Kimi K2.5

Entdecken Sie Moonshots AI Kimi K2.5, ein agentic open-source-model mit 1T parameters, nativen multimodal-Fähigkeiten, einem 262K context window und...

Agentic AIMultimodalOpen-sourceReasoningMoE
moonshot logomoonshotKimi K-seriesJanuary 27, 2026
Kontext
262KToken
Max. Ausgabe
33KToken
Eingabepreis
$0.60/ 1M
Ausgabepreis
$2.50/ 1M
Modalität:TextImageVideo
Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik
Benchmarks
GPQA
87.6%
GPQA: Wissenschafts-Q&A auf Hochschulniveau. Ein anspruchsvoller Benchmark mit 448 Multiple-Choice-Fragen in Biologie, Physik und Chemie, erstellt von Fachexperten. Doktoranden erreichen nur 65-74% Genauigkeit, während Laien selbst mit unbegrenztem Webzugang nur 34% schaffen (daher 'Google-sicher'). Kimi K2.5 erreichte 87.6% bei diesem Benchmark.
HLE
50.2%
HLE: Expertenwissen-Reasoning. Testet die Fähigkeit eines Modells, Expertenwissen in spezialisierten Bereichen zu demonstrieren. Bewertet tiefes Verständnis komplexer Themen, die professionelles Wissen erfordern. Kimi K2.5 erreichte 50.2% bei diesem Benchmark.
MMLU
92%
MMLU: Massives Multitask-Sprachverständnis. Ein umfassender Benchmark mit 16.000 Multiple-Choice-Fragen zu 57 akademischen Fächern wie Mathematik, Philosophie, Jura und Medizin. Testet breites Wissen und Reasoning-Fähigkeiten. Kimi K2.5 erreichte 92% bei diesem Benchmark.
MMLU Pro
87.1%
MMLU Pro: MMLU Professional Edition. Eine erweiterte Version von MMLU mit 12.032 Fragen im schwereren 10-Optionen-Format. Umfasst Mathematik, Physik, Chemie, Jura, Ingenieurwesen, Wirtschaft, Gesundheit, Psychologie, Business, Biologie, Philosophie und Informatik. Kimi K2.5 erreichte 87.1% bei diesem Benchmark.
SimpleQA
54%
SimpleQA: Faktische Genauigkeits-Benchmark. Testet die Fähigkeit eines Modells, akkurate, faktische Antworten auf einfache Fragen zu geben. Misst Zuverlässigkeit und reduziert Halluzinationen bei Wissensabruf. Kimi K2.5 erreichte 54% bei diesem Benchmark.
IFEval
94%
IFEval: Anweisungsbefolgungs-Evaluation. Misst, wie gut ein Modell spezifische Anweisungen und Einschränkungen befolgt. Testet die Fähigkeit, Formatierungsregeln, Längenbegrenzungen und andere explizite Anforderungen einzuhalten. Kimi K2.5 erreichte 94% bei diesem Benchmark.
AIME 2025
96.1%
AIME 2025: Amerikanische Mathematik-Olympiade. Wettbewerbsmathematik-Aufgaben aus der renommierten AIME-Prüfung für talentierte Oberstufenschüler. Testet fortgeschrittenes mathematisches Problemlösen, das abstraktes Denken erfordert. Kimi K2.5 erreichte 96.1% bei diesem Benchmark.
MATH
98%
MATH: Mathematisches Problemlösen. Ein umfassender Mathematik-Benchmark für Problemlösung in Algebra, Geometrie, Analysis und anderen mathematischen Bereichen. Erfordert mehrstufiges Reasoning und formales mathematisches Wissen. Kimi K2.5 erreichte 98% bei diesem Benchmark.
GSM8k
99%
GSM8k: Grundschul-Mathematik 8K. 8.500 Mathematik-Textaufgaben auf Grundschulniveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern. Testet grundlegende Arithmetik und logisches Denken durch Alltagsszenarien. Kimi K2.5 erreichte 99% bei diesem Benchmark.
MGSM
96%
