moonshot

Kimi K2.5

আবিষ্কার করুন Moonshot AI-এর Kimi K2.5, এটি একটি 1T-parameter open-source agentic মডেল যাতে রয়েছে নেটিভ মাল্টিমোডাল সক্ষমতা, 262K context window এবং SOTA...

Agentic AIMultimodalOpen SourceReasoningMoE
moonshot logomoonshotKimiজানুয়ারি ২৭, ২০২৬
কনটেক্সট
256Kটোকেন
সর্বোচ্চ আউটপুট
66Kটোকেন
ইনপুট মূল্য
$0.60/ 1M
আউটপুট মূল্য
$3.00/ 1M
মোডালিটি:TextImageVideo
ক্ষমতা:ভিশনটুলসস্ট্রিমিংরিজনিং
বেঞ্চমার্ক
GPQA
87.6%
GPQA: স্নাতকোত্তর স্তরের বিজ্ঞান প্রশ্ন. জীববিজ্ঞান, পদার্থবিজ্ঞান এবং রসায়ন থেকে 448 টি প্রশ্ন সহ কঠোর বেঞ্চমার্ক। PhD বিশেষজ্ঞরা মাত্র 65-74% নির্ভুলতা অর্জন করেন। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 87.6% স্কোর করেছে।
HLE
50.2%
HLE: বিশেষজ্ঞ স্তরের যুক্তি. বিশেষায়িত ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ স্তরের যুক্তি প্রদর্শনের জন্য মডেলের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 50.2% স্কোর করেছে।
MMLU
91.5%
MMLU: বিশাল মাল্টিটাস্ক ভাষা বোঝাপড়া. 57 টি একাডেমিক বিষয়ে 16,000 প্রশ্ন সহ ব্যাপক বেঞ্চমার্ক। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 91.5% স্কোর করেছে।
MMLU Pro
87.1%
MMLU Pro: MMLU পেশাদার সংস্করণ. 12,032 প্রশ্ন এবং কঠিন 10-অপশন ফরম্যাট সহ MMLU এর উন্নত সংস্করণ। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 87.1% স্কোর করেছে।
SimpleQA
48%
SimpleQA: তথ্যগত নির্ভুলতা বেঞ্চমার্ক. সঠিক, তথ্যভিত্তিক উত্তর প্রদানের মডেলের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 48% স্কোর করেছে।
IFEval
85%
IFEval: নির্দেশ অনুসরণ মূল্যায়ন. মডেল কতটা ভালোভাবে নির্দিষ্ট নির্দেশ এবং সীমাবদ্ধতা অনুসরণ করে তা পরিমাপ করে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 85% স্কোর করেছে।
AIME 2025
96.1%
AIME 2025: আমেরিকান আমন্ত্রণমূলক গণিত পরীক্ষা. মর্যাদাপূর্ণ AIME পরীক্ষা থেকে প্রতিযোগিতা স্তরের গণিত সমস্যা। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 96.1% স্কোর করেছে।
MATH
90.1%
MATH: গাণিতিক সমস্যা সমাধান. বীজগণিত, জ্যামিতি, ক্যালকুলাসে সমস্যা সমাধান পরীক্ষা করা ব্যাপক গণিত বেঞ্চমার্ক। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 90.1% স্কোর করেছে।
GSM8k
97.1%
