Kimi K2.5

Especificações técnicas do Kimi k2.5

O que é o Kimi K2.5?

Kimi K2.5 é o modelo de linguagem de pesos abertos carro-chefe da Moonshot AI, projetado como um sistema nativo multimodal e orientado a agentes, em vez de um LLM apenas de texto com componentes adicionais. Ele integra raciocínio de linguagem, compreensão de visão e processamento de longo contexto em uma única arquitetura, habilitando tarefas complexas de múltiplas etapas que envolvem documentos, imagens, vídeos, ferramentas e agentes.

Foi projetado para fluxos de trabalho de longo alcance, com reforço de ferramentas (codificação, busca de múltiplas etapas, compreensão de documentos/vídeos) e vem com dois modos de interação (Thinking e Instant) e quantização INT4 nativa para inferência eficiente.

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Recursos principais do Kimi K2.5

1. Raciocínio multimodal nativo
   Visão e linguagem são treinadas conjuntamente desde o pré-treinamento. O Kimi K2.5 pode raciocinar sobre imagens, capturas de tela, diagramas e quadros de vídeo sem depender de adaptadores de visão externos.
2. Janela de contexto ultralonga (256K tokens)
   Permite raciocínio persistente sobre bases de código inteiras, longos artigos de pesquisa, documentos jurídicos ou conversas prolongadas de várias horas sem truncamento de contexto.
3. Modelo de execução Agent Swarm
   Suporta criação e coordenação dinâmicas de até ~100 subagentes especializados, permitindo planejamento paralelo, uso de ferramentas e decomposição de tarefas para fluxos de trabalho complexos.
4. Múltiplos modos de inferência
   • Modo Instantâneo para respostas de baixa latência
   • Modo de Pensamento para raciocínio profundo em múltiplas etapas
   • Modo Agente / Swarm para execução autônoma de tarefas e orquestração
5. Forte capacidade de visão para código
   Capaz de converter mockups de UI, capturas de tela ou demonstrações em vídeo em código front-end funcional, e depurar software usando contexto visual.
6. Escalonamento MoE eficiente
   A arquitetura MoE ativa apenas um subconjunto de especialistas por token, permitindo capacidade de trilhões de parâmetros com custo de inferência administrável em comparação a modelos densos.

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Desempenho em benchmarks do Kimi K2.5

Resultados de benchmarks reportados publicamente (principalmente em cenários focados em raciocínio):

Benchmarks de Raciocínio e Conhecimento

Benchmarks de Visão e Vídeo

Pontuações marcadas com * refletem diferenças nos procedimentos de avaliação relatadas pelas fontes originais.

No geral, o Kimi K2.5 demonstra forte competitividade em raciocínio multimodal, tarefas de longo contexto e fluxos de trabalho no estilo de agentes, especialmente quando avaliado além de perguntas e respostas de formato curto.

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Kimi K2.5 vs Outros Modelos de Ponta

Orientações de seleção de modelo:

• Escolha Kimi K2.5 para implantação com pesos abertos, pesquisa, raciocínio de longo contexto ou fluxos de trabalho complexos de agentes.
• Escolha GPT-5.2 para inteligência geral de nível de produção com ecossistemas de ferramentas robustos.
• Escolha Gemini 3 Pro para integração profunda com o ecossistema de produtividade e de busca do Google.

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Casos de uso representativos

1. Análise de documentos e código em larga escala
   Processar repositórios inteiros, corpora jurídicos ou arquivos de pesquisa em uma única janela de contexto.
2. Fluxos de trabalho de engenharia de software visual
   Gerar, refatorar ou depurar código usando capturas de tela, designs de UI ou interações gravadas.
3. Pipelines autônomos de agentes
   Executar fluxos de trabalho ponta a ponta envolvendo planejamento, recuperação, chamadas de ferramentas e síntese por meio de enxames de agentes.
4. Automação de conhecimento empresarial
   Analisar documentos internos, planilhas, PDFs e apresentações para produzir relatórios estruturados e insights.
5. Pesquisa e personalização de modelos
   Ajuste fino, pesquisa de alinhamento e experimentação possibilitados por pesos de modelo abertos.

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Limitações e Considerações

• Altos requisitos de hardware: A implantação em precisão total requer memória substancial de GPU; o uso em produção normalmente depende de quantização (por exemplo, INT4).
• Maturidade do Agent Swarm: Comportamentos multiagente avançados ainda estão evoluindo e podem exigir projeto cuidadoso de orquestração.
• Complexidade de inferência: O desempenho ideal depende do motor de inferência, da estratégia de quantização e da configuração de roteamento.

Como acessar a API do Kimi k2.5 via CometAPI

Etapa 1: Inscreva-se para obter a chave de API

Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console CometAPI. Obtenha a chave de API de credenciais de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

Etapa 2: Envie solicitações para a API do Kimi k2.5

Selecione o endpoint “kimi-k2.5” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método de solicitação e o corpo da solicitação são obtidos na nossa documentação de API do site. Nosso site também fornece teste Apifox para sua conveniência. Substitua pela sua chave CometAPI real da sua conta. A URL base é Chat Completions.

Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

Etapa 3: Recuperar e verificar os resultados

Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.