Kimi K2.5 आज़माएँ
Native multimodal action agent मॉडल • 256K कॉन्टेक्स्ट • इंस्टेंट व थिंकिंग मोड्स
Kimi K2.5 असिस्टेंट
256K कॉन्टेक्स्ट • vision + text reasoning • agent swarm
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Kimi K2.5 एक नज़र में
Kimi K2.5 पर तैयार deep research रिपोर्ट में बताए गए स्केल, कॉन्टेक्स्ट विंडो और multimodal स्टैक का संक्षिप्त सार।
कुल पैरामीटर
1T
बड़े‑पैमाने की रीजनिंग के लिए sparse MoE क्षमता
सक्रिय पैरामीटर
32B
प्रति‑टोकन कुशल compute
कॉन्टेक्स्ट विंडो
256K
जटिल कार्यों के लिए long‑context प्रोसेसिंग
Vision Encoder
400M
हाई‑रेज़ोल्यूशन विज़न के लिए MoonViT backbone
Native multimodal agentic डिज़ाइन
Kimi K2.5 को एक native multimodal vision agent मॉडल के रूप में प्रस्तुत किया गया है जो इमेज, वीडियो और टेक्स्ट को first‑class इनपुट मानता है। रिपोर्ट के अनुसार 2026 रिलीज़ action agents की ओर रणनीतिक बदलाव है, जहाँ टूल्स और sub‑agents को समानांतर में समन्वित करके जटिल समस्याएँ हल की जाती हैं। लगभग 15T मिश्रित visual और text टोकन पर प्री‑ट्रेनिंग vision‑आधारित कोडिंग, agentic search और long‑horizon execution की नींव देती है, बिना दक्षता खोए। नीचे रिपोर्ट से संक्षेपित मुख्य क्षमताएँ हैं।
MoonViT के साथ Native Multimodality
Kimi K2.5, MoonViT vision encoder (लगभग 400M पैरामीटर) को इंटीग्रेट करता है ताकि हाई‑रेज़ोल्यूशन इमेज और वीडियो को native तरीके से प्रोसेस कर सके। रिपोर्ट में 4K इमेज (4096×2160) और 2K वीडियो (2048×1080) तक सपोर्ट का उल्लेख है, सामान्य फ़ॉर्मेट्स जैसे png, jpeg, webp, gif और वीडियो फ़ॉर्मेट्स जैसे mp4, mpeg, mov, avi, flv, mpg, webm, wmv, 3gpp। इनपुट base64 या file upload के जरिए दिए जाते हैं (URL सपोर्ट नहीं), और vision फीचर्स को spatial व temporal pooling के बाद language मॉडल में प्रोजेक्ट किया जाता है।
Coding with Vision
रिपोर्ट में coding‑with‑vision workflow बताया गया है जहाँ Kimi K2.5 UI screenshots या screen recordings को functional front‑end code में बदलता है। यह visual mockups को React या HTML/CSS में ट्रांसलेट कर सकता है और समृद्ध UI aesthetics (जैसे scroll‑triggered animations) जेनरेट कर सकता है। इसे विज़ुअल स्पेसिफिकेशन और executable सॉफ़्टवेयर के बीच एक व्यावहारिक पुल के रूप में प्रस्तुत किया गया है।
Autonomous Visual Debugging
Kimi K2.5 अपने आउटपुट को विज़ुअली इंस्पेक्ट करने के लिए rendered screenshots को मूल डिज़ाइन से तुलना कर सकता है और अंतर ठीक करने के लिए iterate करता है। यह perception और generation के बीच लूप बंद करता है, जिससे front‑end fidelity और visual correctness के लिए model‑in‑the‑loop debugging संभव होता है। यह text‑only मॉडलों से कठिन iterative refinement को सपोर्ट करता है।
Visual Logic Reasoning
एस्थेटिक्स से आगे, रिपोर्ट बताती है कि Kimi K2.5 जटिल इमेज पर तर्क कर सकता है। 4.5‑मेगापिक्सल maze test में, मॉडल start/end पॉइंट पहचानता है, BFS जैसी algorithmic solution लिखता है और इमेज पर रूट विज़ुअलाइज़ करता है। यह perception, algorithmic reasoning और tool‑driven post‑processing के मजबूत एकीकरण को दर्शाता है।