GSM8k: প্রাথমিক বিদ্যালয় গণিত 8K. প্রাথমিক বিদ্যালয় স্তরের 8,500 গণিত শব্দ সমস্যা। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 97.1% স্কোর করেছে।
MGSM
95%
MGSM: বহুভাষিক প্রাথমিক গণিত. 10 টি ভাষায় অনুবাদিত GSM8k বেঞ্চমার্ক। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 95% স্কোর করেছে।
MathVista
90.1%
MathVista: গাণিতিক ভিজ্যুয়াল রিজনিং. ভিজ্যুয়াল উপাদান সহ গণিত সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 90.1% স্কোর করেছে।
SWE-Bench
76.8%
SWE-Bench: সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং বেঞ্চমার্ক. AI মডেলগুলি Python প্রকল্পে প্রকৃত GitHub সমস্যা সমাধান করার চেষ্টা করে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 76.8% স্কোর করেছে।
HumanEval
88%
HumanEval: Python প্রোগ্রামিং সমস্যা. 164 টি প্রোগ্রামিং সমস্যা যেখানে মডেলগুলিকে সঠিক Python ফাংশন বাস্তবায়ন তৈরি করতে হবে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 88% স্কোর করেছে।
LiveCodeBench
85%
LiveCodeBench: লাইভ কোডিং বেঞ্চমার্ক. ক্রমাগত আপডেট হওয়া, বাস্তব-বিশ্ব প্রোগ্রামিং চ্যালেঞ্জে কোডিং দক্ষতা পরীক্ষা করে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 85% স্কোর করেছে।
MMMU
78.5%
MMMU: মাল্টিমোডাল বোঝাপড়া. 30 টি বিশ্ববিদ্যালয় বিষয় থেকে মাল্টিমোডাল বোঝাপড়া বেঞ্চমার্ক। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 78.5% স্কোর করেছে।
MMMU Pro
78.5%
MMMU Pro: MMMU পেশাদার সংস্করণ. আরও চ্যালেঞ্জিং প্রশ্ন সহ MMMU এর উন্নত সংস্করণ। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 78.5% স্কোর করেছে।
ChartQA
77.5%
ChartQA: চার্ট প্রশ্ন ও উত্তর. চার্ট এবং গ্রাফ থেকে তথ্য বোঝা এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 77.5% স্কোর করেছে।
DocVQA
88.8%
DocVQA: ডকুমেন্ট ভিজ্যুয়াল প্রশ্ন. ডকুমেন্ট ছবি থেকে তথ্য বের করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 88.8% স্কোর করেছে।
Terminal-Bench
50.8%
Terminal-Bench: টার্মিনাল/CLI কাজ. কমান্ড-লাইন অপারেশন সম্পাদন করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 50.8% স্কোর করেছে।
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: বিমূর্তকরণ এবং যুক্তি. নতুন প্যাটার্ন স্বীকৃতি ধাঁধার মাধ্যমে তরল বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষা করে। Kimi K2.5 এই বেঞ্চমার্কে 12% স্কোর করেছে।

