Kimi k2.5’in teknik özellikleri
| Öğe | Değer / notlar |
|---|---|
| Model adı / sağlayıcı | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (açık ağırlıklar). |
| Mimari ailesi | Uzman Karışımı (MoE) hibrit akıl yürütme modeli (DeepSeek tarzı MoE). |
| Parametreler (toplam / etkin) | ≈ 1 trilyon toplam parametre; token başına ~32B etkin (384 uzman, rapora göre token başına 8 seçiliyor). |
| Modaliteler (girdi / çıktı) | Girdi: metin, görseller, video (çok modlu). Çıktı: ağırlıklı metin (zengin akıl yürütme izleri), isteğe bağlı olarak yapılandırılmış araç çağrıları / çok adımlı çıktılar. |
| Bağlam penceresi | 256k token |
| Eğitim verisi | ~15 trilyon karma görsel + metin token üzerinde sürekli ön eğitim (sağlayıcı tarafından bildirildi). Eğitim etiketleri/veri kümesi bileşimi: açıklanmadı. |
| Modlar | Düşünme modu (iç akıl yürütme izlerini döndürür; önerilen temp=1.0) ve Anlık mod (akıl yürütme izleri yok; önerilen temp=0.6). |
| Ajan özellikleri | Ajan Sürüsü / paralel alt ajanlar: orkestratör en fazla ~100 alt ajan başlatabilir ve çok sayıda araç çağrısı yürütebilir (sağlayıcı ~1.500 araç çağrısına kadar olduğunu iddia ediyor; paralel yürütme süreyi azaltır). |
Kimi K2.5 Nedir?
Kimi K2.5, Moonshot AI’nin açık ağırlıklı amiral gemisi büyük dil modelidir ve metin odaklı bir LLM’e eklenti bileşenler takmak yerine baştan itibaren yerel çok modlu ve ajan odaklı bir sistem olarak tasarlanmıştır. Dil akıl yürütme, görsel anlama ve uzun bağlam işleme yeteneklerini tek bir mimaride bütünleştirir, böylece belgeler, görseller, videolar, araçlar ve ajanları içeren karmaşık çok adımlı görevleri mümkün kılar.
Uzun vadeli, araç destekli iş akışları (kodlama, çok adımlı arama, belge/video anlama) için tasarlanmış olup iki etkileşim modu (Düşünme ve Anlık) ve verimli çıkarım için yerel INT4 kuantizasyonuyla birlikte gelir.
Kimi K2.5’in Temel Özellikleri
- Yerel çok modlu akıl yürütme
Görüş ve dil, ön eğitimden itibaren birlikte eğitilir. Kimi K2.5, harici görsel adaptörlere ihtiyaç duymadan görseller, ekran görüntüleri, diagramlar ve video kareleri arasında akıl yürütebilir. - Ultra-uzun bağlam penceresi (256K token)
Tüm kod tabanları, uzun araştırma makaleleri, yasal belgeler veya saatler süren diyaloglar boyunca bağlam kırpma olmaksızın kalıcı akıl yürütmeyi mümkün kılar. - Ajan Sürüsü yürütme modeli
Karmaşık iş akışları için paralel planlama, araç kullanımı ve görev parçalamayı destekleyen ~100 uzmanlaşmış alt ajanın dinamik olarak oluşturulması ve koordine edilmesini sağlar. - Birden fazla çıkarım modu
- Anlık mod düşük gecikmeli yanıtlar için
- Düşünme modu derin çok adımlı akıl yürütme için
- Ajan / Sürüsü modu otonom görev yürütme ve orkestrasyon için
- Görselden koda güçlü yetenek
UI taslaklarını, ekran görüntülerini veya video gösterimlerini çalışan ön uç koda dönüştürebilir ve görsel bağlam kullanarak yazılım hatalarını ayıklayabilir. - Verimli MoE ölçekleme
MoE mimarisi, her token için yalnızca bir alt uzman alt kümesini etkinleştirir; bu sayede yoğun modellere kıyasla yönetilebilir çıkarım maliyetiyle trilyon-parametre kapasitesi elde edilir.
