moonshot

Kimi K2.5

Zbuloni Kimi K2.5 nga Moonshot AI, një model agentic open-source me 1T parametra që përmban aftësi native multimodale, 262K context window dhe SOTA reasoning.

Agentic AIMultimodalOpen SourceReasoningMoE
moonshot logomoonshotKimi27 Janar, 2026
Konteksti
256Ktokena
Output maksimal
66Ktokena
Cmimi i inputit
$0.60/ 1M
Cmimi i outputit
$3.00/ 1M
Modaliteti:TextImageVideo
Aftesite:VizioniMjetetStreamingArsyetimi
Benchmarket
GPQA
87.6%
GPQA: Pyetje shkence niveli pasuniversitar. Benchmark rigoroz me 448 pyetje nga biologjia, fizika dhe kimia. Ekspertet PhD arrijne vetem 65-74% saktesi. Kimi K2.5 mori 87.6% ne kete benchmark.
HLE
50.2%
HLE: Arsyetim niveli ekspert. Teston aftesine e modelit per te demonstruar arsyetim niveli ekspert ne fusha te specializuara. Kimi K2.5 mori 50.2% ne kete benchmark.
MMLU
91.5%
MMLU: Kuptim masiv gjuhor multitask. Benchmark gjitheperfshires me 16,000 pyetje ne 57 lende akademike. Kimi K2.5 mori 91.5% ne kete benchmark.
MMLU Pro
87.1%
MMLU Pro: MMLU Edicioni Profesional. Version i permiresuar i MMLU me 12,032 pyetje dhe format me te veshtire me 10 opsione. Kimi K2.5 mori 87.1% ne kete benchmark.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Benchmark saktesie faktike. Teston aftesine e modelit per te dhene pergjigje te sakta, faktike. Kimi K2.5 mori 48% ne kete benchmark.
IFEval
85%
IFEval: Vleresim i ndjekjes se udhezimeve. Mat sa mire modeli ndjek udhezime dhe kufizime specifike. Kimi K2.5 mori 85% ne kete benchmark.
AIME 2025
96.1%
AIME 2025: Provimi Amerikan i Matematikes me Ftese. Probleme matematike niveli konkursi nga provimi prestigjioz AIME. Kimi K2.5 mori 96.1% ne kete benchmark.
MATH
90.1%
MATH: Zgjidhje problemesh matematike. Benchmark gjitheperfshires matematike qe teston zgjidhjen e problemeve ne algebre, gjeometri, kalkulus. Kimi K2.5 mori 90.1% ne kete benchmark.
GSM8k
97.1%
GSM8k: Matematike shkolle fillore 8K. 8,500 probleme matematike me fjale niveli shkolle fillore. Kimi K2.5 mori 97.1% ne kete benchmark.
MGSM
95%
MGSM: Matematike shkolle fillore shumegjuheshe. Benchmarku GSM8k i perkthyer ne 10 gjuhe. Kimi K2.5 mori 95% ne kete benchmark.
MathVista
90.1%
MathVista: Arsyetim vizual matematik. Teston aftesine per te zgjidhur probleme matematike me elemente vizuale. Kimi K2.5 mori 90.1% ne kete benchmark.
SWE-Bench
76.8%
SWE-Bench: Benchmark inxhinieri software. Modelet AI perpiqen te zgjidhin probleme reale GitHub ne projekte Python. Kimi K2.5 mori 76.8% ne kete benchmark.
HumanEval
88%
HumanEval: Probleme programimi Python. 164 probleme programimi ku modelet duhet te gjenerojne implementime te sakta funksionesh Python. Kimi K2.5 mori 88% ne kete benchmark.
LiveCodeBench
85%
LiveCodeBench: Benchmark kodimi live. Teston aftesite e kodimit ne sfida programimi te botes reale qe perditsohen vazhdimisht. Kimi K2.5 mori 85% ne kete benchmark.
MMMU
78.5%
MMMU: Kuptim multimodal. Benchmark kuptimi multimodal nga 30 lende universitare. Kimi K2.5 mori 78.5% ne kete benchmark.
MMMU Pro
78.5%
MMMU Pro: MMMU Edicioni Profesional. Version i permiresuar i MMMU me pyetje me sfiduese. Kimi K2.5 mori 78.5% ne kete benchmark.
ChartQA
77.5%
ChartQA: Pyetje dhe pergjigje grafiku. Teston aftesine per te kuptuar dhe analizuar informacion nga grafiqet dhe diagramet. Kimi K2.5 mori 77.5% ne kete benchmark.
DocVQA
88.8%
DocVQA: Pyetje vizuale dokumentesh. Teston aftesine per te nxjerre informacion nga imazhet e dokumenteve. Kimi K2.5 mori 88.8% ne kete benchmark.
Terminal-Bench
50.8%
Terminal-Bench: Detyra terminal/CLI. Teston aftesine per te kryer operacione te linjes se komandes. Kimi K2.5 mori 50.8% ne kete benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraksion dhe arsyetim. Teston inteligjencen e lengeshem permes puzzleve te reja te njohjes se modeleve. Kimi K2.5 mori 12% ne kete benchmark.

