Kimi K2.5 ausprobieren
Natives multimodales Action‑Agent‑Modell • 256K Kontext • Instant‑ und Thinking‑Modus
Kimi K2.5 Assistent
256K Kontext • Vision+Text‑Reasoning • Agent‑Swarm
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Kimi K2.5 im Überblick
Ein kompakter Überblick über Größe, Kontextfenster und multimodalen Stack aus dem Deep‑Research‑Report zu Kimi K2.5.
Gesamtparameter
1T
Sparse‑MoE‑Kapazität für großskaliges Reasoning
Aktive Parameter
32B
Effizientes Compute pro Token
Kontextfenster
256K
Long‑Context‑Verarbeitung für komplexe Aufgaben
Vision Encoder
400M
MoonViT‑Backbone für hochauflösendes Sehen
Native multimodale agentische Architektur
Kimi K2.5 wird als nativ multimodales Vision‑Agent‑Modell positioniert, das Bild, Video und Text als First‑Class‑Inputs behandelt. Der Report beschreibt die 2026‑Version als strategischen Shift hin zu Action Agents, die Tools und Sub‑Agents parallel koordinieren. Pretraining auf ~15T gemischten visuellen und textuellen Tokens bildet die Grundlage für Coding‑with‑Vision, agentische Suche und Long‑Horizon‑Execution ohne Effizienzverlust. Unten sind die Kernfähigkeiten aus dem Report zusammengefasst.
Native Multimodalität mit MoonViT
Kimi K2.5 integriert den MoonViT‑Vision‑Encoder (ca. 400M Parameter) für native Verarbeitung hochauflösender Bilder und Videos. Der Report nennt Support bis 4K‑Bilder (4096×2160) und 2K‑Video (2048×1080), mit Formaten wie png, jpeg, webp, gif und Videoformaten mp4, mpeg, mov, avi, flv, mpg, webm, wmv, 3gpp. Inputs erfolgen via base64 oder File‑Upload (URLs werden nicht unterstützt). Visuelle Features werden räumlich/zeitlich gepoolt und in das Sprachmodell projiziert.
Coding with Vision
Der Report hebt einen Coding‑with‑Vision‑Workflow hervor, bei dem Kimi K2.5 UI‑Screenshots oder Screen‑Recordings in funktionalen Frontend‑Code übersetzt. Visual Mockups werden in React oder HTML/CSS übertragen, inklusive reichhaltiger UI‑Ästhetik wie scroll‑triggered Animationen. Das schlägt eine praktische Brücke zwischen visuellen Spezifikationen und ausführbaren Software‑Artefakten.
Autonomes visuelles Debugging
Kimi K2.5 kann seine eigenen Outputs visuell prüfen, indem es gerenderte Screenshots mit dem Originaldesign vergleicht und Abweichungen iterativ behebt. Das schließt den Loop zwischen Wahrnehmung und Generierung und ermöglicht model‑in‑the‑loop Debugging für Frontend‑Fidelity und visuelle Korrektheit.
Visuelles Logik‑Reasoning
Über Ästhetik hinaus kann Kimi K2.5 laut Report komplexe Bilder logisch analysieren. In einem 4,5‑MP‑Maze‑Test identifiziert das Modell Start/Ende, schreibt eine algorithmische Lösung (z. B. BFS) und visualisiert die Route im Bild. Das zeigt die Integration von Wahrnehmung, algorithmischem Reasoning und tool‑gestütztem Post‑Processing.
Agent Swarm Orchestration
Ein zentrales Merkmal ist das Agent‑Swarm‑Paradigma: Kimi K2.5 koordiniert bis zu 100 Sub‑Agents parallel. Der Report verknüpft das mit Parallel‑Agent Reinforcement Learning (PARL), der Critical‑Steps‑Metrik und reduzierter Wall‑Clock‑Latenz. Genannt werden bis zu 80% End‑to‑End‑Zeitreduktion und bis zu 4,5× Effizienz im Swarm‑Modus.
Agentic Benchmark Leadership
Der Report betont Kimi K2.5s agentische und reasoning‑basierte Performance auf Benchmarks wie BrowseComp und HLE. Genannte Werte: BrowseComp Accuracy 78.4% (Swarm Mode), HLE‑Full mit Tools 50.2% und AIME 2025 96.1%. Diese Zahlen zeigen, dass Kimi K2.5 die Lücke zu geschlossenen Frontier‑Modellen auf agent‑zentrierten Aufgaben schließt.
