Kimi k2.5 کی تکنیکی تفصیلات
| آئٹم | قدر / نوٹس |
|---|---|
| ماڈل نام / وینڈر | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI (اوپن ویٹس)۔ |
| معماری خاندان | Mixture-of-Experts (MoE) ہائبرڈ ریزننگ ماڈل (DeepSeek طرز کا MoE)۔ |
| پیرا میٹرز (کل / فعال) | ≈ 1 trillion کل پیرا میٹرز؛ ~32B ہر ٹوکن پر فعال (384 ایکسپرٹس، رپورٹ کے مطابق ہر ٹوکن پر 8 منتخب)۔ |
| موڈیلٹیز (ان پٹ / آؤٹ پٹ) | Input: متن، تصاویر، ویڈیو (ملٹی موڈل)。 Output: بنیادی طور پر متن (وسیع ریزننگ ٹریسز)، اختیاری طور پر اسٹرکچرڈ ٹول کالز / ملٹی اسٹیپ آؤٹ پٹس۔ |
| کانٹیکسٹ ونڈو | 256k ٹوکنز |
| ٹریننگ ڈیٹا | ~15 trillion مخلوط بصری + متنی ٹوکنز پر مسلسل پری ٹریننگ (وینڈر کی رپورٹ)۔ ٹریننگ لیبلز/ڈیٹاسیٹ کی ساخت: افشا نہیں کی گئی۔ |
| موڈز | Thinking موڈ (اندونی ریزننگ ٹریسز واپس کرتا ہے؛ تجویز کردہ temp=1.0) اور Instant موڈ (ریزننگ ٹریسز نہیں؛ تجویز کردہ temp=0.6)۔ |
| ایجنٹ فیچرز | Agent Swarm / متوازی سب ایجنٹس: آرکسٹریٹر زیادہ سے زیادہ 100 سب ایجنٹس اسپاﻧ کر سکتا ہے اور بڑی تعداد میں ٹول کالز انجام دے سکتا ہے (وینڈر کا دعویٰ ~1,500 ٹول کالز؛ متوازی عمل سے رن ٹائم کم ہوتا ہے)۔ |
Kimi K2.5 کیا ہے؟
Kimi K2.5 Moonshot AI کا اوپن ویٹ فلیگ شپ لارج لینگویج ماڈل ہے، جو محض ٹیکسٹ LLM کے ساتھ اٹیچمنٹ نہیں بلکہ بطور نیٹو ملٹی موڈل اور ایجنٹ آرئیئنٹڈ سسٹم ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ زبان کی ریزننگ، بصری فہم، اور لانگ کانٹیکسٹ پروسیسنگ کو ایک ہی معماری میں یکجا کرتا ہے، جس سے دستاویزات، تصاویر، ویڈیوز، ٹولز اور ایجنٹس پر مشتمل پیچیدہ ملٹی اسٹیپ ٹاسکس ممکن ہوتے ہیں۔
یہ لانگ ہورائزن، ٹول سے تقویت یافتہ ورک فلو (کوڈنگ، ملٹی اسٹیپ سرچ، دستاویز/ویڈیو فہم) کے لیے بنایا گیا ہے اور دو انٹریکشن موڈز (Thinking اور Instant) کے ساتھ آتا ہے، نیز موثر انفیرنس کے لیے نیٹو INT4 کوانٹائزیشن فراہم کرتا ہے۔
Kimi K2.5 کی بنیادی خصوصیات
- اصل نوعیت کی ملٹی موڈل ریزننگ
ویژن اور زبان کی مشترکہ تربیت پری ٹریننگ سے ہی کی گئی ہے۔ Kimi K2.5 بیرونی وژن اڈاپٹرز پر انحصار کیے بغیر تصاویر، اسکرین شاٹس، ڈایاگرامز اور ویڈیو فریمز پر استدلال کر سکتا ہے۔ - انتہائی طویل کانٹیکسٹ ونڈو (256K ٹوکنز)
مکمل کوڈ بیسز، طویل تحقیقی مقالوں، قانونی دستاویزات یا طویل ملٹی آور گفتگوؤں پر کانٹیکسٹ ٹرنکیشن کے بغیر مستقل ریزننگ کو ممکن بناتی ہے۔ - ایجنٹ سوارم ایگزیکیوشن ماڈل
