Kimi K2.5

Découvrez Kimi K2.5 de Moonshot AI, un model agentic open-source de 1T de parameters avec des capacités multimodal natives, une context window de 262K et un...

Agentic AIMultimodalOpen SourceReasoningMoE
moonshot logomoonshotKimi K-series27 janvier 2026
Contexte
262Ktokens
Sortie max.
33Ktokens
Prix entrée
$0.60/ 1M
Prix sortie
$2.50/ 1M
Modalité:TextImageVideo
Capacités:VisionOutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
87.6%
GPQA: Questions-Réponses Scientifiques Niveau Doctorat. Un benchmark rigoureux avec 448 questions à choix multiples en biologie, physique et chimie créées par des experts du domaine. Les experts en doctorat n'atteignent que 65-74% de précision, tandis que les non-experts obtiennent seulement 34% même avec un accès web illimité (d'où le terme 'résistant à Google'). Kimi K2.5 a obtenu 87.6% sur ce benchmark.
HLE
50.2%
HLE: Raisonnement d'Expertise de Haut Niveau. Teste la capacité d'un modèle à démontrer un raisonnement de niveau expert dans des domaines spécialisés. Évalue la compréhension approfondie de sujets complexes nécessitant des connaissances de niveau professionnel. Kimi K2.5 a obtenu 50.2% sur ce benchmark.
MMLU
92%
MMLU: Compréhension Linguistique Multitâche Massive. Un benchmark complet avec 16 000 questions à choix multiples couvrant 57 matières académiques incluant les mathématiques, la philosophie, le droit et la médecine. Teste les connaissances générales et les capacités de raisonnement. Kimi K2.5 a obtenu 92% sur ce benchmark.
MMLU Pro
87.1%
MMLU Pro: MMLU Édition Professionnelle. Une version améliorée du MMLU avec 12 032 questions utilisant un format plus difficile à 10 options. Couvre les mathématiques, la physique, la chimie, le droit, l'ingénierie, l'économie, la santé, la psychologie, les affaires, la biologie, la philosophie et l'informatique. Kimi K2.5 a obtenu 87.1% sur ce benchmark.
SimpleQA
54%
SimpleQA: Benchmark de Précision Factuelle. Teste la capacité d'un modèle à fournir des réponses précises et factuelles à des questions directes. Mesure la fiabilité et réduit les hallucinations dans les tâches de récupération de connaissances. Kimi K2.5 a obtenu 54% sur ce benchmark.
IFEval
94%
IFEval: Évaluation du Suivi d'Instructions. Mesure la capacité d'un modèle à suivre des instructions et contraintes spécifiques. Teste la capacité à respecter les règles de formatage, les limites de longueur et autres exigences explicites. Kimi K2.5 a obtenu 94% sur ce benchmark.
AIME 2025
96.1%
AIME 2025: Examen d'Invitation Américain en Mathématiques. Problèmes mathématiques de niveau compétition issus du prestigieux examen AIME conçu pour les lycéens talentueux. Teste la résolution de problèmes mathématiques avancés nécessitant un raisonnement abstrait, pas simplement de la correspondance de motifs. Kimi K2.5 a obtenu 96.1% sur ce benchmark.
MATH
98%
MATH: Résolution de Problèmes Mathématiques. Un benchmark mathématique complet testant la résolution de problèmes en algèbre, géométrie, calcul et autres domaines mathématiques. Nécessite un raisonnement en plusieurs étapes et des connaissances mathématiques formelles. Kimi K2.5 a obtenu 98% sur ce benchmark.
GSM8k
99%
GSM8k: Mathématiques Niveau Primaire 8K. 8 500 problèmes de mathématiques niveau primaire nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes. Teste l'arithmétique de base et la pensée logique à travers des scénarios réels comme les achats ou les calculs de temps. Kimi K2.5 a obtenu 99% sur ce benchmark.
MGSM
96%
MGSM: Mathématiques Niveau Primaire Multilingue. Le benchmark GSM8k traduit en 10 langues incluant l'espagnol, le français, l'allemand, le russe, le chinois et le japonais. Teste le raisonnement mathématique dans différentes langues. Kimi K2.5 a obtenu 96% sur ce benchmark.
