Kimi k2.5 的技術規格
| 項目 | 值 / 備註 |
|---|---|
| 模型名稱 / 供應商 | Kimi-K2.5 (v1.0) — Moonshot AI（開放權重）。 |
| 架構類型 | 專家混合（MoE）混合式推理模型（DeepSeek 風格的 MoE）。 |
| 參數（總量 / 活躍） | ≈ 1 兆總參數；~32B 每個 Token 的活躍參數（據報導 384 個專家，每個 Token 選擇 8 個）。 |
| 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），亦可輸出結構化工具呼叫 / 多步驟結果。 |
| 上下文視窗 | 256k Token |
| 訓練資料 | 以約 15 兆混合視覺 + 文字 Token 持續預訓練（廠商報告）。訓練標註/資料集組成：未披露。 |
| 模式 | 思考模式（返回內部推理軌跡；建議 temp=1.0）與 即時模式（無推理軌跡；建議 temp=0.6）。 |
| 代理特性 | Agent Swarm / 平行子代理：協調器可產生最多 100 個子代理並執行大量工具呼叫（廠商宣稱可達 ~1,500 次工具呼叫；平行執行可降低執行時間）。 |
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，從設計上即是原生多模態且以代理為導向的系統，而非在僅文字的 LLM 上外掛元件。它將語言推理、視覺理解與長上下文處理整合於單一架構，可執行涉及文件、圖片、影片、工具與代理的複雜多步驟任務。
其面向長期、工具增強的工作流程（程式設計、多步檢索、文件/影片理解），並提供兩種互動模式（思考模式與即時模式）以及原生 INT4 量化，以提升推論效率。
Kimi K2.5 的核心特性
- 原生多模態推理
自預訓練階段起即共同訓練視覺與語言。Kimi K2.5 能在不依賴外部視覺轉接器的情況下，跨圖片、螢幕截圖、圖表與影片影格進行推理。 - 超長上下文視窗（256K Token）
可在不截斷上下文的前提下，持續針對整個程式碼庫、長篇研究論文、法律文件或長時間對話進行推理。 - Agent Swarm 執行模型
支援動態建立與協作多達 ~100 個專門子代理，可並行規劃、使用工具與分解任務，以應對複雜工作流程。 - 多種推論模式
- 即時模式：低延遲回應
- 思考模式：深入的多步驟推理
- Agent / Swarm 模式：自動化任務執行與協作編排
- 強大的視覺到程式碼能力
能將 UI 原型圖、螢幕截圖或示範影片轉換為可運作的前端程式碼，並結合視覺脈絡進行軟體偵錯。 - 高效的 MoE 擴展
透過 MoE 架構僅啟用每個 Token 的部分專家，與稠密模型相比，在維持兆級容量的同時控制推論成本。
Kimi K2.5 的基準表現
公開報告的基準測試結果（主要為偏重推理的設定）：
推理與知識基準
| 基準測試 | Kimi K2.5 | GPT-5.2 (xhigh) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Full（含工具） | 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
| 基準測試 | 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 |
帶標記的分數反映了原始來源報告的評估設定差異。
總體而言，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強勁競爭力，尤其在超越短問答的評測中。
Kimi K2.5 與其他前沿模型比較
| 維度 | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| 多模態 | 原生（視覺 + 文字） | 整合模組 | 整合模組 |
| 上下文長度 | 256K Token | 長（確切上限未公開） | 長（典型 <256K） |
| 代理編排 | 多代理群集 | 單代理為主 | 單代理為主 |
| 模型取得 | 開放權重 | 專有 | 專有 |
| 部署 | 本地 / 雲端 / 客製 | 僅 API | 僅 API |
模型選型指引：
- 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，選擇 Kimi K2.5。
- 若需生產級通用智慧與強大工具生態，選擇 GPT-5.2。
- 若需與 Google 產品力與搜尋能力深度整合，選擇 Gemini 3 Pro。
代表性使用情境
- 大規模文件與程式碼分析
在單一上下文視窗內處理整個版本庫、法律語料或研究檔案庫。 - 視覺驅動的軟體工程流程
依據螢幕截圖、UI 設計或錄製互動產生、重構或偵錯程式碼。 - 自動化代理管線
透過代理群集進行規劃、檢索、工具呼叫與綜整的端到端流程。 - 企業知識自動化
分析內部文件、試算表、PDF 與簡報，產出結構化報告與洞察。 - 研究與模型客製化
依託開放權重進行微調、對齊研究與各類實驗。
限制與注意事項
- 硬體需求高：全精度部署需要大量 GPU 記憶體；生產通常仰賴量化（如 INT4）。
- Agent Swarm 成熟度：進階多代理行為仍在演進，可能需要謹慎的編排設計。
- 推論複雜度：最佳表現取決於推論引擎、量化策略與路由配置。
如何透過 CometAPI 存取 Kimi k2.5 API
步驟 1：申請 API Key
登入 cometapi.com。若您尚未成為用戶，請先註冊。登入您的 CometAPI 主控台。取得介面存取憑證 API key。在個人中心的 API token 點擊「Add Token」，取得 token key：sk-xxxxx 並提交。
步驟 2：向 Kimi k2.5 API 發送請求
選擇「kimi-k2.5」端點發送 API 請求並設定請求本文。請求方法與請求本文可於我們的網站 API 文件取得。我們的網站也提供 Apifox 測試以利使用。請替換為您帳戶中的實際 CometAPI key。base url 為 Chat Completions。
將您的問題或請求插入 content 欄位中——模型將回應該內容。處理 API 回應以取得生成的答案。
步驟 3：擷取並驗證結果
處理 API 回應以取得生成的答案。處理後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。