moonshot

Kimi K2.5

Fedezze fel a Moonshot AI Kimi K2.5 modelljét: egy 1T paraméteres open-source agentic modell natív multimodális képességekkel, 262K context window-val és SOTA...

Agentic AIMultimodalOpen SourceReasoningMoE
moonshot logomoonshotKimi2026. január 27.
Kontextus
256Ktoken
Max kimenet
66Ktoken
Bemenet ara
$0.60/ 1M
Kimenet ara
$3.00/ 1M
Modalitas:TextImageVideo
Kepessegek:LatasEszkozokStreamingErvelés
Benchmarkok
GPQA
87.6%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. Kimi K2.5 87.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
50.2%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. Kimi K2.5 50.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
91.5%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. Kimi K2.5 91.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
87.1%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. Kimi K2.5 87.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. Kimi K2.5 48% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
85%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. Kimi K2.5 85% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
96.1%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. Kimi K2.5 96.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
90.1%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. Kimi K2.5 90.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
97.1%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. Kimi K2.5 97.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
95%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. Kimi K2.5 95% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
90.1%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. Kimi K2.5 90.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
76.8%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. Kimi K2.5 76.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
88%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. Kimi K2.5 88% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
85%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. Kimi K2.5 85% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
78.5%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. Kimi K2.5 78.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
78.5%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. Kimi K2.5 78.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
77.5%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. Kimi K2.5 77.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
88.8%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. Kimi K2.5 88.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
50.8%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. Kimi K2.5 50.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. Kimi K2.5 12% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A Kimi K2.5 reszletei

Ismerd meg a Kimi K2.5 kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

A Kimi K2.5 egy open-source multimodális modell a Moonshot AI-tól. Egy 1 billió paraméteres Mixture-of-Experts architektúrát használ, ahol tokenenként 32 milliárd paraméter aktív. A rendszer egységesíti a szöveg-, kép- és videófeldolgozást egyetlen reasoning keretrendszeren keresztül, ahelyett, hogy külön külső encoder-eket használna az egyes modalitásokhoz. Ez az architektúra lehetővé teszi, hogy a modell 256 000 tokens context window-t kezeljen, miközben magas visszakeresési pontosságot és logikai konzisztenciát tart fenn nagyon hosszú szekvenciákon keresztül.

A modellt az Agent Swarm képessége teszi kiemelkedővé. Ez a funkció lehetővé teszi a rendszernek, hogy akár 100 párhuzamos sub-agentet koordináljon összetett kutatási vagy mérnöki feladatok egyidejű végrehajtásához. A 400M paraméteres MoonViT-3D encoder integrálásával a K2.5 több órányi videótartalmat is képes elemezni időbeli pontossággal. Kifejezetten autonóm végrehajtásra tervezték, és felülmúlja számos zárt forráskódú modell teljesítményét az olyan agentic benchmarkokon, mint a SWE-Bench és a BrowseComp.

A Kimi K2.5 dedikált Thinking módot kínál a mély logikát igénylő feladatokhoz. Ha engedélyezve van, a modell egy belső reasoning láncot generál, hogy önkorrigáljon és ellenőrizze a lépéseket, mielőtt végső választ adna. Ez rendkívül hatékonnyá teszi verseny szintű matematika és nagyüzemi szoftverfejlesztés terén. Token-gazdasága vállalati telepítésre optimalizált, frontier-szintű intelligenciát kínálva a versengő zárt forráskódú rendszerek költségének töredékéért.

Kimi K2.5

Hasznalati esetek a Kimi K2.5 szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a Kimi K2.5-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Autonóm szoftverfejlesztés

Összetett GitHub issue-k megoldása és többfájlos projektarchitektúrák építése SWE-Bench optimalizált logikával.

Vizuális webfejlesztés

Funkcionális frontend kód és UI tervek készítése közvetlenül meglévő weboldalak interakcióiról készült videófelvételek alapján.

Többszálas kutatás

Agent Swarm használata több mint 100 forrásból származó információk begyűjtésére és szintetizálására egyetlen párhuzamos munkafolyamatban.

Hosszú videóelemzés

Konkrét események és időbeli adatok kinyerése óráknyi biztonsági vagy előadási felvételből, képkocka-kivonó eszközök nélkül.

Matematikai bizonyítások generálása

A deep thinking mód alkalmazása olimpiai szintű matematikai feladatok megoldására 96 százalékos pontossággal.

Vállalati dokumentumautomatizálás

Többoldalas PDF jelentések és összetett pénzügyi táblázatok generálása strukturálatlan üzleti adatokból.