Modellzusammenfassung
Kimi K2.5 nutzt eine hochoptimierte sparse‑MoE‑Transformer‑Architektur, die Trillion‑Kapazität mit effizienter Inferenz balanciert. Der Report betont, dass pro Token nur ein kleiner Teil der Experten aktiv wird, bei gleichzeitig großem Gesamt‑Parameterbudget. Die folgenden Details stammen direkt aus der Model‑Summary.
Trillion‑Parameter Sparse MoE
Das Modell wird als sparse‑MoE‑Transformer mit 1T Gesamtparametern und 32B aktivierten Parametern pro Token beschrieben. Diese Sparsity ermöglicht hohe Kapazität ohne proportionale Compute‑Kosten – zentral für Kimi K2.5s Effizienz und Long‑Context‑Skalierung.
384 Experts with Shared Routing
Kimi K2.5 nutzt 384 Experten und wählt 8 Experten pro Token plus 1 shared expert. Der Report betont, dass die höhere Expertenzahl die Spezialisierung erhöht und Reasoning sowie tool‑orientiertes Verhalten verbessert.
61 Layers with 1 Dense Layer
Die Architektur umfasst 61 Layer mit einem Dense‑Layer – stabil und dennoch flexibel genug für MoE‑Dynamik.
MLA Attention and Head Count
Multi‑head Latent Attention (MLA) mit 64 Heads und 7168 Attention‑Hidden‑Dimension. MLA wird als zentraler Baustein für Kohärenz über lange Kontexte hervorgehoben.
MoE Hidden Dimension 2048
Jeder Expert arbeitet mit einer Hidden‑Dimension von 2048. Diese Größe balanciert Effizienz und Spezialisierung für Coding, Vision‑Reasoning und agentische Task‑Muster.
160K Vocabulary and 256K Context
Die Model‑Summary nennt 160K Vokabular und 256K Kontextfenster. Das ermöglicht Long‑Document‑Verständnis und multimodale Tokenisierung, sodass Kimi K2.5 große Repos oder komplexe visuelle Reasoning‑Ketten in einer Session bewältigen kann.
SwiGLU Activation
SwiGLU ist als Aktivierungsfunktion angegeben und steht für stabile, leistungsfähige Skalierung. Im Report wird es neben MLA und MoE‑Routing als Teil des Core‑Stacks genannt.
Benchmarks & Validierung
Der Report hebt Kimi K2.5s Stärke in agentischen, reasoning‑ und multimodalen Evaluierungen hervor. Diese Zahlen sind als Early‑2026‑Ergebnisse angegeben und zeigen breite Fähigkeiten in Web‑Navigation, tool‑gestütztem Reasoning und visueller Understanding.
BrowseComp (Swarm Mode) 78.4%
Berichtete Accuracy auf BrowseComp, einem Benchmark für kontinuierliche Web‑Navigation und Synthese — demonstriert den Agent‑Swarm‑Ansatz.
HLE-Full (with tools) 50.2%
Performance auf Humanity's Last Exam mit Tools, die Long‑Horizon‑Reasoning unter Tool‑Constraints widerspiegelt.
AIME 2025 96.1%
Hohe Accuracy auf AIME 2025, ein Indikator für starkes mathematisches Reasoning in strukturierten Evaluierungen.
OCRBench 92.3
Benchmark für Dokument‑Intelligenz und visuelles Textverständnis mit Fokus auf OCR‑Robustheit.
MMMU-Pro 78.5 & VideoMMMU 86.6
Multimodales Verständnis in Bild‑ und Video‑Reasoning‑Tasks gemäß Report.
MathVision 84.2
Visual‑Math‑Reasoning mit image‑grounded Problem‑Solving.
Branchenanwendungen
Der Report dokumentiert frühe Production‑Use‑Cases, in denen Kimi K2.5s multimodale Wahrnehmung und agentische Orchestrierung in Domänen‑Workflows eingesetzt werden.
Financial Research
Plattformen wie AlphaEngine nutzen K2.5 für Chart‑Analyse, 300‑Schritt‑Tool‑Calls und automatisierte makroökonomische Reports — laut Report mit ca. 60% Kostensenkung.
Life Sciences
Teams wie XtalPi verwenden K2.5 zum Lesen chemischer Formeln und zum Extrahieren entscheidender Evidenz aus wissenschaftlicher Literatur, um Discovery‑Pipelines zu beschleunigen.
Legal & Office Intelligence
Einsatz in dichten Dokument‑Workflows wie Vertragsprüfung und Risikoanalyse; generiert Deliverables wie PDFs, Slides und Spreadsheets.
Visual Frontend Engineering
K2.5 wandelt visuelle Spezifikationen in funktionierenden UI‑Code und gleicht Outputs iterativ mit Design‑Referenzen ab — reduziert Reibung zwischen Design und Engineering.