Kimi K2.5 সম্পর্কে

Kimi K2.5 এর ক্ষমতা, বৈশিষ্ট্য এবং কীভাবে এটি আপনাকে ভালো ফলাফল অর্জন করতে সাহায্য করতে পারে জানুন।

Kimi K2.5 হলো Moonshot AI-এর একটি open-source মাল্টিমোডাল মডেল। এটি একটি 1 trillion parameter-এর Mixture-of-Experts আর্কিটেকচার ব্যবহার করে যেখানে প্রতি টোকেনে ৩২ বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয় থাকে। সিস্টেমটি প্রতিটি মোডালিটির জন্য আলাদা এক্সটার্নাল এনকোডার ব্যবহার না করে একটি সিঙ্গেল reasoning ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে টেক্সট, ইমেজ এবং ভিডিও প্রসেসিংকে একত্রিত করে। এই আর্কিটেকচারটি মডেলটিকে ২৫৬,০০০ tokens-এর context হ্যান্ডেল করতে দেয় এবং একই সাথে দীর্ঘ সিকোয়েন্স জুড়ে উচ্চ retrieval নির্ভুলতা ও লজিক্যাল ধারাবাহিকতা বজায় রাখে।

মডেলটি এর Agent Swarm সক্ষমতার জন্য পরিচিত। এই ফিচারটি সিস্টেমকে জটিল রিসার্চ বা ইঞ্জিনিয়ারিং টাস্কগুলো একসাথে এক্সিকিউট করার জন্য ১০০টি পর্যন্ত প্যারালাল sub-agent সমন্বয় করার সুযোগ দেয়। একটি 400M parameter-এর MoonViT-3D encoder যুক্ত করে, K2.5 টেম্পোরাল প্রিসিশনের সাথে ঘণ্টার পর ঘণ্টা ভিডিও কন্টেন্ট বিশ্লেষণ করতে পারে। এটি বিশেষভাবে autonomous এক্সিকিউশনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং SWE-Bench ও BrowseComp-এর মতো agentic benchmark-এ অনেক proprietary মডেলকে ছাড়িয়ে গেছে।

Kimi K2.5 গভীর লজিক প্রয়োজন এমন টাস্কের জন্য একটি ডেডিকেটেড Thinking মোড প্রদান করে। যখন এটি সক্রিয় করা হয়, তখন মডেলটি চূড়ান্ত উত্তর দেওয়ার আগে নিজেকে সংশোধন এবং ধাপগুলো যাচাই করার জন্য একটি অভ্যন্তরীণ reasoning চেইন তৈরি করে। এটি মডেলটিকে প্রতিযোগিতা-স্তরের গণিত এবং বড় আকারের সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের জন্য অত্যন্ত কার্যকর করে তোলে। এর টোকেন ইকোনমিক্স এন্টারপ্রাইজ ডেপ্লয়মেন্টের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, যা প্রতিদ্বন্দ্বী closed-source সিস্টেমের খরচের ভগ্নাংশের বিনিময়ে frontier-লেভেলের ইন্টেলিজেন্স প্রদান করে।

Kimi K2.5

Kimi K2.5 এর ব্যবহারের ক্ষেত্র

দুর্দান্ত ফলাফল অর্জন করতে Kimi K2.5 ব্যবহারের বিভিন্ন উপায় আবিষ্কার করুন।

স্বয়ংক্রিয় সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং

SWE-Bench অপ্টিমাইজড লজিক ব্যবহার করে জটিল GitHub ইস্যু সমাধান করা এবং মাল্টি-ফাইল প্রজেক্ট আর্কিটেকচার তৈরি করা।

ভিজ্যুয়াল ওয়েব ডেভেলপমেন্ট

বিদ্যমান ওয়েবসাইটের স্ক্রিন রেকর্ডিং থেকে সরাসরি ফাংশনাল ফ্রন্টএন্ড কোড এবং UI ডিজাইন তৈরি করা।

মাল্টি-থ্রেডেড রিসার্চ

একক প্যারালাল ওয়ার্কফ্লোতে ১০০টিরও বেশি সোর্স থেকে তথ্য সংগ্রহ এবং সংশ্লেষণ করতে Agent Swarm ব্যবহার করা।

দীর্ঘ ভিডিও বিশ্লেষণ

ফ্রেম এক্সট্রাকশন টুল ছাড়াই ঘণ্টার পর ঘণ্টা সিকিউরিটি বা লেকচার ফুটেজ থেকে নির্দিষ্ট ইভেন্ট এবং টেম্পোরাল ডেটা বের করা।

গাণিতিক প্রমাণ তৈরি

৯৬ শতাংশ নির্ভুলতার সাথে অলিম্পিয়াড-লেভেলের গণিত সমস্যা সমাধানের জন্য ডিপ থিঙ্কিং মোড প্রয়োগ করা।

এন্টারপ্রাইজ ডকুমেন্ট অটোমেশন

অগঠিত ব্যবসায়িক ডেটা সোর্স থেকে মাল্টি-পেজ PDF রিপোর্ট এবং জটিল ফিন্যান্সিয়াল স্প্রেডশিট তৈরি করা।