Rreth Kimi K2.5

Meso per aftesite e Kimi K2.5, vecorite dhe si mund te te ndihmoje te arrish rezultate me te mira.

Kimi K2.5 është një model multimodal open-source nga Moonshot AI. Ai përdor një arkitekturë Mixture-of-Experts me 1 trilion parametra, ku 32 miliardë parametra janë aktivë për çdo token. Sistemi unifikon përpunimin e tekstit, imazhit dhe videos përmes një framework-u të vetëm reasoning, në vend që të përdorë enkoderë të jashtëm të ndarë për çdo modalitet. Kjo arkitekturë i lejon modelit të trajtojë 256,000 tokens context duke ruajtur saktësi të lartë të retrieval dhe konsistencë logjike përmes sekuencave shumë të gjata.

Modeli dallohet për aftësinë e tij Agent Swarm. Kjo veçori i lejon sistemit të koordinojë deri në 100 sub-agent paralelë për të ekzekutuar detyra komplekse hulumtuese ose inxhinierike njëkohësisht. Duke integruar një enkoder MoonViT-3D me 400M parametra, K2.5 mund të analizojë disa orë përmbajtje video me precizion kohor. Ai është dizajnuar specifikisht për ekzekutim autonom, duke tejkaluar shumë modele pronësore në benchmark-e agentic si SWE-Bench dhe BrowseComp.

Kimi K2.5 ofron një modalitet Thinking të dedikuar për detyra që kërkojnë logjikë të thellë. Kur aktivizohet, modeli gjeneron një zinxhir të brendshëm reasoning për të vetë-korrigjuar dhe verifikuar hapat përpara se të prodhojë një përgjigje përfundimtare. Kjo e bën atë shumë efektiv për matematikën e nivelit të konkurrencës dhe zhvillimin softuerik në shkallë të gjerë. Ekonomia e tij e tokens është optimizuar për vendosje në ndërmarrje, duke ofruar inteligjencë të nivelit frontier me një fraksion të kostos së sistemeve konkurruese closed-source.

Kimi K2.5

Rastet e perdorimit per Kimi K2.5

Zbulo menyrat e ndryshme per te perdorur Kimi K2.5 per te arritur rezultate te shkelvqyera.

Inxhinieria softuerike autonome

Zgjidhja e çështjeve komplekse në GitHub dhe ndërtimi i arkitekturave të projekteve me shumë skedarë duke përdorur logjikën e optimizuar për SWE-Bench.

Zhvillimi vizual i web-it

Krijimi i kodit funksional frontend dhe dizajneve UI direkt nga regjistrimet e ekranit të ndërveprimeve ekzistuese në website.