Agent Swarm Orchestration
एक मुख्य विशेषता Agent Swarm paradigm है, जो Kimi K2.5 को 100 तक sub‑agents समन्वित करने देता है। रिपोर्ट इसे Parallel‑Agent Reinforcement Learning (PARL) से जोड़ती है ताकि serial collapse को कम किया जा सके और critical steps metric के जरिए wall‑clock latency घटाई जा सके। रिपोर्टेड परिणामों में end‑to‑end runtime में 80% तक कमी और swarm mode में 4.5× तक execution efficiency शामिल है।
Agentic Benchmark Leadership
रिसर्च रिपोर्ट Kimi K2.5 की agentic और reasoning performance को BrowseComp और HLE जैसे बेंचमार्क पर उजागर करती है। रिपोर्टेड स्कोर: BrowseComp accuracy 78.4% (Swarm Mode), HLE‑Full with tools 50.2%, और AIME 2025 96.1%। ये आंकड़े दिखाते हैं कि Kimi K2.5 agent‑centric tasks में frontier closed‑source मॉडलों के अंतर को कम करता है।
मॉडल सारांश
Kimi K2.5 एक अत्यधिक ऑप्टिमाइज़्ड sparse MoE transformer आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो ट्रिलियन‑पैरामीटर क्षमता और कुशल inference के बीच संतुलन रखता है। रिपोर्ट बताती है कि प्रति‑टोकन केवल कुछ ही experts सक्रिय होते हैं जबकि कुल पैरामीटर बजट बड़ा रहता है। नीचे दिए गए विवरण सीधे रिपोर्ट के model summary से हैं और Kimi K2.5 के प्रदर्शन गुणों को समझने के लिए तकनीकी आधार देते हैं।
Trillion‑Parameter Sparse MoE
मॉडल को 1T कुल पैरामीटर और प्रति‑टोकन 32B सक्रिय पैरामीटर वाला transformer‑based sparse MoE बताया गया है। यह sparsity बड़े compute खर्च के बिना क्षमता बढ़ाती है, जो Kimi K2.5 की दक्षता और long‑context scaling का मुख्य आधार है।
384 Experts with Shared Routing
Kimi K2.5 में 384 experts हैं और प्रति‑टोकन 8 experts चुने जाते हैं, साथ में 1 shared expert। रिपोर्ट के अनुसार अधिक expert count domain‑wise specialization बढ़ाता है, जिससे reasoning और tool‑oriented behavior बेहतर होते हैं।
61 Layers with 1 Dense Layer
आर्किटेक्चर में कुल 61 layers हैं, जिनमें एक dense layer है। यह संरचना MoE लचीलापन रखते हुए स्थिरता बनाए रखने के लिए डिज़ाइन की गई है।
MLA Attention and Head Count
Attention mechanism Multi‑head Latent Attention (MLA) है जिसमें 64 heads और 7168 attention hidden dimension है। रिपोर्ट में MLA को long‑context coherence बनाए रखने का प्रमुख घटक बताया गया है।
MoE Hidden Dimension 2048
हर expert का hidden dimension 2048 है। यह आकार दक्षता बनाए रखते हुए coding, vision reasoning और agentic task patterns में specialization सक्षम करता है।
160K Vocabulary and 256K Context
रिपोर्ट में 160K vocabulary और 256K context window बताई गई है। यह संयोजन long‑document समझ और multimodal tokenization को सपोर्ट करता है, जिससे Kimi K2.5 एक ही सत्र में बड़े रिपोज़ या जटिल visual reasoning chains संभाल सकता है।
SwiGLU Activation
SwiGLU activation function सूचीबद्ध है, जो बड़े‑स्केल पर स्थिरता और प्रदर्शन के लिए जाना जाता है। रिपोर्ट में यह detail MLA और MoE routing के साथ core architecture stack का हिस्सा है।
बेंचमार्क और वैलिडेशन