শক্তি

সীমাবদ্ধতা

এলিট Agentic পারফরম্যান্স: সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং টাস্কে অনেক proprietary frontier মডেলকে ছাড়িয়ে SWE-Bench Verified-এ এটি 76.8 স্কোর অর্জন করেছে।
অতিরিক্ত লোকাল VRAM প্রয়োজনীয়তা: সম্পূর্ণ আনকোয়ান্টাইজড মডেলের জন্য 632GB VRAM প্রয়োজন, যা অধিকাংশ কনজিউমার ব্যবহারকারীর জন্য লোকাল ডেপ্লয়মেন্ট অসম্ভব করে তোলে।
অতুলনীয় টোকেন ইকোনমিক্স: প্রতি মিলিয়নে $0.60 খরচে 1T parameters-এর MoE ইন্টেলিজেন্স প্রদান করে, যা Claude Opus-এর খরচের প্রায় ১০ শতাংশ।
উচ্চতর reasoning ল্যাটেন্সি: Thinking মোডে মডেলটি উত্তরের আগে অভ্যন্তরীণ লজিক চেইন তৈরি করে বলে এটি উল্লেখযোগ্য বিলম্ব ঘটাতে পারে।
নেটিভ ভিডিও আন্ডারস্ট্যান্ডিং: বাহ্যিক ফ্রেম এক্সট্রাকশন ছাড়াই জটিল ভিডিও ফাইল প্রসেস করতে পারে, যা দীর্ঘ রেকর্ডিংয়ের সূক্ষ্ম বিশ্লেষণ সক্ষম করে।
ফরম্যাটিং পুনরাবৃত্তি: নির্দিষ্ট প্যারাগ্রাফ স্ট্রাকচার ব্যবহারের নির্দেশনা না দিলে এটি অতিরিক্ত বড় টেক্সট তৈরি করতে পারে।
প্যারালাল সোয়ার্ম অর্কেস্ট্রেশন: বিশাল এবং মাল্টি-থ্রেডেড রিসার্চ ওয়ার্কফ্লোর জন্য ১০০টি পর্যন্ত sub-agent সমন্বয় করতে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত একমাত্র open model।
ডেটা রেসিডেন্সি সংক্রান্ত উদ্বেগ: এর প্রাথমিক ইনফ্রাস্ট্রাকচার চীনে অবস্থিত, যা কিছু ওয়েস্টার্ন এন্টারপ্রাইজের ক্ষেত্রে কমপ্লায়েন্স ইস্যু তৈরি করতে পারে।

API দ্রুত শুরু

fireworks/kimi-k2p5

ডকুমেন্টেশন দেখুন
moonshot SDK
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.KIMI_API_KEY, baseURL: 'https://api.moonshot.cn/v1' });
async function main() {
  const res = await client.chat.completions.create({
    model: 'kimi-k2.5',
    messages: [
      { role: 'system', content: 'You are Kimi, a reasoning agent.' },
      { role: 'user', content: 'Design a parallel research plan for quantum computing trends.' }
    ],
    extra_body: { thinking: { type: 'enabled' } }
  });
  console.log(res.choices[0].message.content);
}
main();

SDK ইনস্টল করুন এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে API কল করা শুরু করুন।

Kimi K2.5 সম্পর্কে মানুষ কী বলছে

Kimi K2.5 সম্পর্কে কমিউনিটি কী ভাবছে দেখুন

Kimi K2.5 প্রায় একই পারফরম্যান্স লেভেলে Opus-এর খরচের ১০ শতাংশের মতো খরচ করে।
Odd_Tumbleweed574
reddit
মানুষ ভুলে যায় যে একটি চীনা ল্যাব বড় কিছু open source করার সময় এনভিডিয়া ৬০০ বিলিয়ন ডলার হারিয়েছিল। Kimi আবার সেই frontier ইন্টেলিজেন্সের সাথে তাই করছে।
chetaslua
twitter
K2.5-এ অ্যাটেনশন রেসিড্যুয়াল কনসেপ্টটি গত কয়েক বছরের মধ্যে প্রথম আর্কিটেকচারাল পরিবর্তন যা LLM-এর ভুলে যাওয়ার সমস্যাটি সমাধান করে।
logic_king
hackernews
Workers AI এখন বড় বড় মডেল রান করে। Kimi K2.5 সবার আগে। এটি সেরা open source মডেলগুলোর মধ্যে একটি, কোডিংয়ের জন্যও খুব ভালো।
dok2001
twitter
Kimi K2.5 একটি অন্যরকম বস্তু। এটি একটি স্মার্ট অবিশ্বাস্য RP মডেল, তবে কমিউনিটি প্রিসেট ব্যবহার না করলে এটি নিউরোটিক হয়ে যেতে পারে।
dptgreg
reddit
আমি আমার GPT 4 ওয়ার্কফ্লোকে Kimi K2.5 দিয়ে প্রতিস্থাপন করেছি কারণ থিঙ্কিং মোডটি বেশি স্বচ্ছ এবং context window আমার পুরো রিপো হ্যান্ডেল করতে পারে।
Dev_Max
reddit