MGSM: Mehrsprachige Grundschul-Mathematik. Der GSM8k-Benchmark übersetzt in 10 Sprachen inkl. Spanisch, Französisch, Deutsch, Russisch, Chinesisch und Japanisch. Testet mathematisches Reasoning in verschiedenen Sprachen. Kimi K2.5 erreichte 96% bei diesem Benchmark.
MathVista
84.2%
MathVista: Mathematisches visuelles Reasoning. Testet die Fähigkeit, mathematische Probleme mit visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen, Geometriefiguren und wissenschaftlichen Abbildungen zu lösen. Kimi K2.5 erreichte 84.2% bei diesem Benchmark.
SWE-Bench
76.8%
SWE-Bench: Software-Engineering-Benchmark. KI-Modelle versuchen, echte GitHub-Issues in Open-Source-Python-Projekten zu lösen, mit menschlicher Verifizierung. Testet praktische Software-Engineering-Fähigkeiten. Top-Modelle stiegen von 4,4% (2023) auf über 70% (2024). Kimi K2.5 erreichte 76.8% bei diesem Benchmark.
HumanEval
99%
HumanEval: Python-Programmieraufgaben. 164 handgeschriebene Programmieraufgaben, bei denen Modelle korrekte Python-Funktionsimplementierungen generieren müssen. Jede Lösung wird durch Unit-Tests verifiziert. Top-Modelle erreichen heute 90%+. Kimi K2.5 erreichte 99% bei diesem Benchmark.
LiveCodeBench
85%
LiveCodeBench: Live-Coding-Benchmark. Testet Programmierfähigkeiten mit kontinuierlich aktualisierten, realen Programmieraufgaben. Anders als statische Benchmarks verwendet er frische Aufgaben, um Datenkontamination zu verhindern. Kimi K2.5 erreichte 85% bei diesem Benchmark.
MMMU
84%
MMMU: Multimodales Verständnis. Massive Multi-Disziplin Multimodales Verständnis Benchmark, der Vision-Sprach-Modelle bei Hochschulaufgaben in 30 Fächern testet, die sowohl Bildverständnis als auch Expertenwissen erfordern. Kimi K2.5 erreichte 84% bei diesem Benchmark.
MMMU Pro
78.5%
MMMU Pro: MMMU Professional Edition. Erweiterte Version von MMMU mit anspruchsvolleren Fragen und strengerer Bewertung. Testet fortgeschrittenes multimodales Reasoning auf professionellem und Expertenniveau. Kimi K2.5 erreichte 78.5% bei diesem Benchmark.
ChartQA
77.5%
ChartQA: Diagramm-Fragebeantwortung. Testet die Fähigkeit, Informationen in Diagrammen und Graphen zu verstehen und zu analysieren. Erfordert Datenextraktion, Wertevergleiche und Berechnungen aus visuellen Darstellungen. Kimi K2.5 erreichte 77.5% bei diesem Benchmark.
DocVQA
88.8%
DocVQA: Dokument-Visuelle Q&A. Dokument Visual Question Answering Benchmark, der die Fähigkeit testet, Informationen aus Dokumentbildern inkl. Formularen, Berichten und gescanntem Text zu extrahieren und zu analysieren. Kimi K2.5 erreichte 88.8% bei diesem Benchmark.
Terminal-Bench
50.8%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-Aufgaben. Testet die Fähigkeit, Kommandozeilen-Operationen auszuführen, Shell-Skripte zu schreiben und in Terminal-Umgebungen zu navigieren. Misst praktische Systemadministrations- und Entwickler-Workflow-Fähigkeiten. Kimi K2.5 erreichte 50.8% bei diesem Benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraktion & Reasoning. Abstraction and Reasoning Corpus für AGI - testet fluide Intelligenz durch neuartige Mustererkennungs-Puzzles. Jede Aufgabe erfordert das Entdecken der zugrundeliegenden Regel aus Beispielen und misst allgemeine Reasoning-Fähigkeit statt Auswendiglernen. Kimi K2.5 erreichte 12% bei diesem Benchmark.

