Kimi k2.5 的技術規格
| 項目 | 數值／說明 |
|---|---|
| 模型名稱／供應商 | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI（開放權重）。 |
| 架構家族 | 混合專家（MoE）混合推理模型（DeepSeek 風格的 MoE）。 |
| 參數（總量／啟用） | 約 1 兆總參數；每個 token 約啟用 ~32B 參數（據報為 384 個專家、每個 token 選擇 8 個專家）。 |
| 模態（輸入／輸出） | 輸入：文字、圖片、影片（多模態）。輸出：以文字為主（豐富的推理軌跡），亦可選擇結構化工具呼叫／多步驟輸出。 |
| 上下文視窗 | 256k tokens |
| 訓練資料 | 持續預訓練於約 ~15 兆混合視覺 + 文字 token（供應商報告）。訓練標籤／資料集組成：未公開。 |
| 模式 | Thinking 模式（返回內部推理軌跡；建議 temp=1.0）與 Instant 模式（無推理軌跡；建議 temp=0.6）。 |
| Agent 功能 | Agent Swarm／平行子代理：協調器最多可生成 100 個子代理，並執行大量工具呼叫（供應商聲稱最多可達 ~1,500 次工具呼叫；平行執行可縮短執行時間）。 |
什麼是 Kimi K2.5？
Kimi K2.5 是 Moonshot AI 的開放權重旗艦大型語言模型，其設計定位為原生多模態且以代理為導向的系統，而不是帶有附加元件的純文字 LLM。它將語言推理、視覺理解與長上下文處理整合至單一架構中，能夠完成涉及文件、圖片、影片、工具與代理的複雜多步驟任務。
它專為長時程、工具增強型工作流程（程式設計、多步搜尋、文件／影片理解）而設計，並提供兩種互動模式（Thinking 與 Instant）以及原生 INT4 量化，以實現高效率推論。
Kimi K2.5 的核心特性
- 原生多模態推理
視覺與語言自預訓練開始即進行聯合訓練。Kimi K2.5 可跨圖片、螢幕截圖、圖表與影片影格進行推理，而無需依賴外部視覺轉接器。 - 超長上下文視窗（256K tokens）
可在不截斷上下文的情況下，對整個程式碼庫、長篇研究論文、法律文件或長時間多輪對話進行持續推理。 - Agent Swarm 執行模型
支援動態建立與協調最多 ~100 個專業化子代理，以便針對複雜工作流程進行平行規劃、工具使用與任務拆解。 - 多種推論模式
- Instant 模式：用於低延遲回應
- Thinking 模式：用於深度多步推理
- Agent / Swarm 模式：用於自主任務執行與協調
- 強大的 vision-to-code 能力
可將 UI mockup、螢幕截圖或影片示範轉換為可運作的前端程式碼，並可利用視覺上下文除錯軟體。 - 高效率 MoE 擴展
MoE 架構僅在每個 token 上啟用部分專家，因此相較於稠密模型，能以可控的推論成本實現兆級參數容量。
Kimi K2.5 的基準測試表現
公開報告的基準測試結果（主要聚焦於推理場景）：
推理與知識基準
| Benchmark | 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 |
視覺與影片基準
| Benchmark | 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 |
帶有 標記的分數表示原始來源報告中的評估設定存在差異。
整體而言，Kimi K2.5 在多模態推理、長上下文任務與代理式工作流程方面展現出很強的競爭力，尤其是在超越短篇問答的評估場景中。
Kimi K2.5 與其他前沿模型的比較
| 維度 | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| 多模態 | 原生（vision + text） | 整合模組 | 整合模組 |
| 上下文長度 | 256K tokens | 長（確切上限未公開） | 長（通常 <256K） |
| 代理協調 | 多代理 swarm | 側重單代理 | 側重單代理 |
| 模型存取 | 開放權重 | 專有 | 專有 |
| 部署方式 | 本地／雲端／自訂 | 僅 API | 僅 API |
模型選型建議：
- 若需開放權重部署、研究、長上下文推理或複雜代理工作流程，請選擇 Kimi K2.5。
- 若需具備強大工具生態的生產級通用智慧，請選擇 GPT-5.2。
- 若需與 Google 生產力與搜尋生態深度整合，請選擇 Gemini 3 Pro。
代表性使用案例
- 大規模文件與程式碼分析
在單一上下文視窗中處理整個程式碼倉庫、法律語料庫或研究檔案。 - 視覺化軟體工程工作流程
利用螢幕截圖、UI 設計或錄製互動來生成、重構或除錯程式碼。 - 自主代理管線
透過 agent swarms 執行涵蓋規劃、檢索、工具呼叫與綜合的端到端工作流程。 - 企業知識自動化
分析內部文件、試算表、PDF 與簡報，產生結構化報告與洞察。 - 研究與模型自訂
開放模型權重可支援微調、對齊研究與各類實驗。
限制與注意事項
- 高硬體需求：全精度部署需要大量 GPU 記憶體；生產環境通常依賴量化（例如 INT4）。
- Agent Swarm 成熟度：進階多代理行為仍在演進中，可能需要精心設計協調流程。
- 推論複雜度：最佳效能取決於推論引擎、量化策略與路由配置。
如何透過 CometAPI 存取 Kimi k2.5 API
第 1 步：註冊 API Key
登入 cometapi.com。若你尚未成為我們的使用者，請先註冊。登入你的 CometAPI console。取得介面的存取憑證 API key。在個人中心的 API token 處點擊「Add Token」，取得 token key：sk-xxxxx 並提交。
第 2 步：向 Kimi k2.5 API 發送請求
選擇「kimi-k2.5」端點以發送 API 請求，並設定 request body。請求方法與 request body 可從我們網站的 API 文件取得。我們的網站也提供 Apifox 測試以方便你使用。請替換為你帳戶中的實際 CometAPI key。base url 為 Chat Completions。
將你的問題或請求插入 content 欄位中——這就是模型將回應的內容。處理 API 回應以取得生成的答案。
第 3 步：擷取並驗證結果
處理 API 回應以取得生成的答案。處理完成後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。