تقریباً ~100 خصوصی سب ایجنٹس کی ڈائنامک تخلیق اور ہم آہنگی کی سپورٹ، جس سے پیچیدہ ورک فلو کے لیے متوازی پلاننگ، ٹول استعمال، اور ٹاسک ڈیکمپوزیشن ممکن ہوتی ہے۔ - متعدد انفرنس موڈز
- Instant موڈ کم تاخیر والے جوابات کے لیے
- Thinking موڈ گہری ملٹی اسٹیپ ریزننگ کے لیے
- Agent / Swarm موڈ خودمختار ٹاسک ایگزیکیوشن اور آرکسٹریشن کے لیے
- طاقتور ویژن ٹو کوڈ صلاحیت
UI ماک اپس، اسکرین شاٹس یا ویڈیو ڈیموز کو ورکنگ فرنٹ اینڈ کوڈ میں تبدیل کرنے اور بصری سیاق کے ساتھ سافٹ ویئر ڈیبگ کرنے کی قابلیت۔ - موثر MoE اسکیلنگ
MoE معماری ہر ٹوکن پر صرف منتخب ایکسپرٹس ایکٹیویٹ کرتی ہے، جس سے ٹریلین پیرا میٹر گنجائش کے ساتھ ڈینس ماڈلز کے مقابلے قابلِ انتظام انفیرنس لاگت رہتی ہے۔
Kimi K2.5 کی بینچ مارک کارکردگی
عوامی طور پر رپورٹ کیے گئے بینچ مارک نتائج (بنیادی طور پر ریزننگ پر مرکوز سیٹنگز میں):
ریزننگ اور نالج بینچ مارکس
| بینچ مارک | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (آلات کے ساتھ) | 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 |
ویژن اور ویڈیو بینچ مارکس
| بینچ مارک | 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 |
نشان زدہ اسکور اصل ذرائع کی رپورٹ کردہ جانچ سیٹنگز کے فرق کی عکاسی کرتے ہیں۔
مجموعی طور پر، Kimi K2.5 ملٹی موڈل ریزننگ، لانگ کانٹیکسٹ ٹاسکس، اور ایجنٹ طرز ورک فلو میں مضبوط مسابقت دکھاتا ہے، خاص طور پر جب مختصر سوال و جواب سے آگے کی جانچ کی جائے۔
Kimi K2.5 بمقابلہ دیگر فرنٹیئر ماڈلز
| ڈائمینشن | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| ملٹی ماڈیلیٹی | نیٹو (ویژن + ٹیکسٹ) | انٹیگریٹڈ ماڈیولز | انٹیگریٹڈ ماڈیولز |
| کانٹیکسٹ لمبائی | 256K ٹوکنز | طویل (درست حد افشا نہیں) | طویل (<256K عمومی) |
| ایجنٹ آرکسٹریشن | ملٹی ایجنٹ سوارم | سنگل ایجنٹ فوکس | سنگل ایجنٹ فوکس |
| ماڈل تک رسائی | اوپن ویٹس | ملکیّتی | ملکیّتی |
| ڈپلائمنٹ | لوکل / کلاؤڈ / کسٹم | صرف API | صرف API |
ماڈل کے انتخاب کی رہنمائی:
- اوپن ویٹ ڈپلائمنٹ، ریسرچ، لانگ کانٹیکسٹ ریزننگ یا پیچیدہ ایجنٹ ورک فلو کے لیے Kimi K2.5 منتخب کریں۔
- مضبوط ٹول ایکو سسٹمز کے ساتھ پروڈکشن گریڈ جنرل انٹیلیجنس کے لیے GPT-5.2 منتخب کریں۔
- گوگل کی پروڈکٹویٹی اور سرچ اسٹیک کے ساتھ گہری انٹیگریشن کے لیے Gemini 3 Pro منتخب کریں۔
نمائندہ استعمالات