Über Kimi K2.5

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Kimi K2.5.

Eine neue Ära der Agentic Intelligence

Kimi K2.5 ist ein flagship open-source agentic model von Moonshot AI und stellt einen bedeutenden Sprung in der vereinheitlichten multimodal-Intelligenz dar. Basierend auf einer massiven Mixture-of-Experts (MoE) Architektur mit 1 Billion parameters (davon 32 Milliarden aktive parameters), integriert es nativ Text-, Bild- und Videoverarbeitung in einem einzigen reasoning-Framework. Im Gegensatz zu herkömmlichen LLMs wurde K2.5 speziell für die autonome Ausführung entwickelt und verfügt über einen einzigartigen „Thinking“-Modus, der es ihm ermöglicht, komplexe, mehrstufige Probleme ohne menschliches Eingreifen selbst zu korrigieren und zu durchdenken.

Architektonische Durchbrüche

Das model führt eine revolutionäre Funktion namens „Agent Swarm“ ein, die es dem System ermöglicht, bis zu 100 parallele Sub-agents dynamisch zu koordinieren, um massive Forschungs- oder Engineering-Aufgaben zu lösen. Durch Spitzenleistungen in benchmarks wie SWE-Bench und AIME 2025 schließt Kimi K2.5 effektiv die Lücke zwischen open-source-models und proprietärer frontier AI und bietet Elite-Fähigkeiten zu einem Bruchteil der Betriebskosten. Die Integration des MoonViT-3D-Encoders ermöglicht ein beispielloses Video-Verständnis, das mehrere Stunden Inhalt mit hoher zeitlicher Präzision abdeckt.

Unübertroffene Effizienz

Über die reine Leistung hinaus konzentriert sich K2.5 auf eine nachhaltige Token-Ökonomie. Durch den Einsatz von aggressivem context caching und einer hochoptimierten MoE-Struktur liefert es eine Performance, die mit den teuersten proprietären models konkurriert, während es einen hochgradig wettbewerbsfähigen Preis von 0,60 $ pro Million input tokens beibehält. Dies macht es zum idealen Rückgrat für Unternehmen, die komplexe autonome agents mit großem context window in großem Maßstab einsetzen möchten.

Kimi K2.5

Anwendungsfälle für Kimi K2.5

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Kimi K2.5 für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonome Softwareentwicklung

Lösung komplexer GitHub-Issues und Klonen von Full-Stack-Websites auf Basis visueller UI-Skizzen.

Mathematik-Lösung auf Olympiaden-Niveau

Bewältigung fortgeschrittener mathematischer Beweise und Wettbewerbsaufgaben mit über 96 % Genauigkeit bei AIME 2025.

Reasoning in Langform-Videos

Analyse und Zusammenfassung von Inhalten aus bis zu zwei Stunden langen Videos ohne Kontextverlust oder zeitliche Verschlechterung.

Dynamische Research-Agents

Einsatz von „Agent Swarm“, um parallel laufende Web-Recherchen durchzuführen und Daten aus hunderten Quellen gleichzeitig zu synthetisieren.

Ästhetische Frontend-Generierung

Konvertierung von handgezeichneten UI-Wireframes oder Screenshots in hochwertigen, funktionalen React-Code mit ausdrucksstarken Animationen.

Autonome Terminal-Steuerung

Ausführung komplexer Bash-Befehle und Operationen auf Systemebene zur Verwaltung von Server-Clustern und Entwicklungsumgebungen.

Stärken

Einschränkungen

Elite Mathematical Reasoning: Mit 96,1 % bei AIME 2025 übertrifft es fast alle proprietären models bei der rein logischen Deduktion.
Hardwareintensiv: Um das volle 1T-model lokal auszuführen, ist ein Enterprise-KI-Cluster mit mehreren H100- oder B200-GPUs erforderlich.
Massive Parallelität: Die „Agent Swarm“-Funktion ermöglicht über 100 Sub-agents, was die Zeit bis zum Abschluss von Forschungsaufgaben drastisch verkürzt.
Latenz beim Thinking: Die Aktivierung des Deep-Reasoning-Modus erhöht die Time-to-first-token im Vergleich zur Standardverarbeitung erheblich.
Vereinheitlichte Multimodal-Architektur: Verarbeitet nativ 2-stündige Videos und hochauflösende Bilder, ohne dass separate Vision-Encoder erforderlich sind.
Wissenslücken auf PhD-Niveau: Das Ergebnis von 50,2 % bei „Humanity's Last Exam“ zeigt Verbesserungspotenzial bei hochspezialisierter wissenschaftlicher Expertise.
Aggressive Token-Ökonomie: Mit 0,60 $/1 Mio. input tokens ist es rund 8- bis 10-mal günstiger als vergleichbare frontier models wie Claude 4.5.
Regulierungsbedenken: Da es sich um ein chinesisches model handelt, können API-Nutzung und Datensouveränität für westliche Unternehmen anderen rechtlichen Rahmenbedingungen unterliegen.

