moonshot

Kimi K2.5

Descoperă Kimi K2.5 de la Moonshot AI, un model agentic open-source cu 1T parametri, capacități multimodale native, context window de 262K și reasoning de...

Agentic AIMultimodalOpen SourceReasoningMoE
moonshot logomoonshotKimi27 ianuarie 2026
Context
256Ktokeni
Output maxim
66Ktokeni
Pret input
$0.60/ 1M
Pret output
$3.00/ 1M
Modalitate:TextImageVideo
Capabilitati:ViziuneUnelteStreamingRationament
Benchmark-uri
GPQA
87.6%
GPQA: Intrebari stiintifice nivel postuniversitar. Benchmark riguros cu 448 intrebari din biologie, fizica si chimie. Expertii PhD obtin doar 65-74% acuratete. Kimi K2.5 a obtinut 87.6% la acest benchmark.
HLE
50.2%
HLE: Rationament nivel expert. Testeaza capacitatea modelului de a demonstra rationament la nivel de expert in domenii specializate. Kimi K2.5 a obtinut 50.2% la acest benchmark.
MMLU
91.5%
MMLU: Intelegere lingvistica multitasking masiva. Benchmark cuprinzator cu 16.000 intrebari din 57 materii academice. Kimi K2.5 a obtinut 91.5% la acest benchmark.
MMLU Pro
87.1%
MMLU Pro: MMLU Editie Profesionala. Versiune imbunatatita MMLU cu 12.032 intrebari si format mai dificil cu 10 optiuni. Kimi K2.5 a obtinut 87.1% la acest benchmark.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Benchmark acuratete factuala. Testeaza capacitatea modelului de a oferi raspunsuri precise si factuale. Kimi K2.5 a obtinut 48% la acest benchmark.
IFEval
85%
IFEval: Evaluare urmarire instructiuni. Masoara cat de bine urmeaza un model instructiuni si constrangeri specifice. Kimi K2.5 a obtinut 85% la acest benchmark.
AIME 2025
96.1%
AIME 2025: Examen invitational matematica american. Probleme matematice nivel competitie din prestigiosul examen AIME. Kimi K2.5 a obtinut 96.1% la acest benchmark.
MATH
90.1%
MATH: Rezolvare probleme matematice. Benchmark matematic cuprinzator care testeaza rezolvarea problemelor in algebra, geometrie, calcul. Kimi K2.5 a obtinut 90.1% la acest benchmark.
GSM8k
97.1%
GSM8k: Matematica scoala primara 8K. 8.500 probleme matematice cu enunt nivel scoala primara. Kimi K2.5 a obtinut 97.1% la acest benchmark.
MGSM
95%
MGSM: Matematica scoala primara multilingva. Benchmark GSM8k tradus in 10 limbi. Kimi K2.5 a obtinut 95% la acest benchmark.
MathVista
90.1%
MathVista: Rationament vizual matematic. Testeaza capacitatea de a rezolva probleme matematice cu elemente vizuale. Kimi K2.5 a obtinut 90.1% la acest benchmark.
SWE-Bench
76.8%
SWE-Bench: Benchmark inginerie software. Modelele AI incearca sa rezolve probleme reale GitHub in proiecte Python. Kimi K2.5 a obtinut 76.8% la acest benchmark.
HumanEval
88%
HumanEval: Probleme programare Python. 164 probleme de programare unde modelele trebuie sa genereze implementari corecte de functii Python. Kimi K2.5 a obtinut 88% la acest benchmark.
LiveCodeBench
85%
LiveCodeBench: Benchmark codare live. Testeaza abilitatile de codare pe provocari de programare reale actualizate continuu. Kimi K2.5 a obtinut 85% la acest benchmark.
MMMU
78.5%
MMMU: Intelegere multimodala. Benchmark intelegere multimodala din 30 materii universitare. Kimi K2.5 a obtinut 78.5% la acest benchmark.
MMMU Pro
78.5%
MMMU Pro: MMMU Editie Profesionala. Versiune imbunatatita MMMU cu intrebari mai provocatoare. Kimi K2.5 a obtinut 78.5% la acest benchmark.
ChartQA
77.5%
ChartQA: Intrebari si raspunsuri grafice. Testeaza capacitatea de a intelege si analiza informatii din grafice si diagrame. Kimi K2.5 a obtinut 77.5% la acest benchmark.
DocVQA
88.8%
DocVQA: Intrebari vizuale documente. Testeaza capacitatea de a extrage informatii din imagini de documente. Kimi K2.5 a obtinut 88.8% la acest benchmark.
Terminal-Bench
50.8%
Terminal-Bench: Sarcini terminal/CLI. Testeaza capacitatea de a efectua operatii linie de comanda. Kimi K2.5 a obtinut 50.8% la acest benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstractizare si rationament. Testeaza inteligenta fluida prin puzzle-uri noi de recunoastere a tiparelor. Kimi K2.5 a obtinut 12% la acest benchmark.

