Попробуйте Kimi K2.5
Native multimodal action agent модель • контекст 256K • мгновенный и thinking‑режимы
Ассистент Kimi K2.5
Контекст 256K • vision + text reasoning • agent swarm
Fast Response
Get instant answers powered by our optimized infrastructure
Privacy First
Your conversations are secure and never used for training
Premium Features
Sign in to unlock API access and unlimited conversations
Kimi K2.5 в цифрах
Краткий обзор масштаба, контекстного окна и мультимодального стека из deep research отчёта по Kimi K2.5.
Всего параметров
1T
Sparse MoE‑ёмкость для крупномасштабных рассуждений
Активные параметры
32B
Эффективный compute на токен
Контекстное окно
256K
Long‑context обработка для сложных задач
Vision Encoder
400M
Backbone MoonViT для high‑resolution vision
Нативный мультимодальный agentic‑дизайн
Kimi K2.5 позиционируется как нативная мультимодальная vision‑agent модель, рассматривающая изображения, видео и текст как первоклассные входы. Отчёт описывает релиз 2026 года как стратегический поворот к action agents, которые координируют инструменты и sub‑agents для параллельного решения сложных задач. Предобучение на ~15T смешанных visual и text токенах создаёт основу для coding‑with‑vision, agentic search и long‑horizon execution без потери эффективности. Ниже — ключевые возможности из отчёта.
Native Multimodality с MoonViT
Kimi K2.5 интегрирует vision‑энкодер MoonViT (около 400M параметров) для нативной обработки изображений и видео высокого разрешения. В отчёте указана поддержка 4K изображений (4096×2160) и 2K видео (2048×1080), с форматами png, jpeg, webp, gif и видеоформатами mp4, mpeg, mov, avi, flv, mpg, webm, wmv, 3gpp. Входы передаются через base64 или upload файла (URL не поддерживаются), а vision‑признаки агрегируются пространственно и временно перед проекцией в языковую модель.
Coding with Vision
Отчёт выделяет workflow coding‑with‑vision: Kimi K2.5 переводит UI‑скриншоты или записи экрана в рабочий фронтенд‑код. Он преобразует визуальные макеты в React или HTML/CSS и может создавать более богатую UI‑эстетику, включая анимации со scroll‑triggered эффектами. Это практический мост между визуальными спецификациями и исполняемыми артефактами.
Autonomous Visual Debugging
Kimi K2.5 способен визуально проверять собственный результат, сравнивая рендер с исходным дизайном и итеративно исправляя расхождения. Это замыкает цикл между восприятием и генерацией, обеспечивая model‑in‑the‑loop debugging для визуальной точности фронтенда.
Visual Logic Reasoning
Отчёт отмечает способность Kimi K2.5 рассуждать о сложных изображениях. В 4.5‑мегапиксельном тесте лабиринта модель определяет точки старта/финиша, пишет алгоритмическое решение (например BFS) и визуализирует маршрут на изображении. Это демонстрирует интеграцию восприятия, алгоритмического reasoning и tool‑driven post‑processing.
Agent Swarm Orchestration
Ключевая особенность — парадигма Agent Swarm, позволяющая координировать до 100 sub‑agents параллельно. В отчёте это связывается с Parallel‑Agent Reinforcement Learning (PARL), метрикой critical steps и сокращением wall‑clock latency. Указаны результаты: до 80% снижения общего времени и до 4.5× повышения эффективности в swarm‑режиме.
Agentic Benchmark Leadership
Отчёт выделяет agentic‑ и reasoning‑показатели на BrowseComp и HLE. Заявлены: BrowseComp accuracy 78.4% (Swarm Mode), HLE‑Full with tools 50.2% и AIME 2025 96.1%. Эти цифры показывают, что Kimi K2.5 сокращает разрыв с закрытыми frontier‑моделями в agent‑centric задачах.
Сводка модели
Kimi K2.5 использует оптимизированную sparse MoE‑архитектуру трансформера, балансирующую триллионную ёмкость и эффективное инференс‑время. Отчёт подчёркивает, что на токен активируется лишь небольшая часть экспертов при большом общем параметрическом бюджете. Ниже — техническая база из model summary отчёта.