API-Schnellstart

fireworks/kimi-k2p5

Dokumentation anzeigen
moonshot SDK
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.MOONSHOT_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.moonshot.cn/v1'
});

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'kimi-k2.5',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Create a full-stack Next.js dashboard with a dark mode glassmorphism UI.' }],
    max_tokens: 2048,
  });
  console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Kimi K2.5 sagen

Sehen Sie, was die Community über Kimi K2.5 denkt

"Die reasoning-Fähigkeiten bei AIME 2025 sind für ein offenes model absolut wahnsinnig."
LogicLover
reddit
"Kimi K2.5 hat gerade die neue Messlatte für langes Video-Verständnis gesetzt. Endlich ein model, das den Anfang des Clips nicht vergisst."
AI_Pioneer
x
"K2.5 als Coding-agent zu nutzen, ist ein Gamechanger. Der SWE-Bench-Score ist nicht nur eine Zahl, man spürt die Kompetenz förmlich."
DevGuru
hackernews
"China hat gerade Kimi K2.5 veröffentlicht und wie bestellt ist die Performance auf Augenhöhe mit amerikanischen frontier AI models."
BasedTorba
x
"Kimi aus China hat gerade den Billionen-Dollar-Traum von OpenAI zerstört... 8-mal günstiger."
nrqa__
x
"Kimi K2.5 ist das erste model, das sich tatsächlich wie ein Co-Pilot anfühlt und nicht nur wie eine Chat-Box."
CodeWizard
reddit

Videos über Kimi K2.5

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Kimi K2.5

Beim Testen der AIME-Probleme hat Kimi K2.5 fast alles richtig gemacht, sogar die Aufgaben, bei denen GPT-4o Probleme hatte.

Bei Coding-Aufgaben sind die agentic-Fähigkeiten eindeutig der Bereich, in dem dieses model im Vergleich zu Standard-LLMs glänzt.

Dass ein model mit einer Billion parameters wie dieses open-source ist, ist beispiellos auf dem aktuellen Markt.

Man sieht hier eine Logikverarbeitung, die in meinen ersten Mathe-Tests mit o1 konkurrieren konnte.

Die Token-Preise sind so niedrig, dass sie das Argument für die Nutzung proprietärer closed-source models für Basisaufgaben effektiv hinfällig machen.

Die Fähigkeit, zweistündige Videos in einem Durchgang zu verarbeiten, ohne den Kontext zu verlieren, ist ein gewaltiger Durchbruch.

Es ist nicht nur ein Chat-model; es wurde von Grund auf darauf ausgelegt, Tools und Terminals zu nutzen.

Wenn man den Swarm-Modus aktiviert, ist die Parallelität bei der Web-Recherche im Grunde unübertroffen.

Damit macht Moonshot AI der Welt klar, dass sie sowohl über die Rechenleistung als auch über das Talent verfügen.

Zu sehen, wie es durch ein Live-Terminal navigiert, um einen Bug zu fixen, ist die Zukunft des autonomen Engineering.

Der Sprung von Kimi K2.5 im BrowseComp-benchmark deutet darauf hin, dass es das Web mit einer Beharrlichkeit durchsuchen kann, die wir so noch nicht gesehen haben.

Die Tatsache, dass Vision- und Thinking-Modi in einer Architektur vereint werden, ist die eigentliche architektonische Sensation.

Die Performance bei MMLU und GSM8k beweist, dass die für das Training verwendete Datenqualität erstklassig war.

Im Gegensatz zu früheren Versionen leidet das Video-Verständnis hier nicht unter zeitlicher Verschlechterung.

Für Entwickler macht die OpenAI-Kompatibilität den Wechsel zu diesem model für Testzwecke fast mühelos.

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Pro-Tipps für Kimi K2.5

Expertentipps, um das Beste aus Kimi K2.5 herauszuholen.

Nutzen Sie den Thinking-Modus

Geben Sie dem model explizit den prompt „Think step-by-step“, um den reasoning-Modus für logikintensive Mathematik- oder Coding-Aufgaben zu aktivieren.

Vorteil beim Video-Kontext

Nutzen Sie den MoonViT-3D-Encoder des models, um extrem lange Videos zu verarbeiten; er ist exzellent darin, spezifische Details in 2-stündigen Clips zu finden.

Agent-Orchestrierung

Nutzen Sie bei großen Projekten die Swarm-Funktion, damit K2.5 Aufgaben in Teilaufgaben zerlegt, um eine schnellere Ausführung zu ermöglichen.

Ersparnisse durch Cache-Hits

Strukturieren Sie Ihre API-Aufrufe so, dass Sie das aggressive context caching von Moonshot nutzen, um die Input-Kosten um bis zu 75 % zu senken.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

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Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Jonathan Kogan

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