Kimi K2.5 সম্পর্কে ভিডিও

Kimi K2.5 সম্পর্কে টিউটোরিয়াল, রিভিউ এবং আলোচনা দেখুন

Kimmy K2.5 হাই থিঙ্কিং সহ GPT 5.2-কে হারিয়ে দিচ্ছে, যা অন্যান্য Frontier মডেলগুলোকে পুরোপুরি টেক্কা দিচ্ছে।

এটি বর্তমানের সবচেয়ে শক্তিশালী open-source কোডিং মডেল, যা SWE verified-এ 76.8 স্কোর করেছে।

Agent swarm হলো একক এজেন্ট থেকে মাল্টি-এজেন্টে যাওয়ার একটি রূপান্তর যা ১৫০০ পর্যন্ত সমন্বিত ধাপে প্যারালাল ওয়ার্কফ্লো এক্সিকিউট করে।

এর context window ২৫৬k tokens-এর বিশাল, যা অধিকাংশ প্রজেক্টের জন্য যথেষ্ট।

Moonshot সত্যিই ২০২৬ সালের শুরুতে open weights-এর সীমাবদ্ধতাগুলোকে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করছে।

এটি অ্যাপলের ডিজাইন নান্দনিকতাকে খুব ভালোভাবে ফুটিয়ে তুলেছে এবং শুধুমাত্র একটি ভিডিও থেকে অ্যানিমেশন সহ চমৎকার ওয়েবসাইট তৈরি করেছে।

Swarm ফিচারটি বেশ দুর্দান্ত এবং এটি ব্যবহার করা বেশ মজার কারণ এটি প্রতিটি sub-agent-কে ID ব্যাজ দেয়।

K2.5 অনেক বেশি সস্তা, যেখানে ইনপুট টোকেনের জন্য প্রতি মিলিয়নে ৬০ সেন্ট এবং আউটপুট টোকেনের জন্য ৩ ডলার লাগে।

নেটিভ ভিডিও প্রসেসিংয়ের মানে হলো ফ্রেম প্রসেস করার জন্য আপনাকে ব্যয়বহুল এক্সটার্নাল টুল ব্যবহার করতে হবে না।

বাজেটের মধ্যে autonomous agent প্রয়োজন এমন ডেভেলপারদের জন্য এই মডেলটি গেম চেঞ্জার।

সিরিয়াল কলাপস এড়াতে Moonshot প্রতিটি sub-agent-কে আলাদা ক্রিটিক্যাল ধাপে পুরস্কৃত করার মাধ্যমে এটি অর্জন করেছে।

মডেলটি শেখে কখন প্যারালালিজম ব্যবহার করতে হবে যা ক্রিটিক্যাল পাথকে ছোট করে, এটি খুব চতুর একটি উদ্ভাবন।

Kimi K2.5 কনজিউমার হার্ডওয়্যারে GGUF ব্যবহার করে চালানোর খুব কাছাকাছি অবস্থানে রয়েছে।

পাইথনের জটিল লজিক্যাল এরর সমাধানের জন্য থিঙ্কিং মোডটি অবিশ্বাস্য রকমের শক্তিশালী।