Trillion‑Parameter Sparse MoE
Модель описывается как sparse MoE‑трансформер с 1T общих параметров и 32B активных параметров на токен. Такая разреженность обеспечивает большую ёмкость без пропорционального роста вычислений — ключ к эффективности Kimi K2.5 и масштабированию длинного контекста.
384 Experts with Shared Routing
Kimi K2.5 использует 384 эксперта, выбирая 8 экспертов на токен плюс 1 shared expert. Большее число экспертов повышает специализацию по доменам и улучшает reasoning и tool‑ориентированное поведение.
61 Layers with 1 Dense Layer
61 слой всего, с одним dense‑слоем. Такая структура обеспечивает стабильность и сохраняет гибкость MoE.
MLA Attention and Head Count
Multi‑head Latent Attention (MLA) с 64 head'ами и скрытой размерностью 7168. MLA подчёркивается как ключевой компонент когерентности на длинном контексте.
MoE Hidden Dimension 2048
Скрытая размерность каждого эксперта — 2048. Это балансирует эффективность и специализацию для coding, vision reasoning и agentic‑паттернов.
160K Vocabulary and 256K Context
Model summary указывает 160K словарь и контекст 256K. Это поддерживает понимание длинных документов и multimodal tokenization, позволяя работать с большими репозиториями или сложными визуальными цепочками в одной сессии.
SwiGLU Activation
SwiGLU указан как activation‑функция и обычно связывается со стабильностью и производительностью на масштабе. В отчёте это часть core‑стека вместе с MLA и MoE routing.
Бенчмарки и валидация
Отчёт подчёркивает силу Kimi K2.5 в agentic, reasoning и multimodal оценках. Эти показатели представлены как результаты начала 2026 года и показывают широту возможностей в web‑навигации, tool‑assisted reasoning и визуальном понимании.
BrowseComp (Swarm Mode) 78.4%
Отчётная точность на BrowseComp — бенчмарке для непрерывной веб‑навигации и синтеза — демонстрирует подход Agent Swarm.
HLE-Full (with tools) 50.2%
Результат на Humanity's Last Exam с использованием инструментов, отражающий долгосрочное reasoning под ограничениями инструментов.
AIME 2025 96.1%
Высокая точность на AIME 2025, демонстрирующая сильное математическое reasoning в структурированных оценках.
OCRBench 92.3
Бенчмарк документ‑интеллекта и визуального понимания текста, акцент на OCR‑устойчивости.
MMMU-Pro 78.5 & VideoMMMU 86.6
Multimodal‑понимание в задачах reasoning по изображениям и видео.
MathVision 84.2
Visual math reasoning, демонстрирующий решение задач с опорой на изображения.
Отраслевые применения
Отчёт описывает ранние production‑кейсы, где multimodal‑восприятие и agentic‑оркестрация Kimi K2.5 применяются в доменных workflow.
Финансовые исследования
Платформы вроде AlphaEngine используют K2.5 для анализа графиков, 300‑шаговых tool calls и автоматизированных макро‑отчётов, снижая затраты примерно на 60% согласно отчёту.
Life Sciences
Команды вроде XtalPi используют K2.5 для чтения химических формул и извлечения ключевых доказательств из научной литературы, ускоряя исследования.
Юридическая и офисная аналитика
Модель применяется в плотных документ‑workflow, включая проверку контрактов и анализ рисков, генерируя PDF, слайды и таблицы.
Visual Frontend Engineering
K2.5 превращает визуальные спецификации в рабочий UI‑код и итеративно сверяет результат с дизайн‑референсами, уменьшая трение между дизайном и инженерией.
Agentic Search Workflows
Swarm‑координация даёт параллельный поиск и проверку, улучшая время выполнения при синтезе из множества источников.
Developer Tooling
Kimi Code интегрируется с VS Code, Cursor и Zed, позволяя agent‑workflow на основе изображений/видео прямо в IDE.
