Технические характеристики Kimi k2.5
| Пункт | Значение / примечания |
|---|---|
| Название модели / вендор | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (с открытыми весами). |
| Семейство архитектуры | Гибридная модель рассуждений на основе Mixture-of-Experts (MoE) (MoE в стиле DeepSeek). |
| Параметры (всего / активные) | ≈ 1 триллион параметров всего; ~32B активных на токен (как сообщается, 384 эксперта, выбирается 8 на токен). |
| Модальности (ввод / вывод) | Ввод: текст, изображения, видео (мультимодальность). Вывод: преимущественно текст (подробные трассировки рассуждений), по желанию — структурированные вызовы инструментов / многошаговые результаты. |
| Контекстное окно | 256k токенов |
| Обучающие данные | Непрерывное предобучение на ~15 трлн смешанных визуальных и текстовых токенов (по заявлению вендора). Метки обучения/состав датасета: не раскрыты. |
| Режимы | Thinking mode (возвращает внутренние трассировки рассуждений; рекомендованная temp=1.0) и Instant mode (без трассировок рассуждений; рекомендованная temp=0.6). |
| Возможности агента | Agent Swarm / параллельные субагенты: оркестратор может порождать до 100 субагентов и выполнять большое число вызовов инструментов (по заявлению вендора — до ~1 500 вызовов; параллельное выполнение снижает время работы). |
Что такое Kimi K2.5?
Kimi K2.5 — флагманская модель Moonshot AI с открытыми весами, разработанная как родная мультимодальная и ориентированная на агентов система, а не текстовая LLM с навесными компонентами. Она объединяет языковые рассуждения, понимание визуальной информации и обработку длинного контекста в единой архитектуре, позволяя решать сложные многошаговые задачи с документами, изображениями, видео, инструментами и агентами.
Она разработана для долгосрочных рабочих процессов с использованием инструментов (кодирование, многошаговый поиск, понимание документов/видео) и поставляется с двумя режимами взаимодействия (Thinking и Instant), а также встроенной квантовкой INT4 для эффективного инференса.
Ключевые возможности Kimi K2.5
- Родное мультимодальное рассуждение
Визуальные и языковые способности обучаются совместно уже на этапе предобучения. Kimi K2.5 может рассуждать по изображениям, скриншотам, диаграммам и видеокадрам без опоры на внешние визуальные адаптеры. - Ультрадлинное контекстное окно (256K токенов)
Позволяет устойчиво рассуждать по целым кодовым базам, длинным научным статьям, юридическим документам или вести продолжительные многочасовые диалоги без усечения контекста. - Модель выполнения Agent Swarm
Поддерживает динамическое создание и координацию до ~100 специализированных субагентов, обеспечивая параллельное планирование, использование инструментов и декомпозицию задач для сложных рабочих процессов. - Несколько режимов инференса
- Instant mode — для ответов с низкой задержкой
- Thinking mode — для глубоких многошаговых рассуждений
- Agent / Swarm mode — для автономного выполнения задач и оркестрации
- Высокие возможности преобразования визуальных материалов в код
Способна преобразовывать UI-макеты, скриншоты или видеодемонстрации в рабочий фронтенд-код и отлаживать ПО, используя визуальный контекст. - Эффективное масштабирование MoE
Архитектура MoE активирует лишь подмножество экспертов на токен, обеспечивая вместимость на уровне триллиона параметров при управляемой стоимости инференса по сравнению с плотными моделями.
Результаты Kimi K2.5 в бенчмарках
Публично представленные результаты бенчмарков (преимущественно в задачах, ориентированных на рассуждение):
Бенчмарки на рассуждение и знания
| Бенчмарк | 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 |
Бенчмарки по зрению и видео
| Бенчмарк | 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 |
Оценки, помеченные *, отражают различия в настройках оценки, указанные в исходных источниках.
В целом Kimi K2.5 демонстрирует высокую конкурентоспособность в мультимодальном рассуждении, задачах с длинным контекстом и рабочих процессах в стиле агентов, особенно при оценке за пределами кратких QA.
Kimi K2.5 по сравнению с другими передовыми моделями
| Параметр | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Мультимодальность | Родная (зрение + текст) | Интегрированные модули | Интегрированные модули |
| Длина контекста | 256K токенов | Длинный (точный предел не раскрыт) | Длинный (<256K обычно) |
| Оркестрация агентов | Мультиагентный рой | Фокус на одном агенте | Фокус на одном агенте |
| Доступ к модели | Открытые веса | Проприетарная | Проприетарная |
| Развертывание | Локально / облако / кастом | Только API | Только API |
Рекомендации по выбору модели:
- Выбирайте Kimi K2.5 для развертывания с открытыми весами, исследований, рассуждений с длинным контекстом или сложных агентных рабочих процессов.
- Выбирайте GPT-5.2 для промышленного уровня общего интеллекта с мощными экосистемами инструментов.
- Выбирайте Gemini 3 Pro для глубокой интеграции со стеком продуктивности и поиска Google.
Типичные сценарии использования
- Масштабный анализ документов и кода
Обработка целых репозиториев, юридических корпусов или архивов исследований в одном контекстном окне. - Визуальные рабочие процессы инженерии ПО
Генерация, рефакторинг или отладка кода по скриншотам, UI-дизайнам или записанным взаимодействиям. - Автономные агентные конвейеры
Выполнение сквозных рабочих процессов, включающих планирование, извлечение, вызовы инструментов и синтез с помощью роя агентов. - Автоматизация корпоративных знаний
Анализ внутренних документов, таблиц, PDF и презентаций для получения структурированных отчетов и инсайтов. - Исследования и настройка моделей
Тонкая настройка, исследования по выравниванию и эксперименты благодаря открытым весам модели.
Ограничения и соображения
- Высокие требования к оборудованию: Развертывание в полной точности требует значительного объема видеопамяти; в продакшене обычно используется квантовка (например, INT4).
- Зрелость Agent Swarm: Продвинутые многоагентные поведения все еще развиваются и могут требовать аккуратного дизайна оркестрации.
- Сложность инференса: Оптимальная производительность зависит от движка инференса, стратегии квантовки и конфигурации маршрутизации.
Как получить доступ к API Kimi k2.5 через CometAPI
Шаг 1: Зарегистрируйтесь, чтобы получить ключ API
Войдите на cometapi.com. Если вы еще не наш пользователь, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите ключ API для доступа к интерфейсу. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправьте запросы к API Kimi k2.5
Выберите эндпоинт “kimi-k2.5”, чтобы отправить запрос к API, и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из API-документации на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тест Apifox для вашего удобства. Замените ключ на ваш фактический ключ CometAPI из аккаунта. базовый URL — Chat Completions.
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — на него модель и ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.
Шаг 3: Получите и проверьте результаты
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.