- بڑے پیمانے پر دستاویز اور کوڈ کا تجزیہ
مکمل ریپوزٹریز، قانونی کارپس یا تحقیقی آرکائیوز کو ایک ہی کانٹیکسٹ ونڈو میں پروسیس کریں۔ - بصری سافٹ ویئر انجینئرنگ ورک فلو
اسکرین شاٹس، UI ڈیزائنز یا ریکارڈڈ انٹریکشنز کی بنیاد پر کوڈ جنریٹ، ریفیکٹر یا ڈیبگ کریں۔ - خودمختار ایجنٹ پائپ لائنز
ایجنٹ سوارمز کے ذریعے پلاننگ، ریٹریول، ٹول کالز اور سنتھیسز پر مشتمل اینڈ ٹو اینڈ ورک فلو چلائیں۔ - انٹرپرائز نالج آٹومیشن
اندرونی دستاویزات، اسپریڈشیٹس، PDFs اور پریزنٹیشنز کا تجزیہ کر کے اسٹرکچرڈ رپورٹس اور بصیرتیں تیار کریں۔ - ریسرچ اور ماڈل کسٹمائزیشن
اوپن ماڈل ویٹس کے باعث فائن ٹیوننگ، الائنمنٹ ریسرچ اور تجربات۔
حدود اور غور طلب امور
- اعلیٰ ہارڈویئر تقاضے: فل پریسژن ڈپلائمنٹ کے لیے خاطر خواہ GPU میموری درکار ہوتی ہے؛ پروڈکشن میں عموماً کوانٹائزیشن (مثلاً INT4) پر انحصار کیا جاتا ہے۔
- ایجنٹ سوارم کی پختگی: جدید ملٹی ایجنٹ رویّے ابھی ترقی پذیر ہیں اور باریک بین آرکسٹریشن ڈیزائن کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
- انفیرنس کی پیچیدگی: بہترین کارکردگی انفیرنس انجن، کوانٹائزیشن حکمتِ عملی اور روٹنگ کنفیگریشن پر منحصر ہے۔
CometAPI کے ذریعے Kimi k2.5 API تک کیسے رسائی حاصل کریں
مرحلہ 1: API کلید کے لیے سائن اپ کریں
cometapi.com میں لاگ ان کریں۔ اگر آپ ہمارے صارف نہیں ہیں تو پہلے رجسٹر کریں۔ اپنے CometAPI console میں سائن ان کریں۔ انٹرفیس کی ایکسیس اسناد یعنی API کلید حاصل کریں۔ ذاتی مرکز میں API ٹوکن پر “Add Token” پر کلک کریں، ٹوکن کلید حاصل کریں: sk-xxxxx اور جمع کرائیں۔
مرحلہ 2: Kimi k2.5 API کو درخواستیں بھیجیں
“kimi-k2.5” اینڈ پوائنٹ منتخب کریں تاکہ API ریکویسٹ بھیجی جا سکے اور ریکویسٹ باڈی سیٹ کریں۔ ریکویسٹ میتھڈ اور ریکویسٹ باڈی ہماری ویب سائٹ کی API ڈاک سے حاصل کی جاتی ہے۔ ہماری ویب سائٹ آپ کی سہولت کے لیے Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔ اپنے اکاؤنٹ سے اصل CometAPI کلید سے تبدیل کریں۔ base url ہے Chat Completions۔
اپنا سوال یا درخواست content فیلڈ میں درج کریں—ماڈل اسی کا جواب دے گا۔ جنریٹڈ جواب حاصل کرنے کے لیے API ریسپانس کو پروسیس کریں۔
مرحلہ 3: نتائج بازیافت کریں اور تصدیق کریں
API ریسپانس کو پروسیس کریں تاکہ جنریٹڈ جواب حاصل ہو۔ پروسیسنگ کے بعد، API ٹاسک اسٹیٹس اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے ساتھ جواب دیتی ہے۔