Развёртывание и оптимизация
Отчёт охватывает широкую картину деплоя: open‑source доступность, API‑доступ и варианты локального инференса с квантованием. Также указаны ограничения для мультимодальных входов и инструменты экосистемы вокруг Kimi K2.5 для практического использования.
Native INT4 Quantization
Kimi K2.5 поддерживает нативную INT4‑квантование, которое в отчёте связывают с ускорением генерации до 2× на потребительском железе. Это практический путь запускать триллионный MoE без исключительно датацентровой инфраструктуры.
Локальные профили развёртывания
В отчёте приведены профили локального инференса. Полные FP16/BF16‑запуски — 4× NVIDIA H200 (или больше) и >40 ток/с. 4‑bit dynamic GGUF — ~10–20 ток/с с 256GB unified memory. 1.8‑bit (Unsloth) — ~10 ток/с на одной 24GB GPU с MoE offload. Минимальный диск >240GB.
OpenAI & Anthropic Compatible API
Kimi K2.5 доступен через platform.moonshot.ai с совместимыми интерфейсами OpenAI и Anthropic. Это позволяет переключать endpoints с минимальными изменениями, сохраняя streaming и tool‑call поведение.
Экосистема Kimi Code
Отчёт выделяет Kimi Code — CLI‑инструмент, интегрируемый с VS Code, Cursor и Zed. Он принимает изображения и видео как спецификации, позволяя мультимодальные agent‑workflow внутри developer tooling.
Ограничения vision‑входов
Поддерживаемые форматы изображений: png, jpeg, webp, gif; видео: mp4, mpeg, mov, avi, flv, mpg, webm, wmv, 3gpp. Входы через base64 и file upload; URL не поддерживаются. Изображения — до 4K, видео — до 2K.
Контекст agentic‑производительности
Отчёт упоминает OCRBench 92.3, MMMU‑Pro 78.5, VideoMMMU 86.6, MathVision 84.2, а также SWE‑Bench Verified 76.8 и multilingual coding 73.0. Эти результаты дают контекст мультимодальным и кодинговым возможностям Kimi K2.5 в оценках начала 2026 года.
FAQ по Kimi K2.5
Подробный, основанный на источниках обзор для разработчиков и исследователей, оценивающих Kimi K2.5.
Что такое Kimi K2.5 и почему её называют action agent моделью?
Отчёт описывает Kimi K2.5 как релиз января 2026 года, который смещает фокус от conversational AI к action agents. Модель ориентирована на параллельное выполнение сложных workflow, а не на линейные ответы. Дизайн Agent Swarm обеспечивает координацию sub‑agents и снижает wall‑clock latency за счёт параллельного исполнения.
Какие ключевые мультимодальные входы поддерживаются?
K2.5 нативно принимает изображения и видео с энкодером MoonViT. В отчёте отмечена поддержка 4K изображений и 2K видео, а также входы через base64/file upload.
Насколько быстро работает Swarm Mode?
Согласно отчёту, Swarm Mode может снижать end‑to‑end время до 80% и повышать эффективность выполнения до 4.5×.
Какие возможности есть у vision‑based coding?
Отчёт описывает генерацию React/HTML/CSS из UI‑скриншотов или записей, визуальную отладку и итеративную синхронизацию с дизайном, что улучшает соответствие результата макетам.
Какие бенчмарки указаны?
Ключевые показатели: BrowseComp 78.4% (Swarm), HLE‑Full with tools 50.2%, AIME 2025 96.1%, OCRBench 92.3, MMMU‑Pro 78.5, VideoMMMU 86.6 и MathVision 84.2.
Где можно запускать Kimi K2.5?
В отчёте упоминаются OpenAI/Anthropic‑совместимый API на platform.moonshot.ai, open‑source веса и профили локального инференса с квантованием. Это даёт dev‑командам и hosted, и self‑hosted варианты.
Двигайтесь дальше с Kimi K2.5
Оцените agentic‑multimodal мощь K2.5 и масштабируйте свои workflow.