Kimi K2.5’in Karşılaştırma Performansı
Herkese açık olarak raporlanan karşılaştırma sonuçları (öncelikle akıl yürütme odaklı ayarlarda):
Akıl Yürütme ve Bilgi Karşılaştırmaları
| Karşılaştırma | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (araçlarla) | 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 |
Görsel ve Video Karşılaştırmaları
| Karşılaştırma | 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 |
Yıldız işaretli puanlar, özgün kaynakların bildirdiği değerlendirme kurulumlarındaki farklılıkları yansıtır.
Genel olarak, Kimi K2.5 çok modlu akıl yürütme, uzun bağlam görevleri ve ajan tarzı iş akışlarında güçlü bir rekabet gücü sergiler; özellikle kısa biçimli Soru-Cevap’ın ötesinde değerlendirildiğinde.
Kimi K2.5 vs Diğer Sınır Modeller
| Boyut | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| Çoklu modalite | Yerel (görsel + metin) | Entegre modüller | Entegre modüller |
| Bağlam uzunluğu | 256K token | Uzun (kesin sınır açıklanmadı) | Uzun (<256K tipik) |
| Ajan orkestrasyonu | Çoklu ajan sürüsü | Tek ajan odaklı | Tek ajan odaklı |
| Model erişimi | Açık ağırlıklar | Sahipli | Sahipli |
| Dağıtım | Yerel / bulut / özel | Yalnızca API | Yalnızca API |
Model seçimi rehberi:
- Kimi K2.5: açık ağırlıklı dağıtım, araştırma, uzun bağlamlı akıl yürütme veya karmaşık ajan iş akışları için.
- GPT-5.2: güçlü araç ekosistemleriyle üretim sınıfı genel zeka için.
- Gemini 3 Pro: Google’ın üretkenlik ve arama yığınıyla derin entegrasyon için.
Örnek Kullanım Senaryoları
- Büyük ölçekli belge ve kod analizi
Tüm depoları, hukuki külliyatı veya araştırma arşivlerini tek bir bağlam penceresinde işleyin. - Görsel yazılım mühendisliği iş akışları
Ekran görüntülerini, UI tasarımlarını veya kaydedilmiş etkileşimleri kullanarak kod üretin, yeniden düzenleyin veya hata ayıklayın. - Otonom ajan ardışık düzenleri
Ajan sürüleri aracılığıyla planlama, getirme, araç çağrıları ve sentezi içeren uçtan uca iş akışları yürütün. - Kurumsal bilgi otomasyonu
İç belgeleri, e-tabloları, PDF’leri ve sunumları analiz ederek yapılandırılmış raporlar ve içgörüler üretin. - Araştırma ve model özelleştirme
Açık model ağırlıkları sayesinde ince ayar, hizalama araştırması ve deney yapma.
Sınırlamalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Yüksek donanım gereksinimleri: Tam kesinlikli dağıtım önemli GPU belleği gerektirir; üretim kullanımı genellikle kuantizasyona (ör. INT4) dayanır.
- Ajan Sürüsü olgunluğu: Gelişmiş çok ajan davranışları hâlâ evrilmektedir ve dikkatli orkestrasyon tasarımı gerektirebilir.
- Çıkarım karmaşıklığı: En iyi performans, çıkarım motoru, kuantizasyon stratejisi ve yönlendirme yapılandırmasına bağlıdır.
CometAPI aracılığıyla Kimi k2.5 API’sine nasıl erişilir
Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun
cometapi.com adresine giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun. CometAPI konsolunuza giriş yapın. Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını edinin. Kişisel merkezde API token bölümünde “Add Token”a tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
Adım 2: Kimi k2.5 API’sine İstek Gönderin
API isteği göndermek için “kimi-k2.5” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından edinilir. Kolaylık için sitemizde Apifox testi de sağlanır. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla değiştirin. temel URL Chat Completions.
Sorunuzu veya talebinizi content alanına ekleyin—modelin yanıt vereceği kısım burasıdır. Oluşturulan yanıtı almak için API çıktısını işleyin.
Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın
API yanıtını işleyin ve oluşturulan yanıtı edinin. İşlemenin ardından API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.