रिपोर्ट Kimi K2.5 की agentic, reasoning और multimodal evaluations में ताकत दिखाती है। ये आंकड़े early‑2026 परिणाम के रूप में प्रस्तुत हैं और वेब नेविगेशन, tool‑assisted reasoning और visual understanding में व्यापक क्षमता दर्शाते हैं।
BrowseComp (Swarm Mode) 78.4%
BrowseComp पर रिपोर्टेड accuracy, जो continuous web navigation और synthesis के लिए बेंचमार्क है, Agent Swarm approach को दर्शाता है।
HLE-Full (with tools) 50.2%
Humanity's Last Exam में tool use के साथ प्रदर्शन, जो long‑horizon reasoning को दर्शाता है।
AIME 2025 96.1%
AIME 2025 पर उच्च सटीकता, संरचित गणितीय मूल्यांकन में मजबूत reasoning दिखाती है।
OCRBench 92.3
डॉक्यूमेंट इंटेलिजेंस और विज़ुअल टेक्स्ट समझ का बेंचमार्क, OCR robustness पर केंद्रित।
MMMU-Pro 78.5 & VideoMMMU 86.6
इमेज और वीडियो reasoning टास्क्स में multimodal समझ के स्कोर, जैसा रिपोर्ट में दिया गया है।
MathVision 84.2
visual math reasoning प्रदर्शन, जो image‑grounded problem solving को दर्शाता है।
उद्योग अनुप्रयोग
रिपोर्ट उन शुरुआती प्रोडक्शन उपयोग‑केसों का दस्तावेज़ करती है जहाँ Kimi K2.5 की multimodal perception और agentic orchestration को डोमेन workflows में लागू किया गया है।
Financial Research
AlphaEngine जैसे प्लेटफ़ॉर्म K2.5 का उपयोग चार्ट विश्लेषण, 300‑step tool calls और ऑटोमेटेड macroeconomic रिपोर्ट्स के लिए करते हैं, जिससे रिपोर्ट के अनुसार लागत ~60% घटती है।
Life Sciences
XtalPi जैसी टीमें K2.5 का उपयोग chemical formulas पढ़ने और scientific literature से key evidence निकालने के लिए करती हैं, जिससे discovery pipelines तेज होते हैं।
Legal & Office Intelligence
घने दस्तावेज़ workflows, जैसे contract review और risk analysis, में मॉडल लागू है और PDF, slides, spreadsheets जैसी डिलीवेरेबल्स बनाता है।
Visual Frontend Engineering
K2.5 visual specs को working UI code में बदलता है और आउटपुट को डिज़ाइन रेफरेंस के साथ iterative रूप से संरेखित करता है, जिससे डिजाइन‑इंजीनियरिंग हैंडऑफ का घर्षण घटता है।
Agentic Search Workflows
Swarm‑mode समन्वय parallel research और verification को सक्षम करता है, जिससे multi‑source synthesis का turnaround time बेहतर होता है।
Developer Tooling
Kimi Code VS Code, Cursor और Zed जैसे editors के साथ integrate होता है, जिससे IDE के अंदर image/video‑guided agent workflows संभव होते हैं।
डिप्लॉयमेंट और ऑप्टिमाइज़ेशन
रिपोर्ट डिप्लॉयमेंट के व्यापक दृष्टिकोण को कवर करती है: open‑source उपलब्धता, API access और quantization के साथ local inference विकल्प। यह multimodal inputs की व्यावहारिक सीमाएँ और Kimi K2.5 के आसपास बने ecosystem tools भी बताती है।
Native INT4 Quantization
Kimi K2.5 native INT4 quantization सपोर्ट करता है, जिसे रिपोर्ट consumer‑grade hardware पर 2× generation speedups से जोड़ती है। यह ट्रिलियन‑पैरामीटर MoE को बिना केवल‑datacenter इंफ्रास्ट्रक्चर के डिप्लॉय करने का व्यावहारिक रास्ता है।
Local Deployment Profiles
रिपोर्ट स्थानीय inference के लिए संदर्भ प्रोफाइल देती है। Full FP16/BF16 रन के लिए 4× NVIDIA H200 (या अधिक) और >40 tokens/s। 4‑bit dynamic GGUF कॉन्फ़िग ~10–20 tokens/s और 256GB unified memory का लक्ष्य। 1.8‑bit कॉन्फ़िग (Unsloth) ~10 tokens/s और single 24GB GPU + MoE offload का लक्ष्य। न्यूनतम डिस्क स्पेस >240GB बताया गया है।
