moonshot

Kimi K2.5

Odkryj Kimi K2.5 od Moonshot AI, model agentic 1T-parameter open-source z natywnymi możliwościami multimodalnymi, 262K context window i SOTA reasoning.

Agentic AIMultimodalOpen SourceReasoningMoE
moonshot logomoonshotKimi27 stycznia 2026
Kontekst
256Ktokenow
Maks. wyjscie
66Ktokenow
Cena wejscia
$0.60/ 1M
Cena wyjscia
$3.00/ 1M
Modalnosc:TextImageVideo
Mozliwosci:WizjaNarzedziaStreamingRozumowanie
Benchmarki
GPQA
87.6%
GPQA: Pytania naukowe poziomu doktoranckiego. Rygorystyczny benchmark z 448 pytaniami z biologii, fizyki i chemii. Eksperci PhD osiagaja tylko 65-74% dokładnosci. Kimi K2.5 uzyskal 87.6% w tym benchmarku.
HLE
50.2%
HLE: Rozumowanie eksperckie wysokiego poziomu. Testuje zdolnosc modelu do demonstrowania rozumowania na poziomie eksperta w specjalistycznych dziedzinach. Kimi K2.5 uzyskal 50.2% w tym benchmarku.
MMLU
91.5%
MMLU: Masowe wielozadaniowe rozumienie jezyka. Kompleksowy benchmark z 16 000 pytan z 57 przedmiotow akademickich. Kimi K2.5 uzyskal 91.5% w tym benchmarku.
MMLU Pro
87.1%
MMLU Pro: MMLU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMLU z 12 032 pytaniami i trudniejszym formatem 10 opcji. Kimi K2.5 uzyskal 87.1% w tym benchmarku.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Benchmark dokładnosci faktycznej. Testuje zdolnosc modelu do udzielania dokladnych, faktycznych odpowiedzi. Kimi K2.5 uzyskal 48% w tym benchmarku.
IFEval
85%
IFEval: Ocena przestrzegania instrukcji. Mierzy jak dobrze model przestrzega konkretnych instrukcji i ograniczen. Kimi K2.5 uzyskal 85% w tym benchmarku.
AIME 2025
96.1%
AIME 2025: Amerykanski Zaproszeniowy Egzamin Matematyczny. Zadania matematyczne poziomu konkursowego z prestizowego egzaminu AIME. Kimi K2.5 uzyskal 96.1% w tym benchmarku.
MATH
90.1%
MATH: Rozwiazywanie problemow matematycznych. Kompleksowy benchmark matematyczny testujacy rozwiazywanie problemow z algebry, geometrii, analizy. Kimi K2.5 uzyskal 90.1% w tym benchmarku.
GSM8k
97.1%
GSM8k: Matematyka szkoly podstawowej 8K. 8 500 zadan matematycznych poziomu szkoly podstawowej. Kimi K2.5 uzyskal 97.1% w tym benchmarku.
MGSM
95%
MGSM: Wielojezyczna matematyka szkolna. Benchmark GSM8k przetlumaczony na 10 jezykow. Kimi K2.5 uzyskal 95% w tym benchmarku.
MathVista
90.1%
MathVista: Matematyczne rozumowanie wizualne. Testuje zdolnosc rozwiazywania problemow matematycznych z elementami wizualnymi. Kimi K2.5 uzyskal 90.1% w tym benchmarku.
SWE-Bench
76.8%
SWE-Bench: Benchmark inzynierii oprogramowania. Modele AI probuja rozwiazac prawdziwe problemy GitHub w projektach Python. Kimi K2.5 uzyskal 76.8% w tym benchmarku.
HumanEval
88%
HumanEval: Zadania programistyczne Python. 164 zadania programistyczne, gdzie modele musza generowac poprawne implementacje funkcji Python. Kimi K2.5 uzyskal 88% w tym benchmarku.
LiveCodeBench
85%
LiveCodeBench: Benchmark programowania na zywo. Testuje umiejetnosci programowania na ciagle aktualizowanych, rzeczywistych wyzwaniach. Kimi K2.5 uzyskal 85% w tym benchmarku.
MMMU
78.5%
MMMU: Rozumienie multimodalne. Benchmark rozumienia multimodalnego z 30 przedmiotow uniwersyteckich. Kimi K2.5 uzyskal 78.5% w tym benchmarku.
MMMU Pro
78.5%
MMMU Pro: MMMU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMMU z trudniejszymi pytaniami. Kimi K2.5 uzyskal 78.5% w tym benchmarku.
ChartQA
77.5%
ChartQA: Pytania i odpowiedzi o wykresach. Testuje zdolnosc rozumienia i analizowania informacji z wykresow i diagramow. Kimi K2.5 uzyskal 77.5% w tym benchmarku.
DocVQA
88.8%
DocVQA: Wizualne pytania o dokumentach. Testuje zdolnosc wydobywania informacji z obrazow dokumentow. Kimi K2.5 uzyskal 88.8% w tym benchmarku.
Terminal-Bench
50.8%
Terminal-Bench: Zadania terminal/CLI. Testuje zdolnosc wykonywania operacji wiersza polecen. Kimi K2.5 uzyskal 50.8% w tym benchmarku.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstrakcja i rozumowanie. Testuje plynna inteligencje poprzez nowe lamiglowki rozpoznawania wzorow. Kimi K2.5 uzyskal 12% w tym benchmarku.

