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; ~32B token başına etkin (384 uzman, token başına 8 seçiliyor olarak raporlandı). |
| Modaliteler (girdi / çıktı) | Girdi: metin, görüntüler, video (çok modlu). Çıktı: öncelikle metin (zengin akıl yürütme izleri), isteğe bağlı olarak yapılandırılmış araç çağrıları / çok adımlı çıktılar. |
| Bağlam penceresi | 256k token |
| Eğitim verisi | Yaklaşık 15 trilyon karma görsel + metin tokenı üzerinde sürekli ön eğitim (sağlayıcı tarafından bildirildi). Eğitim etiketleri/veri kümesi bileşimi: açıklanmadı. |
| Modlar | Düşünme modu (içsel akıl yürütme izlerini döndürür; önerilen temp=1.0) ve Anlık mod (akıl yürütme izi yok; önerilen temp=0.6). |
| Ajan özellikleri | Agent Swarm / paralel alt ajanlar: orkestratör en fazla 100 alt ajan başlatabilir ve çok sayıda araç çağrısı yürütebilir (sağlayıcı ~1.500 araç çağrısına kadar iddia ediyor; paralel yürütme süreyi azaltır). |
Kimi K2.5 nedir?
Kimi K2.5, eklenti bileşenleri olan metin odaklı bir LLM yerine, yerel çok modlu ve ajana yönelik bir sistem olarak tasarlanmış, Moonshot AI’nin açık ağırlıklara sahip amiral gemisi büyük dil modelidir. Dil akıl yürütmesini, görsel anlayışı ve uzun bağlam işlemesini tek bir mimaride bütünleştirerek belgeler, görüntüler, 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 tasarlanmıştır ve iki etkileşim modu (Düşünme ve Anlık) ile verimli çıkarım için yerel INT4 kuantizasyonu sunar.
Kimi K2.5'in temel özellikleri
- Yerel çok modlu akıl yürütme
Görsel ve dil, ön eğitimden itibaren birlikte eğitilir. Kimi K2.5, harici görsel adaptörlere başvurmadan görüntüler, ekran görüntüleri, diyagramlar ve video kareleri arasında akıl yürütebilir. - Ultra uzun bağlam penceresi (256K token)
Tüm kod tabanları, uzun araştırma makaleleri, hukuki belgeler veya saatler süren uzun sohbetler üzerinde bağlam kırpmaya gerek kalmadan kalıcı akıl yürütmeyi mümkün kılar. - Agent Swarm yürütme modeli
En fazla ~100 uzmanlaşmış alt ajanın dinamik olarak oluşturulmasını ve koordine edilmesini destekler; karmaşık iş akışları için paralel planlama, araç kullanımı ve görev ayrıştırmaya olanak tanır. - Birden çok çıkarım modu
- Anlık mod düşük gecikmeli yanıtlar için
- Düşünme modu derin çok adımlı akıl yürütme için
- Agent / Swarm 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 bağlamı kullanarak yazılımı hata ayıklayabilir. - Verimli MoE ölçekleme
MoE mimarisi, token başına yalnızca uzmanların bir alt kümesini etkinleştirir; yoğun modellere kıyasla yönetilebilir çıkarım maliyetiyle trilyon düzeyinde kapasite sağlar.
Kimi K2.5'in kıyaslama performansı
Kamusal olarak raporlanan kıyaslama sonuçları (ağırlıkla akıl yürütme odaklı ayarlarda):
Akıl yürütme ve bilgi kıyaslamaları
| Kıyaslama | 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 kıyaslamaları
| Kıyaslama | 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 |
İşaretli skorlar, özgün kaynaklarca bildirilen değerlendirme kurulumlarındaki farklılıkları yansıtır.
Genel olarak, Kimi K2.5, özellikle kısa biçimli Soru-Cevap'ın ötesinde değerlendirildiğinde, çok modlu akıl yürütme, uzun bağlamlı görevler ve ajan tarzı iş akışlarında güçlü bir rekabet gücü sergiler.
Kimi K2.5 ve diğer öncü 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 | Çok ajanlı swarm | Tek ajan odağı | Tek ajan odağı |
| Model erişimi | Açık ağırlıklar | Tescilli | Tescilli |
| Dağıtım | Yerel / bulut / özel | Yalnızca API | Yalnızca API |
Model seçimi rehberi:
- Açık ağırlıklı dağıtım, araştırma, uzun bağlamlı akıl yürütme veya karmaşık ajan iş akışları için Kimi K2.5'i seçin.
- Güçlü araç ekosistemlerine sahip üretim düzeyi genel zeka için GPT-5.2'yi seçin.
- Google’ın üretkenlik ve arama yığınıyla derin entegrasyon için Gemini 3 Pro'yu seçin.
Temsili kullanım örnekleri
- Büyük ölçekli belge ve kod analizi
Tek bir bağlam penceresinde tüm depoları, hukuki derlemeleri veya araştırma arşivlerini işleyin. - Görsel yazılım mühendisliği iş akışları
Ekran görüntülerini, UI tasarımlarını veya kaydedilmiş etkileşimleri kullanarak kod üretin, yeniden düzenleyin veya hata ayıklayın. - Otonom ajan boru hatları
Planlama, alma, araç çağrıları ve sentezi içeren uçtan uca iş akışlarını Agent Swarm'lar aracılığıyla yürütün. - Kurumsal bilgi otomasyonu
Yapılandırılmış raporlar ve içgörüler üretmek için dahili belgeleri, e-tabloları, PDF'leri ve sunumları analiz edin. - Araştırma ve model özelleştirme
Açık model ağırlıkları sayesinde ince ayar, hizalama araştırması ve deney yapma.
Sınırlamalar ve dikkat edilmesi gerekenler
- Yüksek donanım gereksinimleri: Tam hassasiyetli dağıtım önemli GPU belleği gerektirir; üretim kullanımı genellikle kuantizasyona (ör. INT4) dayanır.
- Agent Swarm olgunluğu: İleri düzey çok ajanlı davranışlar hâlâ evrilmektedir ve dikkatli orkestrasyon tasarımı gerektirebilir.
- Çıkarım karmaşıklığı: En uygun performans, çıkarım motoruna, kuantizasyon stratejisine ve yönlendirme yapılandırmasına bağlıdır.
CometAPI üzerinden 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 kimliği olan 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 istek gönderin
API isteğini göndermek için “kimi-k2.5” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümantasyonundan alınır. Kolaylığınız için web sitemiz Apifox testi de sağlar. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarıyla değiştirin. temel URL Chat Completions.
Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin—modelin yanıt vereceği şey budur . Üretilen yanıtı almak için API yanıtını işleyin.
Adım 3: Sonuçları alın ve doğrulayın
Üretilen yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemenin ardından API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.