OpenAI & Anthropic Compatible API
Kimi K2.5 को platform.moonshot.ai के माध्यम से OpenAI‑ और Anthropic‑compatible इंटरफेस के साथ उपलब्ध बताया गया है। इससे मौजूदा ऐप्स minimal बदलावों के साथ endpoints स्विच कर सकते हैं, जबकि streaming और tool‑call व्यवहार बना रहता है।
Kimi Code Ecosystem
रिपोर्ट Kimi Code का उल्लेख करती है, एक CLI टूल जो VS Code, Cursor और Zed के साथ इंटीग्रेट होता है। यह इमेज और वीडियो को स्पेसिफिकेशन के रूप में स्वीकार करता है, जिससे developer tooling के भीतर multimodal agent workflows संभव होते हैं।
Vision Input Constraints
Multimodal उपयोग के लिए समर्थित image formats (png, jpeg, webp, gif) और video formats (mp4, mpeg, mov, avi, flv, mpg, webm, wmv, 3gpp) बताए गए हैं। Input methods base64 और file upload हैं; URLs सपोर्ट नहीं। इमेज 4K और वीडियो 2K तक प्रोसेस होते हैं।
Agentic Performance Context
रिपोर्ट में OCRBench 92.3, MMMU-Pro 78.5, VideoMMMU 86.6 और MathVision 84.2 जैसे बेंचमार्क, साथ ही SWE‑Bench Verified 76.8 और multilingual coding 73.0 का उल्लेख है। ये परिणाम early‑2026 मूल्यांकन में Kimi K2.5 की multimodal और coding क्षमताओं को संदर्भ देते हैं।
Kimi K2.5 FAQ
Kimi K2.5 का मूल्यांकन करने वाले builders और researchers के लिए एक विस्तृत, स्रोत‑आधारित सारांश।
Kimi K2.5 क्या है और इसे action agent मॉडल क्यों कहा जाता है?
रिपोर्ट Kimi K2.5 को जनवरी 2026 रिलीज़ के रूप में प्रस्तुत करती है, जो conversational AI से action agents की ओर बदलाव है। मॉडल को इस तरह पोज़िशन किया गया है कि यह जटिल workflows को समानांतर में execute करे, न कि एक linear thread में जवाब दे। Agent Swarm डिज़ाइन से coordinated sub‑agents संभव होते हैं और parallel execution से wall‑clock latency घटती है।
Kimi K2.5 के मुख्य multimodal इनपुट क्या हैं?
K2.5 इमेज और वीडियो को native रूप से लेता है, MoonViT encoder के साथ। रिपोर्ट 4K इमेज और 2K वीडियो का समर्थन, तथा base64/file upload इनपुट का उल्लेख करती है।
Swarm Mode कितनी तेजी देता है?
रिपोर्ट के अनुसार Swarm Mode end‑to‑end रनटाइम को 80% तक घटा सकता है और execution efficiency को 4.5× तक बढ़ा सकता है।
Vision‑based coding में कौन‑सी क्षमताएँ हैं?
रिपोर्ट में UI screenshots या recordings से React/HTML/CSS जनरेट करना, visual debugging और design‑to‑code iteration शामिल है, जिससे फ्रंटएंड आउटपुट डिज़ाइन से बेहतर मेल खाता है।
कौन‑से benchmarks बताए गए हैं?
मुख्य स्कोर: BrowseComp 78.4% (Swarm), HLE‑Full with tools 50.2%, AIME 2025 96.1%, OCRBench 92.3, MMMU‑Pro 78.5, VideoMMMU 86.6 और MathVision 84.2।
Kimi K2.5 को कहाँ चलाया जा सकता है?
रिपोर्ट में platform.moonshot.ai पर OpenAI/Anthropic‑compatible API, open‑source weights, और quantized local inference प्रोफाइल का उल्लेख है। यह dev teams को hosted और self‑hosted दोनों विकल्प देता है।
Kimi K2.5 के साथ आगे बढ़ें
K2.5 की agentic multimodal क्षमता का अनुभव करें और अपने workflows को scale करें।