O Kimi K2.5

Dowiedz sie o mozliwosciach Kimi K2.5, funkcjach i jak moze pomoc Ci osiagnac lepsze wyniki.

Kimi K2.5 to multimodalny model open-source od Moonshot AI. Wykorzystuje architekturę Mixture-of-Experts o 1 bilionie parametrów, w której 32 miliardy parametrów są aktywne na każdy token. System łączy przetwarzanie tekstu, obrazu i wideo w ramach jednej struktury reasoning, zamiast używać oddzielnych enkoderów zewnętrznych dla każdej modalności. Ta architektura pozwala modelowi obsłużyć 256 000 tokens kontekstu przy zachowaniu wysokiej dokładności wyszukiwania i spójności logicznej w bardzo długich sekwencjach.

Model wyróżnia się możliwością Agent Swarm. Ta funkcja pozwala systemowi koordynować do 100 równoległych sub-agentów w celu jednoczesnego wykonywania złożonych zadań badawczych lub inżynierskich. Dzięki zintegrowaniu enkodera MoonViT-3D o 400M parametrach, K2.5 potrafi analizować kilka godzin materiału wideo z precyzją czasową. Jest specjalnie zaprojektowany do autonomicznej egzekucji, przewyższając wiele modeli własnościowych w benchmarkach agentowych, takich jak SWE-Bench i BrowseComp.

Kimi K2.5 zapewnia dedykowany tryb Thinking dla zadań wymagających głębokiej logiki. Po włączeniu model generuje wewnętrzny łańcuch reasoning, aby samodzielnie poprawiać i weryfikować kroki przed wygenerowaniem ostatecznej odpowiedzi. Czyni go to wysoce skutecznym w matematyce na poziomie konkursowym i wielkoskalowym tworzeniu oprogramowania. Ekonomia tokenów modelu jest zoptymalizowana pod kątem wdrożeń korporacyjnych, oferując inteligencję klasy frontier za ułamek kosztów konkurencyjnych systemów closed-source.

Kimi K2.5

Przypadki uzycia dla Kimi K2.5

Odkryj rozne sposoby wykorzystania Kimi K2.5 do osiagniecia swietnych wynikow.

Autonomiczna inżynieria oprogramowania

Rozwiązywanie złożonych problemów z GitHub i tworzenie wieloplikowych architektur projektów przy użyciu logiki zoptymalizowanej pod kątem SWE-Bench.

