Технические характеристики Kimi k2.5
| Параметр | Значение / примечания |
|---|---|
| Название модели / вендор | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (открытые веса). |
| Семейство архитектуры | Гибридная модель рассуждений Mixture-of-Experts (MoE) (MoE в стиле DeepSeek). |
| Параметры (всего / актив.) | ≈ 1 трлн параметров всего; ~32B активных на токен (сообщается: 384 эксперта, 8 выбираются на токен). |
| Модальности (ввод / вывод) | Ввод: текст, изображения, видео (мультимодальный). Вывод: преимущественно текст (подробные трассы рассуждений), опционально структурированные вызовы инструментов / многошаговые результаты. |
| Окно контекста | 256k токенов |
| Обучающие данные | Непрерывное предварительное обучение на ~15 трлн смешанных визуальных + текстовых токенов (по данным вендора). Разметка/состав датасета: не раскрыто. |
| Режимы | Режим Thinking (возвращает внутренние трассы рассуждений; рекомендованная temp=1.0) и режим Instant (без трасс 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 сокращает время работы). |
Что такое Kimi K2.5?
Kimi K2.5 — флагманская модель с открытыми весами от Moonshot AI, изначально спроектированная как родная мультимодальная и агентно-ориентированная система, а не текстовая LLM с навесными компонентами. Она объединяет языковое рассуждение, зрительное понимание и работу с длинным контекстом в единой архитектуре, что позволяет выполнять сложные многошаговые задачи с документами, изображениями, видео, инструментами и агентами.
Она предназначена для долгих, инструментально усиленных рабочих процессов (кодирование, многошаговый поиск, понимание документов/видео) и поддерживает два режима взаимодействия (Thinking и Instant), а также нативную квантизацию INT4 для эффективного инференса.
Ключевые возможности Kimi K2.5
- Родное мультимодальное рассуждение
Зрение и язык обучаются совместно с этапа предварительного обучения. Kimi K2.5 умеет рассуждать по изображениям, скриншотам, диаграммам и кадрам видео без внешних адаптеров для зрения. - Ультрадлинное окно контекста (256K токенов)
Обеспечивает непрерывное рассуждение над целыми кодовыми базами, длинными научными работами, юридическими документами или многими часами диалогов без усечения контекста. - Модель исполнения Agent Swarm
Поддерживает динамическое создание и координацию до ~100 специализированных субагентов, что позволяет параллелить планирование, использование инструментов и декомпозицию задач для сложных процессов. - Несколько режимов инференса
- Instant mode для ответов с низкой задержкой
- Thinking mode для глубокого многошагового рассуждения
- Agent / Swarm mode для автономного исполнения и оркестрации задач
- Сильные возможности vision-to-code
Способна превращать UI-макеты, скриншоты или видеодемонстрации в рабочий фронтенд‑код, а также отлаживать ПО, используя визуальный контекст. - Эффективное масштабирование MoE
Архитектура MoE активирует лишь подмножество экспертов на токен, обеспечивая емкость на уровне триллиона параметров при приемлемой стоимости инференса по сравнению с плотными моделями.
Результаты Kimi K2.5 в бенчмарках
Публично заявленные результаты бенчмарков (преимущественно в задачах 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, отмеченные *, отражают различия в методиках оценивания, указанные в первоисточниках.
В целом Kimi K2.5 демонстрирует высокую конкурентоспособность в мультимодальном рассуждении, задачах с длинным контекстом и агентных рабочих процессах, особенно при оценке, выходящей за рамки коротких QA.
Kimi K2.5 по сравнению с другими передовыми моделями
| Аспект | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Мультимодальность | Родная (зрение + текст) | Интегрированные модули | Интегрированные модули |
| Длина контекста | 256K tokens | Длинный (точный предел не раскрыт) | Длинный (<256K типично) |
| 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, рассуждения с длинным контекстом или сложных агентных рабочих процессов.
- Выбирайте GPT-5.2 для продакшен‑уровня общей интеллектики со зрелой экосистемой инструментов.
- Выбирайте Gemini 3 Pro для глубокой интеграции со стеком продуктивности и поиском от Google.
Типовые сценарии использования
- Масштабный 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 сквозных рабочих процессов с планированием, извлечением, вызовами инструментов и синтезом при помощи роя агентов. - Автоматизация корпоративных знаний
Анализ внутренних документов, таблиц, PDF и презентаций с выдачей структурированных отчетов и инсайтов. - Исследования и кастомизация моделей
Дообучение, исследования по выравниванию и эксперименты благодаря открытым весам модели.
Ограничения и соображения
- Высокие требования к аппаратуре: разворачивание в полной точности требует значительной GPU‑памяти; в продакшене обычно применяется квантизация (например, INT4).
- Зрелость Agent Swarm: продвинутые многоагентные поведения еще развиваются и могут требовать тщательного проектирования оркестрации.
- Сложность инференса: оптимальная производительность зависит от движка инференса, стратегии квантизации и конфигурации роутинга.
Как получить доступ к API Kimi k2.5 через CometAPI
Шаг 1: Получите API-ключ
Войдите на cometapi.com. Если вы еще не пользователь, зарегистрируйтесь. Перейдите в консоль CometAPI. Получите учетные данные — API‑ключ интерфейса. 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” для отправки API‑запроса и задайте тело запроса. Метод и тело запроса доступны в нашей документации по API на сайте. Для удобства на сайте также доступен тест в Apifox. Замените ключ 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: Извлечение и проверка результатов
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.