Erossegek

Korlatozasok

Csúcskategóriás agentic teljesítmény: 76.8-as pontszám a SWE-Bench Verified benchmarkon, számos zárt forráskódú frontier model-t felülmúlva szoftverfejlesztési feladatokban.
Extrém helyi VRAM-igény: 632 GB VRAM szükséges a teljes, nem kvantált modellhez, ami a legtöbb lakossági felhasználó számára lehetetlenné teszi a helyi futtatást.
Páratlan token-gazdaság: 1T paraméteres MoE intelligenciát biztosít 0,60 dolláros bemeneti tokenenkénti áron, ami a Claude Opus költségének körülbelül 10 százaléka.
Magasabb reasoning latency: A thinking mód jelentős késleltetést okozhat, mivel a modell belső logikai láncokat generál a válaszadás előtt.
Natív videómegértés: Összetett videófájlokat dolgoz fel külső képkocka-kivonás nélkül, lehetővé téve a hosszú felvételek precíz időbeli elemzését.
Formázási ismétlődések: Túlzottan hosszú szövegeket generálhat, kivéve, ha szigorúan meghatározott bekezdésszerkezeteket kérünk tőle.
Párhuzamos Swarm vezérlés: Az egyetlen open-source modell, amelyet arra képeztek ki, hogy akár 100 sub-agentet koordináljon hatalmas, többszálas kutatási munkafolyamatokhoz.
Adattárolási aggályok: Az elsődleges infrastruktúra Kínában található, ami megfelelőségi problémákat jelenthet bizonyos nyugati vállalatok számára.

API gyorsinditas

fireworks/kimi-k2p5

Dokumentacio megtekintese
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();

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a Kimi K2.5-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a Kimi K2.5-rol

A Kimi K2.5 majdnem az Opus költségének 10 százalékába kerül, hasonló teljesítményszint mellett.
Odd_Tumbleweed574
reddit
Az emberek elfelejtik, hogy az Nvidia 600 milliárd dollárt vesztett, amikor egy kínai labor kiadott egy komoly open-source modellt. A Kimi most ezt teszi újra a frontier intelligenciával.
chetaslua
twitter
A K2.5-ben található Attention Residuals koncepció az első olyan építészeti változtatás évek óta, ami valóban megoldja az LLM-ek felejtési problémáját.
logic_king
hackernews
A Workers AI már nagy modelleket futtat. Kimi K2.5 az első. Ez az egyik legjobb open-source modell, ami elérhető, kódoláshoz is nagyon jó.
dok2001
twitter
A Kimi K2.5 egy másik szint. Ez egy okos és hihetetlen RP modell, de neurotikussá válhat, ha nem használod a közösségi preseteket.
dptgreg
reddit
Lecseréltem a GPT 4 munkafolyamatomat Kimi K2.5-re, mert a thinking mód átláthatóbb, a context window pedig kezeli az egész repómat.
Dev_Max
reddit

Videok a Kimi K2.5-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a Kimi K2.5-rol

A Kimi K2.5 a GPT 5.2-t is veri a magas szintű thinking képességeivel, teljesen lenyomva a többi frontier modellt.

Ez a mai napig a legerősebb open-source kódoló modell, 76.8-as pontszámmal a SWE verified benchmarkon.

Az agent swarm a single agent irányából a multi-agent felé való elmozdulást jelenti, amely akár 1500 koordinált lépést hajt végre párhuzamosan.

A context window hatalmas, 256k token, ami a legtöbb projekthez bőven elég.

A Moonshot tényleg feszegeti a határokat azzal, amit az open weights modellek tudnak 2026 elején.

Tényleg eltalálta az Apple design esztétikáját, és egy videóból képes volt animációkkal teli, jól kinéző weboldalt készíteni.

A Swarm funkció nagyon menő, és kifejezetten szórakoztató használni, ahogy azonosító jelvényeket rendel az egyes sub-agentekhez.

A K2.5 sokkal olcsóbb, 60 cent millió bemeneti tokenenként és 3 dollár millió kimeneti tokenenként.

A natív videófeldolgozás azt jelenti, hogy nem kell drága külső eszközöket használni a képkockák feldolgozásához.

Ez a modell játékváltó azoknak a fejlesztőknek, akiknek költségkímélő autonóm agentekre van szükségük.

A Moonshot ezt úgy érte el, hogy minden sub-agentnek jutalmat adott a kritikus lépések szakaszainál, hogy elkerülje a soros összeomlást.

A modell megtanulja, hogy csak akkor válassza a párhuzamosságot, ha az lerövidíti a kritikus útvonalat, ami egy nagyon okos innováció.

A Kimi K2.5 már majdnem azon a határon van, hogy lakossági hardveren is futtatható legyen GGUF használatával.

A thinking mód hihetetlenül robusztus a Python-beli összetett logikai hibák megoldásában.

Látni egy 1 billió paraméteres modellt így kiadva óriási dolog az open-source közösségnek.

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a Kimi K2.5 szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a Kimi K2.5-bol es jobb eredmenyeket erj el.

Thinking mód aktiválása

Add meg a thinking paramétert az API kérésedben a matematikai és kódolási feladatok maximális pontosságának eléréséhez.

Agent Swarm indítása

Utasítsd a modellt egy swarm telepítésére kutatási feladatoknál, hogy kényszerítsd a párhuzamos vezérlést a sub-agentek között.

Temperature optimalizálása

Használj 1.0-s temperature értéket a thinking módhoz a változatos reasoning érdekében, de csökkentsd 0.6-ra az általános csevegéshez.

Közös Vision promptok

Tölts fel hibaképernyőképeket kódrészletek mellé, hogy kihasználd a modell egységes text-vision tréningjét.

Context caching

Használd a context caching-et ismétlődő hosszú dokumentumoknál, hogy akár 90 százalékkal csökkentsd a bemeneti költségeket.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

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.

Kapcsolodo 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

Gyakran ismetelt kerdesek a Kimi K2.5-rol

Talalj valaszokat a Kimi K2.5-val kapcsolatos gyakori kerdesekre