Wizualne tworzenie stron www

Tworzenie funkcjonalnego kodu frontendowego i projektów UI bezpośrednio z nagrań ekranu interakcji z istniejącą witryną.

Wielowątkowe badania

Wykorzystanie Agent Swarm do przeszukiwania i syntezy informacji z ponad 100 źródeł w jednym równoległym workflow.

Analiza długich materiałów wideo

Wydobywanie konkretnych zdarzeń i danych czasowych z godzin nagrań z monitoringu lub wykładów bez konieczności użycia narzędzi do ekstrakcji klatek.

Generowanie dowodów matematycznych

Stosowanie trybu deep thinking do rozwiązywania problemów matematycznych na poziomie olimpiad z 96-procentową skutecznością.

Automatyzacja dokumentacji przedsiębiorstwa

Generowanie wielostronicowych raportów PDF i złożonych arkuszy kalkulacyjnych z nieustrukturyzowanych danych biznesowych.

Mocne strony

Ograniczenia

Elitarna wydajność agentowa: Wynik 76.8 w benchmarku SWE-Bench Verified, przewyższający wiele własnościowych modeli klasy frontier w zadaniach inżynierii oprogramowania.
Ekstremalne zapotrzebowanie na VRAM: Wymaga 632GB VRAM dla pełnego niekwantyzowanego modelu, co czyni lokalne wdrożenie niemożliwym dla większości użytkowników konsumenckich.
Bezkonkurencyjna ekonomia tokenów: Zapewnia inteligencję MoE z 1T parameters w cenie 0,60 USD za milion tokenów wejściowych, co stanowi około 10 procent kosztów Claude Opus.
Wyższa latencja reasoning: Tryb thinking może wprowadzać znaczne opóźnienia, ponieważ model generuje wewnętrzne łańcuchy logiki przed udzieleniem odpowiedzi.
Natywne rozumienie wideo: Przetwarza złożone pliki wideo bez zewnętrznej ekstrakcji klatek, umożliwiając precyzyjną analizę czasową długich nagrań.
Repetytywność formatowania: Może tworzyć nadmiernie długie bloki tekstu, chyba że zostanie ściśle poinstruowany do stosowania określonych struktur akapitów.
Równoległa orkiestracja swarmu: Jedyny otwarty model wytrenowany do koordynowania do 100 sub-agentów w masywnych, wielowątkowych workflow badawczych.
Obawy o rezydencję danych: Główna infrastruktura znajduje się w Chinach, co może stanowić problem w zakresie zgodności z przepisami dla niektórych zachodnich przedsiębiorstw.

Szybki start API

fireworks/kimi-k2p5

Zobacz dokumentacje
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();

Zainstaluj SDK i zacznij wykonywac wywolania API w kilka minut.

Co mowia ludzie o Kimi K2.5

Zobacz, co spolecznosc mysli o Kimi K2.5

Kimi K2.5 kosztuje prawie 10 procent tego, co Opus przy zbliżonym poziomie wydajności.
Odd_Tumbleweed574
reddit
Ludzie zapominają, że Nvidia straciła 600 miliardów dolarów, kiedy chińskie laboratorium udostępniło coś wielkiego w open source. Kimi robi to ponownie z inteligencją klasy frontier.
chetaslua
twitter
Koncepcja Attention Residuals w K2.5 to pierwsza od lat zmiana architektoniczna, która faktycznie naprawia problem zapominania przez LLM.
logic_king
hackernews
Workers AI obsługuje teraz duże modele. Kimi K2.5 jest pierwszy. To jeden z najlepszych modeli open-source, bardzo dobry również do kodowania.
dok2001
twitter
Kimi K2.5 to zupełnie inna bestia. To genialny, niesamowity model RP, ale może stać się neurotyczny, jeśli nie używasz presetów społeczności.
dptgreg
reddit
Zastąpiłem swój workflow z GPT 4 modelem Kimi K2.5, ponieważ tryb thinking jest bardziej przejrzysty, a context window obsługuje całe moje repozytorium.
Dev_Max
reddit

Filmy o Kimi K2.5

Ogladaj samouczki, recenzje i dyskusje o Kimi K2.5

Kimmy K2.5 pokonuje GPT 5.2 dzięki zaawansowanemu thinking, absolutnie miażdżąc inne modele Frontier.