MathVista
84.2%
MathVista: Raisonnement Mathématique Visuel. Teste la capacité à résoudre des problèmes mathématiques impliquant des éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes de géométrie et les figures scientifiques. Combine la compréhension visuelle avec le raisonnement mathématique. Kimi K2.5 a obtenu 84.2% sur ce benchmark.
SWE-Bench
76.8%
SWE-Bench: Benchmark d'Ingénierie Logicielle. Les modèles d'IA tentent de résoudre de vrais problèmes GitHub dans des projets Python open-source avec vérification humaine. Teste les compétences pratiques en ingénierie logicielle sur des bases de code en production. Les meilleurs modèles sont passés de 4,4% en 2023 à plus de 70% en 2024. Kimi K2.5 a obtenu 76.8% sur ce benchmark.
HumanEval
99%
HumanEval: Problèmes de Programmation Python. 164 problèmes de programmation écrits à la main où les modèles doivent générer des implémentations de fonctions Python correctes. Chaque solution est vérifiée par des tests unitaires. Les meilleurs modèles atteignent maintenant plus de 90% de précision. Kimi K2.5 a obtenu 99% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
85%
LiveCodeBench: Benchmark de Code en Direct. Teste les capacités de codage sur des défis de programmation réels continuellement mis à jour. Contrairement aux benchmarks statiques, utilise des problèmes frais pour éviter la contamination des données et mesurer les vraies compétences de codage. Kimi K2.5 a obtenu 85% sur ce benchmark.
MMMU
84%
MMMU: Compréhension Multimodale. Benchmark de Compréhension Multimodale Multi-discipline Massive testant les modèles vision-langage sur des problèmes universitaires dans 30 matières nécessitant à la fois la compréhension d'images et des connaissances expertes. Kimi K2.5 a obtenu 84% sur ce benchmark.
MMMU Pro
78.5%
MMMU Pro: MMMU Édition Professionnelle. Version améliorée du MMMU avec des questions plus difficiles et une évaluation plus stricte. Teste le raisonnement multimodal avancé aux niveaux professionnel et expert. Kimi K2.5 a obtenu 78.5% sur ce benchmark.
ChartQA
77.5%
ChartQA: Questions-Réponses sur Graphiques. Teste la capacité à comprendre et raisonner sur les informations présentées dans les graphiques. Nécessite l'extraction de données, la comparaison de valeurs et l'exécution de calculs à partir de représentations visuelles de données. Kimi K2.5 a obtenu 77.5% sur ce benchmark.
DocVQA
88.8%
DocVQA: Q&R Visuelle sur Documents. Benchmark de Questions-Réponses Visuelles sur Documents testant la capacité à extraire et raisonner sur les informations des images de documents incluant les formulaires, rapports et textes numérisés. Kimi K2.5 a obtenu 88.8% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
50.8%
Terminal-Bench: Tâches Terminal/CLI. Teste la capacité à effectuer des opérations en ligne de commande, écrire des scripts shell et naviguer dans les environnements terminal. Mesure les compétences pratiques en administration système et flux de travail de développement. Kimi K2.5 a obtenu 50.8% sur ce benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraction et Raisonnement. Corpus d'Abstraction et de Raisonnement pour l'AGI - teste l'intelligence fluide à travers des puzzles de reconnaissance de motifs nouveaux. Chaque tâche nécessite de découvrir la règle sous-jacente à partir d'exemples, mesurant la capacité de raisonnement général plutôt que la mémorisation. Kimi K2.5 a obtenu 12% sur ce benchmark.

À propos de Kimi K2.5

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser Kimi K2.5.