Despre Kimi K2.5

Afla despre capabilitatile lui Kimi K2.5, caracteristici si cum te poate ajuta sa obtii rezultate mai bune.

Kimi K2.5 este un model multimodal open-source de la Moonshot AI. Utilizează o arhitectură Mixture-of-Experts cu 1 trilion de parametri, dintre care 32 de miliarde sunt activi per token. Sistemul unifică procesarea textului, imaginii și video-ului printr-un singur cadru de reasoning, în loc să folosească encodere externe separate pentru fiecare modalitate. Această arhitectură permite modelului să gestioneze 256.000 de token-uri de context, menținând în același timp o acuratețe ridicată a regăsirii și consistență logică pe secvențe foarte lungi.

Modelul se remarcă prin capacitatea Agent Swarm. Această funcție permite sistemului să coordoneze până la 100 de sub-agenți paraleli pentru a executa sarcini complexe de cercetare sau inginerie simultan. Prin integrarea unui encoder MoonViT-3D de 400M parametri, K2.5 poate analiza câteva ore de conținut video cu precizie temporală. Este conceput special pentru execuție autonomă, depășind multe modele proprietare pe benchmark-uri agentice precum SWE-Bench și BrowseComp.

Kimi K2.5 oferă un mod Thinking dedicat pentru sarcinile care necesită logică profundă. Când este activat, modelul generează un lanț intern de raționament pentru a se autocorecta și a verifica pașii înainte de a produce un răspuns final. Acest lucru îl face extrem de eficient pentru matematica de nivel competițional și dezvoltarea software la scară largă. Economia sa de token-uri este optimizată pentru implementarea enterprise, oferind inteligență de nivel frontier la o fracțiune din costul sistemelor concurente closed-source.

Kimi K2.5

Cazuri de utilizare pentru Kimi K2.5

Descopera diferitele moduri in care poti folosi Kimi K2.5 pentru a obtine rezultate excelente.

Inginerie software autonomă

Rezolvarea problemelor complexe pe GitHub și construirea arhitecturilor de proiect cu fișiere multiple folosind logica optimizată SWE-Bench.

Dezvoltare web vizuală

Crearea de cod frontend funcțional și designuri UI direct din înregistrări video ale interacțiunilor existente pe site-uri.

Cercetare multi-thread

Utilizarea Agent Swarm pentru a explora și sintetiza informații din peste 100 de surse într-un singur flux de lucru paralel.

Analiza video pe termen lung

Extragerea unor evenimente specifice și date temporale din ore întregi de înregistrări de securitate sau cursuri, fără instrumente de extracție a cadrelor.

Generare de demonstrații matematice

Aplicarea modului de deep thinking pentru a rezolva probleme de matematică de nivel olimpiadă cu o rată de acuratețe de 96 la sută.

Automatizarea documentelor enterprise

Generarea de rapoarte PDF pe mai multe pagini și foi de calcul complexe din surse de date comerciale nestructurate.

Puncte forte

Limitari

Performanță agentică de elită: Obține un scor de 76.8 pe SWE-Bench Verified, depășind multe modele frontier proprietare în sarcini de inginerie software.
Necesități extreme de VRAM local: Necesită 632GB de VRAM pentru modelul complet necuantificat, făcând implementarea locală imposibilă pentru majoritatea utilizatorilor de consum.
Economie de token-uri imbatabilă: Oferă inteligența unui MoE de 1T parametri la 0,60 $ per milion de token-uri de intrare, aproximativ 10 procente din costul Claude Opus.
Latență ridicată în reasoning: Modul „thinking” poate introduce întârzieri semnificative pe măsură ce modelul generează lanțuri logice interne înainte de a răspunde.
Înțelegere video nativă: Procesează fișiere video complexe fără extracție externă de cadre, permițând analiza temporală precisă a înregistrărilor lungi.
Repetiție în formatare: Poate produce pereți de text excesiv de lungi dacă nu este instruit strict să folosească structuri de paragraf specifice.
Orchestrare paralelă tip Swarm: Singurul model open antrenat să coordoneze până la 100 de sub-agenți pentru fluxuri de lucru masive, multi-thread.
Preocupări privind rezidența datelor: Infrastructura principală se află în China, ceea ce poate prezenta probleme de conformitate pentru anumite întreprinderi occidentale.

Start rapid API

fireworks/kimi-k2p5

Vezi documentatia
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();

Instaleaza SDK-ul si incepe sa faci apeluri API in cateva minute.