To najsilniejszy obecnie open-source model do programowania z wynikiem 76.8 w SWE verified.

Agent swarm to przejście od pojedynczego agenta do multi-agenta realizującego równoległe workflowy obejmujące do 1500 skoordynowanych kroków.

Context window jest ogromne i wynosi 256k tokens, co wystarcza dla większości projektów.

Moonshot naprawdę przesuwa granice tego, co mogą zrobić otwarte wagi na początku 2026 roku.

Naprawdę uchwycił całą estetykę projektowania Apple i stworzył świetnie wyglądającą stronę z animacjami prosto z wideo.

Funkcja Swarm wygląda bardzo dobrze i z pewnością fajnie się z niej korzysta, ponieważ przypisuje identyfikatory każdemu sub-agentowi.

K2.5 jest znacznie tańszy, kosztuje 60 centów za milion tokenów wejściowych i 3 dolary za milion wyjściowych.

Natywne przetwarzanie wideo oznacza, że nie musisz używać drogich zewnętrznych narzędzi do przetwarzania klatek.

Ten model zmienia zasady gry dla programistów, którzy potrzebują autonomicznych agentów przy ograniczonym budżecie.

Moonshot osiągnął to, dając każdemu sub-agentowi nagrody na oddzielnych, krytycznych etapach kroków, aby zapobiec kolapsowi szeregowemu.

Model uczy się wybierać równoległość tylko wtedy, gdy skraca ona ścieżkę krytyczną, co jest bardzo sprytną innowacją.

Kimi K2.5 jest na granicy możliwości uruchomienia na sprzęcie konsumenckim przy użyciu GGUF.

Tryb thinking jest niezwykle solidny w rozwiązywaniu złożonych błędów logicznych w Pythonie.

Zobaczenie modelu o 1 bilionie parametrów wydanego w ten sposób jest ogromnym wydarzeniem dla społeczności open-source.

Wiecej niz tylko prompty

Przyspiesz swoj workflow z automatyzacja AI

Automatio laczy moc agentow AI, automatyzacji web i inteligentnych integracji, aby pomoc Ci osiagnac wiecej w krotszym czasie.

Agenci AI
Automatyzacja web
Inteligentne workflow

Porady Pro dla Kimi K2.5

Wskazówki ekspertów, aby w pełni wykorzystać Kimi K2.5.

Włącz tryb Thinking

Przekaż parametr thinking w swoim zapytaniu API, aby osiągnąć maksymalną dokładność w zadaniach matematycznych i programistycznych.

Uruchom Agent Swarm

Poinstruuj model, aby wdrożył swarm do zadań badawczych, wymuszając równoległą orkiestrację między sub-agentami.

Optymalizuj Temperature

Użyj wartości 1.0 dla trybu thinking, aby umożliwić różnorodny reasoning, ale obniż ją do 0.6 dla standardowego czatu.

Wspólne prompty wizualne

Przesyłaj zrzuty ekranu z błędami obok fragmentów kodu, aby wykorzystać zintegrowany trening text-vision modelu.

Context Caching

Wykorzystaj context caching dla powtarzających się długich dokumentów, aby zredukować koszty wejściowe nawet o 90 procent.

Opinie

Co mowia nasi uzytkownicy

Dolacz do tysiecy zadowolonych uzytkownikow, ktorzy przeksztalcili swoj workflow

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.

Powiazane 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

Często Zadawane Pytania o Kimi K2.5

Znajdź odpowiedzi na częste pytania o Kimi K2.5