এই ধরণের 1 trillion parameter-এর মডেল রিলিজ হওয়া open-source কমিউনিটির জন্য অনেক বড় একটি ব্যাপার।

শুধু প্রম্পটের চেয়ে বেশি

আপনার ওয়ার্কফ্লো সুপারচার্জ করুন AI অটোমেশন দিয়ে

Automatio AI এজেন্ট, ওয়েব অটোমেশন এবং স্মার্ট ইন্টিগ্রেশনের শক্তি একত্রিত করে আপনাকে কম সময়ে আরও বেশি অর্জন করতে সাহায্য করে।

AI এজেন্ট
ওয়েব অটোমেশন
স্মার্ট ওয়ার্কফ্লো

Kimi K2.5 এর জন্য প্রো টিপস

Kimi K2.5 থেকে সর্বাধিক পেতে এবং ভালো ফলাফল অর্জন করতে বিশেষজ্ঞ টিপস।

Thinking মোড সক্রিয় করুন

ম্যাথ এবং কোডিং টাস্কে সর্বোচ্চ নির্ভুলতা পেতে আপনার API রিকোয়েস্টে 'thinking' প্যারামিটারটি ব্যবহার করুন।

Agent Swarm ট্রিগার করুন

রিসার্চ টাস্কের জন্য মডেলকে সোয়ার্ম ডেপ্লয় করার নির্দেশ দিন, যাতে sub-agent-গুলোর মাধ্যমে প্যারালাল অর্কেস্ট্রেশন নিশ্চিত করা যায়।

Temperature অপ্টিমাইজ করুন

Thinking মোডের জন্য 1.0 temperature ব্যবহার করুন যাতে বৈচিত্র্যময় reasoning পাওয়া যায়, তবে সাধারণ চ্যাটের জন্য এটি 0.6-এ কমিয়ে আনুন।

যৌথ ভিশন প্রম্পট

মডেলের ইউনিফাইড টেক্সট-ভিশন ট্রেনিংয়ের সুবিধা নিতে কোড স্নিপেটের সাথে এরর স্ক্রিনশট আপলোড করুন।

Context Caching

পুনরাবৃত্তিমূলক দীর্ঘ ডকুমেন্টের জন্য context caching ব্যবহার করুন, যা ইনপুট খরচ ৯০ শতাংশ পর্যন্ত কমাতে পারে।

প্রশংসাপত্র

আমাদের ব্যবহারকারীরা কী বলেন

হাজার হাজার সন্তুষ্ট ব্যবহারকারীদের সাথে যোগ দিন যারা তাদের ওয়ার্কফ্লো রূপান্তরিত করেছেন

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

সম্পর্কিত AI Models

xai

Grok-4

xAI

Grok-4 by xAI is a frontier model featuring a 2M token context window, real-time X platform integration, and world-record reasoning capabilities.

2M context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.5

Anthropic

Claude Opus 4.5 is Anthropic's most powerful frontier model, delivering record-breaking 80.9% SWE-bench performance and advanced autonomous agency for coding.

200K context
$5.00/$25.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite is Google's fastest, most cost-efficient model. Features 1M context, native multimodality, and 363 tokens/sec speed for scale.

1M context
$0.25/$1.50/1M
alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B is Alibaba's flagship open-weight MoE model. It features native multimodal reasoning, a 1M context window, and a 19x decoding throughput...

1M context
$0.40/$2.40/1M
zhipu

GLM-5

Zhipu (GLM)

GLM-5 is Zhipu AI's 744B parameter open-weight powerhouse, excelling in long-horizon agentic tasks, coding, and factual accuracy with a 200k context window.

200K context
$1.00/$3.20/1M
openai

GPT-5.2

OpenAI

GPT-5.2 is OpenAI's flagship model for professional tasks, featuring a 400K context window, elite coding, and deep multi-step reasoning capabilities.

400K context
$1.75/$14.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M

Kimi K2.5 সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্নাবলী

Kimi K2.5 সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্নের উত্তর খুঁজুন