Agentic Search Workflows
Swarm‑Koordination ermöglicht parallele Recherche und Verifikation und verbessert die Durchlaufzeit für Multi‑Source‑Synthese.
Developer Tooling
Kimi Code integriert sich in VS Code, Cursor und Zed, ermöglicht image/video‑geführte Agent‑Workflows direkt in IDEs.
Deployment & Optimierung
Der Report deckt eine breite Deployment‑Landschaft ab: Open‑Source‑Verfügbarkeit, API‑Zugang und lokale Inference‑Optionen mit Quantisierung. Er nennt zudem praktische Constraints für multimodale Inputs und Tools rund um Kimi K2.5.
Native INT4 Quantization
Kimi K2.5 unterstützt native INT4‑Quantisierung, die laut Report bis zu 2× Generation‑Speedups auf Consumer‑Hardware ermöglicht. Damit lässt sich ein Trillion‑MoE auch außerhalb reiner Datacenter‑Infrastruktur deployen.
Local Deployment Profiles
Der Report listet Referenzprofile für lokale Inferenz: Full FP16/BF16 mit 4× NVIDIA H200 (oder mehr) und >40 Tokens/s. 4‑bit dynamic GGUF: ~10–20 Tokens/s mit 256GB Unified Memory. 1.8‑bit (Unsloth): ~10 Tokens/s mit einer 24GB GPU und MoE‑Offload. Mindest‑Disk‑Space >240GB.
OpenAI & Anthropic Compatible API
Kimi K2.5 ist über platform.moonshot.ai mit OpenAI‑ und Anthropic‑kompatiblen Interfaces verfügbar. Das erlaubt Endpoint‑Wechsel mit minimalen Änderungen bei Streaming und Tool‑Calls.
Kimi Code Ecosystem
Der Report hebt Kimi Code hervor, ein CLI‑Tool mit Integration in VS Code, Cursor und Zed. Es nimmt Bilder/Videos als Spezifikationen und ermöglicht multimodale Agent‑Workflows direkt im Developer‑Tooling.
Vision Input Constraints
Unterstützte Bildformate: png, jpeg, webp, gif; Videoformate: mp4, mpeg, mov, avi, flv, mpg, webm, wmv, 3gpp. Inputs via base64 und File‑Upload; URLs werden nicht unterstützt. Bilder bis 4K, Videos bis 2K.
Agentic Performance Context
Genannte Benchmarks: OCRBench 92.3, MMMU‑Pro 78.5, VideoMMMU 86.6, MathVision 84.2 sowie SWE‑Bench Verified 76.8 und multilingual coding 73.0. Diese Ergebnisse kontextualisieren Kimi K2.5s multimodale und Coding‑Fähigkeiten in Early‑2026‑Evaluierungen.
Kimi K2.5 FAQ
Ein detaillierter, quellenbasierter Überblick für Builder und Researcher, die Kimi K2.5 evaluieren.
Was ist Kimi K2.5 und warum heißt es Action‑Agent‑Modell?
Der Report beschreibt Kimi K2.5 als Release vom Januar 2026, der den Shift von Conversational AI zu Action Agents markiert. Das Modell ist darauf ausgelegt, komplexe Workflows parallel auszuführen statt linear zu antworten. Das Agent‑Swarm‑Design ermöglicht koordinierte Sub‑Agents und reduziert Wall‑Clock‑Latenz durch Parallelisierung.
Welche multimodalen Inputs werden unterstützt?
K2.5 verarbeitet Bilder und Videos nativ mit MoonViT. Der Report nennt 4K‑Bilder und 2K‑Videos sowie Input via base64/File‑Upload.
Wie schnell ist der Swarm‑Mode?
Laut Report kann der Swarm‑Mode End‑to‑End‑Runtime um bis zu 80% reduzieren und die Ausführungseffizienz um bis zu 4,5× erhöhen.
Welche Vision‑Coding‑Fähigkeiten gibt es?
Der Report nennt die Übersetzung von UI‑Screenshots/Recordings in React/HTML/CSS, visuelles Debugging und design‑to‑code Iteration für bessere Frontend‑Fidelity.
Welche Benchmarks werden genannt?
Kernwerte: BrowseComp 78.4% (Swarm), HLE‑Full with tools 50.2%, AIME 2025 96.1%, OCRBench 92.3, MMMU‑Pro 78.5, VideoMMMU 86.6 und MathVision 84.2.
Wo kann Kimi K2.5 betrieben werden?
Der Report nennt OpenAI/Anthropic‑kompatible APIs auf platform.moonshot.ai, Open‑Source‑Weights sowie quantisierte Local‑Inference‑Profile. Das bietet sowohl hosted als auch self‑hosted Optionen.
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