Une nouvelle frontière de l'intelligence agentic

Kimi K2.5 est un model agentic flagship open-source de Moonshot AI, représentant un saut majeur dans l'intelligence multimodal unifiée. Basé sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) massive de 1 billion de parameters avec 32 milliards de parameters actifs, il intègre nativement le traitement du texte, de l'image et de la vidéo dans un cadre de reasoning unique. Contrairement aux LLM traditionnels, le K2.5 est conçu spécifiquement pour l'exécution autonome, doté d'un mode 'Thinking' unique qui lui permet de s'auto-corriger et de résoudre des problèmes complexes en plusieurs étapes sans intervention humaine.

Percées architecturales

Le model introduit une fonctionnalité révolutionnaire appelée 'Agent Swarm', qui permet au système de coordonner dynamiquement jusqu'à 100 sous-agents parallèles pour résoudre des tâches massives de recherche ou d'ingénierie. En atteignant des performances de premier plan sur des benchmarks tels que SWE-Bench et AIME 2025, Kimi K2.5 comble efficacement l'écart entre les models open-source et l'IA propriétaire de pointe, offrant des capacités d'élite à une fraction du coût opérationnel. Son intégration de l'encodeur MoonViT-3D permet une compréhension vidéo sans précédent, couvrant plusieurs heures de contenu avec une grande précision temporelle.

Une efficacité inégalée

Au-delà de sa puissance brute, le K2.5 se concentre sur une économie de tokens durable. En utilisant un context caching agressif et une structure MoE hautement optimisée, il offre des performances qui rivalisent avec les models propriétaires les plus coûteux tout en maintenant un prix très compétitif de 0,60 $ par million de input tokens. Cela en fait une base idéale pour les entreprises qui cherchent à déployer à grande échelle des agents autonomes complexes à contexte long.

Kimi K2.5

Cas d'utilisation de Kimi K2.5

Découvrez les différentes façons d'utiliser Kimi K2.5 pour obtenir d'excellents résultats.

Ingénierie logicielle autonome

Résolution de problèmes GitHub complexes et clonage de sites web full-stack à partir de captures d'écran d'UI.

Résolution mathématique de niveau Olympiade

Traitement de preuves mathématiques avancées et de problèmes de compétition avec plus de 96 % de précision sur AIME 2025.

Reasoning sur vidéo longue durée

Analyse et résumé de contenu de vidéos allant jusqu'à deux heures sans perte de contexte ni dégradation temporelle.

Agents de recherche dynamiques

Utilisation de l'Agent Swarm pour mener des recherches web multi-threadées et synthétiser des données provenant de centaines de sources en parallèle.

Génération de frontend esthétique

Conversion de wireframes UI dessinés à la main ou de captures d'écran en code React fonctionnel et élégant avec des animations fluides.

Contrôle autonome de terminal

Exécution de commandes bash complexes et d'opérations système pour gérer des clusters de serveurs et des environnements de développement.

Points forts

Limitations

Reasoning mathématique d'élite: Avec un score de 96,1 % sur AIME 2025, il surpasse presque tous les models propriétaires en pure déduction logique.
Intensif en matériel: L'exécution locale du model complet de 1T nécessite un cluster IA de classe entreprise avec plusieurs GPU H100 ou B200.
Parallélisme massif: La capacité Agent Swarm permet de gérer plus de 100 sous-agents, réduisant considérablement le temps d'exécution des tâches de recherche.
Latency du Thinking: L'activation du mode reasoning profond augmente considérablement le time-to-first-token par rapport à un traitement standard.
Architecture Multimodal unifiée: Traite nativement des vidéos de 2 heures et des images haute résolution sans avoir besoin d'encodeurs de vision séparés.
Écart de connaissances niveau doctorat: Son score de 50,2 % sur 'Humanity's Last Exam' montre une marge de progression pour l'expertise scientifique de haut niveau.
Économie de tokens agressive: À 0,60 $/1M input tokens, il est environ 8 à 10 fois moins cher que des frontier models comparables comme Claude 4.5.
Considérations réglementaires: En tant que model chinois, l'utilisation de l'API et la souveraineté des données peuvent être soumises à des cadres réglementaires différents pour les entreprises occidentales.

