Технические характеристики Kimi k2.5
| Пункт | Значение / примечания |
|---|---|
| Название модели / поставщик | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (открытые веса). |
| Семейство архитектуры | Гибридная модель рассуждений Mixture-of-Experts (MoE) (MoE в стиле DeepSeek). |
| Параметры (всего / активных) | ≈ 1 трлн параметров всего; ~32B активных на токен (384 эксперта, по сообщению выбирается 8 на токен). |
| Модальности (ввод / вывод) | Ввод: текст, изображения, видео (мультимодальный). Вывод: преимущественно текст (подробные цепочки рассуждений), опционально структурированные вызовы инструментов / многошаговые результаты. |
| Окно контекста | 256k токенов |
| Обучающие данные | Непрерывное предобучение на ~15 трлн смешанных визуальных + текстовых токенов (по заявлению производителя). Метки обучения/состав датасетов: не раскрываются. |
| Режимы | Thinking mode (возвращает внутренние цепочки рассуждений; рекомендуемый temp=1.0) и Instant mode (без цепочек рассуждений; рекомендуемый temp=0.6). |
| Возможности агента | Agent Swarm / параллельные субагенты: оркестратор может создавать до 100 субагентов и выполнять большое число вызовов инструментов (производитель заявляет до ~1,500 вызовов; параллельное выполнение сокращает время). |
Что такое Kimi K2.5?
Kimi K2.5 — флагманская модель Moonshot AI с открытыми весами, разработанная как родная мультимодальная и агентно-ориентированная система, а не текстовая LLM с навесными компонентами. Она объединяет языковое рассуждение, визуальное понимание и обработку длинного контекста в единой архитектуре, позволяя решать сложные многошаговые задачи с документами, изображениями, видео, инструментами и агентами.
Она создана для длительных, инструментально-усиленных рабочих процессов (кодирование, многошаговый поиск, понимание документов/видео) и поставляется с двумя режимами взаимодействия (Thinking и Instant) и нативной квантизацией INT4 для эффективного инференса.
Ключевые возможности Kimi K2.5
- Нативное мультимодальное рассуждение
Визуальные и языковые возможности обучаются совместно с этапа предобучения. Kimi K2.5 умеет рассуждать по изображениям, скриншотам, диаграммам и видеокадрам без внешних визуальных адаптеров. - Ультрадлинное окно контекста (256K токенов)
Обеспечивает устойчивое рассуждение по целым кодовым базам, длинным научным статьям, юридическим документам или многосчасовым диалогам без усечения контекста. - Модель выполнения Agent Swarm
Поддерживает динамическое создание и координацию до ~100 специализированных субагентов, позволяя параллельное планирование, использование инструментов и декомпозицию задач для сложных рабочих процессов. - Несколько режимов инференса
- Instant mode для низкой задержки ответов
- Thinking mode для глубокого многошагового рассуждения
- Agent / Swarm mode для автономного выполнения задач и оркестрации
- Мощные возможности “vision-to-code”
Способна преобразовывать UI-макеты, скриншоты или видео-демонстрации в рабочий фронтенд‑код и отлаживать ПО, используя визуальный контекст. - Эффективное масштабирование MoE
Архитектура MoE активирует лишь подмножество экспертов на токен, обеспечивая триллионную емкость параметров при управляемой стоимости инференса по сравнению с плотными моделями.
Результаты Kimi K2.5 в бенчмарках
Публично заявленные результаты (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 (с инструментами) | 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 первоисточниками.
В целом, Kimi K2.5 демонстрирует высокую конкурентоспособность в мультимодальном рассуждении, задачах с длинным контекстом и агентных рабочих процессах, особенно за пределами коротких QA.
Kimi K2.5 по сравнению с другими передовыми моделями
| Измерение | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Мультимодальность | Нативная (визуал + текст) | Интегрированные модули | Интегрированные модули |
| Длина контекста | 256K токенов | Длинная (точный предел не раскрыт) | Длинная (<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 развертываний с открытыми весами, исследований, задач с длинным контекстом или сложных агентных рабочих процессов.
- Выбирайте GPT-5.2 для промышленного уровня общей интеллектики со зрелой экосистемой инструментов.
- Выбирайте Gemini 3 Pro для глубокой интеграции с продуктами и поисковой инфраструктурой Google.
Типовые сценарии использования
- Крупномасштабный анализ документов и кода
Обработка целых репозиториев, юридических корпусов или исследовательских архивов в одном окне контекста. - Визуальные процессы разработки ПО
Генерация, рефакторинг или отладка кода по скриншотам, UI‑дизайнам или записанным взаимодействиям. - Автономные агентные конвейеры
Выполнение end‑to‑end процессов планирования, извлечения, вызовов инструментов и синтеза через рои агентов. - Автоматизация корпоративных знаний
Анализ внутренних документов, таблиц, PDF и презентаций для получения структурированных отчетов и инсайтов. - Исследования и кастомизация моделей
Дообучение, исследования по выравниванию и эксперименты благодаря открытым весам модели.
Ограничения и особенности
- Высокие требования к оборудованию: Развертывание в полной точности требует значительной GPU‑памяти; в продакшене обычно применяется квантизация (например, INT4).
- Зрелость Agent Swarm: Продвинутые мультиагентные поведения все еще развиваются и могут требовать внимательного проектирования оркестрации.
- Сложность инференса: Оптимальная производительность зависит от движка инференса, стратегии квантизации и конфигурации маршрутизации.
Как получить доступ к API Kimi k2.5 через CometAPI
Шаг 1: Зарегистрируйтесь для получения ключа API
Войдите на cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите ключ API для доступа к интерфейсу. Нажмите «Add Token» в разделе токенов API в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправьте запросы в API Kimi k2.5
Выберите endpoint “kimi-k2.5”, чтобы отправить API‑запрос, и задайте тело запроса. Метод и тело запроса см. в нашей документации API на сайте. На нашем сайте также доступен тест в Apifox для вашего удобства. Замените на ваш фактический ключ CometAPI из аккаунта. базовый URL — Chat Completions.
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на него модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.
Шаг 3: Получите и проверьте результаты
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.