Ce spun oamenii despre Kimi K2.5

Vezi ce crede comunitatea despre Kimi K2.5

Kimi K2.5 costă aproape 10 procente din cât costă Opus la un nivel de performanță similar.
Odd_Tumbleweed574
reddit
Oamenii uită că Nvidia a pierdut 600 de miliarde de dolari când un laborator chinez a lansat ceva major open source. Kimi face din nou acest lucru cu inteligența frontier.
chetaslua
twitter
Conceptul Attention Residuals din K2.5 este prima schimbare arhitecturală din ultimii ani care rezolvă cu adevărat problema uitării la LLM.
logic_king
hackernews
Workers AI rulează acum modele mari. Kimi K2.5 primul. Este unul dintre cele mai bune modele open source de acolo, foarte bun și pentru programare.
dok2001
twitter
Kimi K2.5 este o fiară diferită. Este un model RP inteligent și incredibil, dar poate deveni nevrotic dacă nu folosești presetări din comunitate.
dptgreg
reddit
Mi-am înlocuit fluxul de lucru GPT 4 cu Kimi K2.5 pentru că modul thinking este mai transparent, iar context window-ul gestionează întregul meu repo.
Dev_Max
reddit

Videoclipuri despre Kimi K2.5

Urmareste tutoriale, recenzii si discutii despre Kimi K2.5

Kimmy K2.5 bate GPT 5.2 cu un thinking avansat, distrugând complet celelalte modele frontier.

Este cel mai puternic model de programare open-source de până acum, cu 76.8 pe SWE verified.

Agent swarm reprezintă o schimbare de la un singur agent la multi-agenți care execută fluxuri de lucru paralele prin până la 1500 de pași coordonați.

Context window-ul este masiv, la 256k token-uri, ceea ce este suficient pentru majoritatea proiectelor.

Moonshot împinge cu adevărat limitele a ceea ce pot face open weights la începutul anului 2026.

A reușit cu adevărat să surprindă estetica de design Apple și a produs un site web arătos cu animații doar dintr-un video.

Funcția Swarm arată foarte cool și este cu siguranță distractiv de utilizat, deoarece atribuie ecusoane cu ID fiecărui sub-agent.

K2.5 este mult mai ieftin, la 60 de cenți per milion de token-uri de input și 3 dolari per milion de token-uri de output.

Procesarea video nativă înseamnă că nu trebuie să folosești instrumente externe scumpe pentru a procesa cadrele.

Acest model schimbă regulile jocului pentru dezvoltatorii care au nevoie de agenți autonomi cu un buget limitat.

Moonshot a realizat acest lucru oferind fiecărui sub-agent recompense în etape critice separate pentru a preveni colapsul serial.

Modelul învață să aleagă paralelismul doar atunci când scurtează această cale critică, ceea ce este o inovație foarte inteligentă.

Kimi K2.5 este chiar la limita posibilității de a rula pe hardware de consum folosind GGUF.

Modul thinking este incredibil de robust pentru rezolvarea erorilor logice complexe în Python.

Să vezi un model cu 1 trilion de parametri lansat astfel este un lucru enorm pentru comunitatea open source.

Mai mult decat prompturi

Supraalimenteaza-ti fluxul de lucru cu automatizare AI

Automatio combina puterea agentilor AI, automatizarea web si integrarile inteligente pentru a te ajuta sa realizezi mai mult in mai putin timp.

Agenti AI
Automatizare web
Fluxuri inteligente

Sfaturi Pro pentru Kimi K2.5

Sfaturi de expert care te ajuta sa obtii maximul din Kimi K2.5 si sa obtii rezultate mai bune.

Activează modul Thinking

Introdu parametrul „thinking” în cererea ta API pentru a atinge acuratețea maximă în sarcinile de matematică și programare.

Declanșează Agent Swarm

Instruiește modelul să desfășoare un swarm pentru sarcini de cercetare, pentru a forța orchestrarea paralelă între sub-agenți.

Optimizează Temperature

Folosește o valoare de 1.0 pentru temperatura din modul thinking pentru a permite un reasoning diversificat, dar scade-o la 0.6 pentru chat-ul standard.

Prompts vizuale combinate

Încarcă capturi de ecran cu erori alături de fragmente de cod pentru a profita de antrenamentul unificat text-vision al modelului.

Context Caching

Utilizează context caching pentru documente lungi recurente pentru a reduce costurile de input cu până la 90 de procente.

Testimoniale

Ce spun utilizatorii nostri

Alatura-te miilor de utilizatori multumiti care si-au transformat fluxul de lucru

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.

Similar 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

Intrebari frecvente despre Kimi K2.5

Gaseste raspunsuri la intrebarile comune despre Kimi K2.5