Hulumtimi me shumë thread-e

Përdorimi i Agent Swarm për të skanuar dhe sintetizuar informacion nga mbi 100 burime në një rrjedhë pune paralele.

Analiza e videove të gjata

Nxjerrja e ngjarjeve specifike dhe të dhënave kohore nga orë të tëra pamjesh sigurie ose leksionesh pa mjete të jashtme për nxjerrjen e frame-eve.

Gjenerimi i provave matematikore

Aplikimi i modalitetit deep thinking për të zgjidhur probleme matematikore të nivelit olimpiadë me një shkallë saktësie prej 96 për qind.

Automatizimi i dokumenteve për ndërmarrje

Gjenerimi i raporteve PDF me shumë faqe dhe fletëve të punës komplekse financiare nga burime të dhënash të pastrukturuara të biznesit.

Pikat e forta

Kufizimet

Performancë Elite Agentic: Shënon 76.8 në SWE-Bench Verified, duke tejkaluar shumë modele frontier pronësore në detyrat e inxhinierisë softuerike.
Nevojat ekstreme për VRAM lokalisht: Kërkon 632GB VRAM për modelin e plotë të pakonfirmuar, duke e bërë vendosjen lokale të pamundur për shumicën e përdoruesve konsumatorë.
Ekonomi e pashoqe për tokens: Ofron inteligjencë 1T parameters MoE me $0.60 për milion input tokens, afërsisht 10 për qind e kostos së Claude Opus.
Latencë më e lartë në reasoning: Modaliteti thinking mund të shkaktojë vonesa të konsiderueshme ndërsa modeli gjeneron zinxhirë logjikë të brendshëm përpara se të përgjigjet.
Kuptim nativ i videove: Përpunon skedarë video komplekse pa nxjerrje të jashtme të frame-eve, duke mundësuar analizë precize kohore të regjistrimeve të gjata.
Përsëritja e formatimit: Mund të prodhojë blloqe teksti tepër të gjata përveç nëse udhëzohet në mënyrë strikte të përdorë struktura specifike paragrafësh.
Orkestrim paralel Swarm: I vetmi model i hapur i trajnuar për të koordinuar deri në 100 sub-agent për rrjedha pune masive, me shumë thread-e.
Shqetësime për vendndodhjen e të dhënave: Infrastruktura kryesore ndodhet në Kinë, gjë që mund të paraqesë probleme pajtueshmërie për disa ndërmarrje perëndimore.

Fillim i shpejte API

fireworks/kimi-k2p5

Shiko dokumentacionin
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();

Instalo SDK-ne dhe fillo te besh thirrje API brenda minutash.

Cfare thone njerezit per Kimi K2.5

Shiko se cfare mendon komuniteti per Kimi K2.5

Kimi K2.5 kushton pothuajse 10 për qind të asaj që kushton Opus me një nivel të ngjashëm performanse.
Odd_Tumbleweed574
reddit
Njerëzit harrojnë se Nvidia humbi 600 miliardë dollarë kur një laborator kinez bëri open source diçka të madhe. Kimi po e bën atë sërish me inteligjencën frontier.
chetaslua
twitter
Koncepti i Attention Residuals në K2.5 është ndryshimi i parë arkitekturor në vite që në fakt rregullon problemin e harresës te LLM.
logic_king
hackernews
Workers AI tani ekzekuton modele të mëdha. Kimi K2.5 i pari. Është një nga modelet më të mira open-source atje, shumë i mirë edhe për kodim.
dok2001
twitter
Kimi K2.5 është një tjetër nivel. Është një model RP i zgjuar dhe i pabesueshëm, por mund të bëhet neurotik nëse nuk përdorni preset-et e komunitetit.
dptgreg
reddit
Unë e zëvendësova workflow-n tim të GPT 4 me Kimi K2.5 sepse modaliteti thinking është më transparent dhe context window menaxhon të gjithë repo-n time.
Dev_Max
reddit

Video rreth Kimi K2.5

Shiko tutoriale, rishikime dhe diskutime rreth Kimi K2.5

Kimmy K2.5 duke mundur GPT 5.2 me thinking të lartë, duke shkatërruar plotësisht modelet e tjera Frontier.

