentów, a nie tekstowy LLM z dołączanymi komponentami. Integruje rozumowanie językowe, rozumienie obrazu oraz przetwarzanie długiego kontekstu w jednej architekturze, umożliwiając złożone, wieloetapowe zadania obejmujące dokumenty, obrazy, wideo, narzędzia i agentów.
Zaprojektowany do długohoryzontalnych, wspomaganych narzędziami przepływów pracy (kodowanie, wieloetapowe wyszukiwanie, rozumienie dokumentów/wideo) i dostarczany z dwoma trybami interakcji (Thinking i Instant) oraz natywną kwantyzacją INT4 dla efektywnego wnioskowania.
Kluczowe funkcje Kimi K2.5
- Natywne rozumowanie multimodalne
Wizja i język są trenowane łącznie już od etapu wstępnego uczenia. Kimi K2.5 potrafi rozumować na podstawie obrazów, zrzutów ekranu, diagramów i klatek wideo bez polegania na zewnętrznych adapterach wizyjnych. - Ultradługie okno kontekstu (256K tokenów)
Umożliwia trwałe rozumowanie nad całymi bazami kodu, długimi artykułami naukowymi, dokumentami prawnymi czy wielogodzinnymi rozmowami bez przycinania kontekstu. - Model wykonywania Agent Swarm
Obsługuje dynamiczne tworzenie i koordynację do ~100 wyspecjalizowanych podagentów, umożliwiając równoległe planowanie, użycie narzędzi i dekompozycję zadań w złożonych przepływach pracy. - Wiele trybów wnioskowania
- Instant mode do odpowiedzi o niskiej latencji
- Thinking mode do głębokiego, wieloetapowego rozumowania
- Agent / Swarm mode do autonomicznego wykonywania zadań i orkiestracji
- Zaawansowana konwersja wizji do kodu
Zdolna do przekształcania makiet UI, zrzutów ekranu czy demonstracji wideo w działający kod front-end oraz debugowania oprogramowania z wykorzystaniem kontekstu wizualnego. - Wydajne skalowanie MoE
Architektura MoE aktywuje tylko podzbiór ekspertów na token, co zapewnia pojemność na poziomie biliona parametrów przy zarządzalnym koszcie wnioskowania w porównaniu z modelami gęstymi.
Wyniki benchmarków Kimi K2.5
Publicznie zgłaszane 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 (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 |
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 * odzwierciedlają różnice w konfiguracjach ewaluacji zgłaszanych przez źródła pierwotne.
Ogólnie Kimi K2.5 wykazuje dużą konkurencyjność w zakresie rozumowania multimodalnego, zadań z długim kontekstem oraz przepływów pracy w stylu agentowym, zwłaszcza przy ewaluacji wykraczającej poza krótkie pytania-odpowiedzi.
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 | Rój wieloagentowy | Skupienie na pojedynczym agencie | Skupienie na pojedynczym agencie |
| Dostęp do modelu | Otwarte wagi | Własnościowy | Własnościowy |
| Wdrożenie | Lokalnie / chmura / własne | Tylko API | Tylko API |
Wytyczne wyboru modelu:
- Wybierz Kimi K2.5 do wdrożeń z otwartymi wagami, badań, rozumowania na długim kontekście lub złożonych przepływów agentowych.
- Wybierz GPT-5.2 do produkcyjnej klasy ogólnej inteligencji z rozbudowanym ekosystemem narzędzi.
- Wybierz Gemini 3 Pro do głębokiej integracji ze stosem produktywności i wyszukiwania Google.
Reprezentatywne przypadki użycia
- Analiza dokumentów i kodu na dużą skalę
Przetwarzanie całych repozytoriów, korpusów prawnych czy archiwów badawczych w jednym oknie kontekstu. - Wizualne przepływy inżynierii oprogramowania
Generowanie, refaktoryzacja lub debugowanie kodu z wykorzystaniem zrzutów ekranu, projektów UI lub nagrań interakcji. - Autonomiczne potoki agentów
Realizacja końcowych przepływów obejmujących planowanie, wyszukiwanie, wywołania narzędzi i syntezę poprzez roje agentów. - Automatyzacja wiedzy w przedsiębiorstwie
Analiza wewnętrznych dokumentów, arkuszy, PDF-ów i prezentacji w celu tworzenia ustrukturyzowanych raportów i wniosków. - Badania i dostosowywanie modelu
Fine-tuning, badania nad alignmentem i eksperymenty dzięki otwartym wagom modelu.
Ograniczenia i uwagi
- Wysokie wymagania sprzętowe: Wdrożenia w pełnej precyzji wymagają znacznej pamięci GPU; zastosowania produkcyjne zwykle opierają się na kwantyzacji (np. INT4).
- Dojrzałość Agent Swarm: Zaawansowane zachowania wieloagentowe wciąż się rozwijają 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 na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj poświadczenia dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij "Add Token" w tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.
Krok 2: Wysyłanie żądań do API Kimi k2.5
Wybierz endpoint “kimi-k2.5”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metoda żądania i ciało żądania są dostępne w naszej dokumentacji API na stronie. Dla wygody na naszej stronie dostępny jest także test w Apifox. Zastąp klucz swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. Podstawowy URL to Chat Completions.
Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowany wynik. Po przetworzeniu API zwróci status zadania i dane wyjściowe.