Démarrage rapide API

fireworks/kimi-k2p5

Voir la documentation
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();

Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.

Ce que les gens disent de Kimi K2.5

Voyez ce que la communauté pense de Kimi K2.5

"Les capacités de reasoning sur AIME 2025 sont absolument dingues pour un model ouvert."
LogicLover
reddit
"Kimi K2.5 vient de fixer la nouvelle barre pour la compréhension de vidéos longues. Enfin un model qui n'oublie pas le début du clip."
AI_Pioneer
x
"Utiliser K2.5 comme agent de codage change la donne. Son score SWE-Bench n'est pas juste un chiffre, on ressent sa compétence."
DevGuru
hackernews
"La Chine vient de sortir Kimi K2.5 et, comme par hasard, les performances sont au niveau des frontier AI models américains."
BasedTorba
x
"Kimi vient de détruire le rêve de business à mille milliards d'OpenAI... 8x moins cher."
nrqa__
x
"Kimi K2.5 est le premier model qui ressemble vraiment à un copilote plutôt qu'à une simple boîte de dialogue."
CodeWizard
reddit

Vidéos sur Kimi K2.5

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Kimi K2.5

En testant les problèmes AIME, Kimi K2.5 a presque tout réussi, même ceux sur lesquels GPT-4o a échoué.

Pour les tâches de codage, les capacités agentic sont clairement là où ce model brille par rapport aux LLM standards.

La nature open-source d'un model de mille milliards de parameters comme celui-ci est sans précédent sur le marché actuel.

On voit ici un traitement logique qui a rivalisé avec o1 lors de mes premiers tests de mathématiques.

Le prix des tokens est si bas qu'il rend caduc l'argument de l'utilisation de models fermés propriétaires pour les tâches de base.

La capacité de traiter des vidéos de deux heures d'un coup sans perdre le contexte est une avancée majeure.

Ce n'est pas juste un model de chat ; il est conçu dès le départ pour utiliser des outils et des terminaux.

Quand vous déclenchez le mode Swarm, le parallélisme pour la recherche web est fondamentalement inégalé.

C'est la manière dont Moonshot AI prévient le monde qu'ils ont la puissance de calcul et le talent nécessaire.

Le voir naviguer dans un terminal en direct pour corriger un bug, c'est le futur de l'ingénierie autonome.

Le bond de Kimi K2.5 dans le benchmark BrowseComp suggère qu'il peut naviguer sur le web avec un niveau de persévérance jamais vu.

Le fait d'unifier les modes vision et thinking dans une seule architecture est la véritable prouesse technologique ici.

Les performances sur MMLU et GSM8k prouvent que la qualité des données utilisées pour l'entraînement était de premier ordre.

Contrairement aux versions précédentes, la compréhension vidéo ici ne souffre pas de dégradation temporelle.

Si vous êtes développeur, la compatibilité OpenAI rend le passage à ce model pour des tests presque sans effort.

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Conseils Pro pour Kimi K2.5

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de Kimi K2.5.

Exploitez le Mode Thinking

Utilisez explicitement le prompt 'Think step-by-step' pour activer son mode reasoning sur des tâches complexes de mathématiques ou de codage.

Avantage du contexte vidéo

Utilisez l'encodeur MoonViT-3D du model pour traiter des vidéos extrêmement longues ; il excelle à trouver des détails spécifiques dans des clips de 2 heures.

Orchestration d'agents

Pour les grands projets, utilisez la capacité swarm pour permettre à K2.5 de diviser les tâches en sous-tâches pour une exécution plus rapide.

Économies sur le cache

Structurez vos appels API pour profiter du context caching agressif de Moonshot afin de réduire les coûts d'entrée jusqu'à 75 %.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

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Jonathan Kogan

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Jonathan Kogan

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