Është modeli më i fuqishëm open-source për kodim deri më sot me 76.8 në SWE verified.

Agent swarm është një ndryshim nga një agent i vetëm në shumë agentë që ekzekutojnë rrjedha pune paralele përmes 1500 hapave të koordinuar.

Context window është masiv me 256k tokens, që është më se e mjaftueshme për shumicën e projekteve.

Moonshot po shtyn vërtet kufijtë e asaj që mund të bëjnë open weights në fillim të vitit 2026.

Ai vërtet goditi estetikën e dizajnit të Apple dhe prodhoi një website me pamje të bukur me animacione vetëm nga një video.

Veçoria Swarm duket shumë cool dhe është padyshim argëtuese për t'u përdorur pasi cakton distinktivë ID për çdo sub-agent.

K2.5 është shumë më i lirë me 60 cent për milion input tokens dhe 3 dollarë për milion output tokens.

Përpunimi nativ i videove do të thotë që nuk keni nevojë të përdorni mjete të jashtme të shtrenjta për të përpunuar frame-et.

Ky model është një ndryshim i lojës për zhvilluesit që kanë nevojë për agjentë autonomë me buxhet të kufizuar.

Moonshot e arriti këtë duke i dhënë çdo sub-agent shpërblime në faza kritike të ndara për të parandaluar kolapsin serial.

Modeli mëson të zgjedhë paralelizmin vetëm kur shkurton këtë rrugë kritike, që është një inovacion shumë i zgjuar.

Kimi K2.5 është shumë pranë mundësisë për t'u ekzekutuar në hardware konsumator duke përdorur GGUF.

Modaliteti thinking është tepër robust për zgjidhjen e gabimeve logjike komplekse në Python.

Të shohësh një model me 1 trilion parametra të publikuar kështu është gjë e madhe për komunitetin open-source.

Me shume se vetem prompte

Superkariko workflow-n tend me automatizimin AI

Automatio kombinon fuqine e agjenteve AI, automatizimin e web-it dhe integrimet inteligjente per te te ndihmuar te arrish me shume ne me pak kohe.

Agjentet AI
Automatizimi i web-it
Workflow-e inteligjente

Keshilla Pro per Kimi K2.5

Keshilla ekspertesh per te te ndihmuar te marrresh maksimumin nga Kimi K2.5 dhe te arrish rezultate me te mira.

Aktivizo modalitetin Thinking

Kaloni parametrin thinking në kërkesën tuaj API për të arritur saktësinë maksimale në detyrat e matematikës dhe programimit.

Aktivizo Agent Swarm

Udhëzoni modelin të vendosë një swarm për detyra hulumtuese për të detyruar orkestrimin paralel midis sub-agentëve.

Optimizoni Temperature

Përdorni një temperaturë prej 1.0 për modalitetin thinking për të lejuar reasoning të larmishëm, por uleni në 0.6 për biseda standarde.

Prompts të përbashkëta vizuale

Ngarkoni screenshot-e me gabime së bashku me pjesë të kodit për të shfrytëzuar trajnimin e unifikuar text-vision të modelit.

Context Caching

Përdorni context caching për dokumente të gjata të përsëritura për të ulur kostot e input-it deri në 90 për qind.

Deshmi

Cfare thone perdoruesit tane

Bashkohu me mijera perdorues te kenaqur qe kane transformuar workflow-n e tyre

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.

Te lidhura 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

Pyetjet e bera shpesh rreth Kimi K2.5

Gjej pergjigje per pyetjet e zakonshme rreth Kimi K2.5