Kimi K2.5: Moonshot AI Open-Source Model Guide
Kompletní průvodce modelem Kimi K2.5 – přelomovým open-source multimodálním AI modelem od Moonshot AI se 100 paralelními agenty, 4,5× rychlejším kódováním a špičkovým výkonem v benchmarcích. Zjistěte více o architektuře, cenách a způsobech použití.
TL;DR
- Kimi K2.5 je nejnovější open-source model od Moonshot AI s 1 bilionem parametrů (32 mld. aktivních).
- Obsahuje revoluční technologii Agent Swarm (roj agentů) s až 100 paralelními sub-agenty.
- Dosahuje 4,5× rychlejšího provádění ve srovnání se systémy s jedním agentem.
- Poráží GPT-5.2 v BrowseComp (78,4 vs. 54,9) a vyrovná se Claude 4.5 Opus ve většině benchmarků.
- Cena: 0,60 $/1M input tokenů oproti 3 $ u Claude – téměř 10× levnější.
- K dispozici nyní na Hugging Face, OpenRouter a kimi.com.
Co je Kimi K2.5?
Dne 27. ledna 2026 vydal pekingský AI startup Moonshot AI model Kimi K2.5, svůj dosud nejvýkonnější open-source model. Společnost Moonshot AI, kterou založil Yang Zhilin, bývalý výzkumník AI ve společnostech Google a Meta, se rychle prosadila v konkurenčním prostředí čínské AI a nedávno získala investici 500 milionů dolarů při ohodnocení 4,3 miliardy dolarů s podporou firem Alibaba a HongShan.
Kimi K2.5 je nativní multimodální agentní model – to znamená, že dokáže zpracovávat text, obrázky a video současně z jednoho promptu a zároveň autonomně organizovat složité vícekrokové úkoly. Není to jen další chatbot; je navržen tak, aby za vás vykonával práci.
„To, co Kimi K2.5 skutečně odlišuje, je jeho schopnost samostatně řídit 'roj agentů' (agent swarm) čítající až 100 sub-agentů, což umožňuje komplexní, autonomní zpracování úkolů, které napodobuje kolaborativní lidské pracovní postupy.“ — VentureBeat
Technické specifikace
Architektura modelu
| Specifikace | Podrobnosti |
|---|---|
| Celkový počet parametrů | 1 bilion |
| Aktivní parametry | 32 miliard na jednu inferenci |
| Architektura | Mixture-of-Experts (MoE) s 384 experty |
| Kontextové okno | 256 000 tokenů |
| Vision Encoder | 400 milionů parametrů |
| Tréninková data | 15 bilionů smíšených vizuálních a textových tokenů |
| Kvantizace | Nativní podpora INT4 |
| Licence | Modifikovaná MIT (vyžaduje uvedení zdroje při měsíčních příjmech >20 mil. $) |
Čím je tato architektura výjimečná?
Kimi K2.5 staví na základech Kimi K2-Base s několika klíčovými inovacemi:
1. Ultra-Sparse MoE Design
Na rozdíl od tradičních modelů, které aktivují všechny parametry, Kimi K2.5 používá architekturu ultra-sparse Mixture-of-Experts podobnou DeepSeek-V3:
- 384 expertních sítí (ve srovnání s 256 u DeepSeek-V3).
- Pro každý dotaz se aktivují pouze nejrelevantnější experti.
- Sparsity 48 snižuje počet FLOPs 1,69× ve srovnání se sparsity 8.
2. Multi-Head Latent Attention (MLA)
Model obsahuje optimalizované mechanismy pozornosti (attention):
- Snížení ze 128 na 64 attention heads.
- Projekční matice Q/K/V zmenšeny z 10 GB na 5 GB na rank.
- Výsledkem je 50% snížení paměťového provozu aktivací a latence prefillu.
3. Optimalizátor MuonClip
Trénování v takovém měřítku obvykle trpí nestabilitou. Moonshot to vyřešil pomocí MuonClip, vylepšené verze optimalizátoru Muon:
- 2× rychlejší a výpočetně efektivnější než Adam.
- Nová technika QK-Clip zabraňuje explozivním nárůstům attention logits.
- Dosaženo tréninku na 15,5 bilionech tokenů s nulovými výkyvy v chybovosti (loss spikes).
Revoluce v podobě Agent Swarm
Hlavním rysem Kimi K2.5 je systém Parallel-Agent Reinforcement Learning (PARL), který umožňuje něco v open-source AI nevídaného: koordinované roje agentů.
Jak funguje Agent Swarm
- Dekompozice úkolu: Trénovatelný orchestrátor rozloží složité úkoly na paralelizovatelné podúkoly.
- Dynamická instanciace: Podle potřeby se vytvoří až 100 sub-agentů.
- Paralelní spouštění: Agenti současně provádějí přes 1 500 koordinovaných volání nástrojů (tool calls).
- Žádné předdefinované role: Na rozdíl od tradičních multi-agentních systémů K2.5 nepotřebuje ručně vytvořené pracovní postupy.
Dopad v reálném světě
| Metrika | Zlepšení |
|---|---|
| Doba provedení | 4,5× rychlejší |
| Celková doba běhu | 80% snížení |
| Kapacita volání nástrojů | 1 500 paralelních volání |
Metrika Critical Steps
Tradiční AI benchmarky měří celkový výpočet. Kimi K2.5 zavedl metriku Critical Steps Metric, která optimalizuje latenci měřením nejdelší cesty provádění skrze souběžné úkoly – což je relevantnější pro nasazení agentů v reálném světě.
Výkon v benchmarcích: Jak si vede v porovnání?
Moonshot testoval Kimi K2.5 proti GPT-5.2, Claude 4.5 Opus a dalším špičkovým modelům ve více než 24 benchmarcích.
Uvažování a znalosti
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 Opus |
|---|---|---|---|
| HLE-Full | #1 (Nejvyšší skóre) | - | - |
| HLE (s nástroji) | 44,9 | 41,7 | - |
| AIME 2025 | 96,1 | 100,0 | - |
| IMO-AnswerBench | 78,6 | 76,0 | - |
| MMLU-Pro | 84,6 | 87,1 | - |
| GPQA Diamond | 87,6 | - | - |
Benchmarky kódování
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 76,8 | - | 80,9 |
| SWE-bench Multilingual | 73,0 | - | - |
| LiveCodeBench v6 | 85,0 | ~89,6 | 64,0 |
| OJ-Bench | 53,6 | - | - |
Agenti a použití nástrojů
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 |
|---|---|---|---|
| BrowseComp | 78,4 | 54,9 | 24,1 |
| Frames | 87,0 | 86,0 | - |
| OCRBench | 92,3 | - | - |
Klíčové poznatky
- Poráží GPT-5.2 v úlohách pro agenty (BrowseComp, Frames, HLE s nástroji).
- Vyrovná se nebo překonává Claude 4.5 Opus ve většině benchmarků uvažování.
- Nejlepší vizuální schopnosti ve své třídě s 92,3% přesností OCR.
- Obzvláště silný ve frontend vývoji a vizuálním ladění (debugging).
Schopnosti kódování: Výzva pro Claude Code
Spolu s modelem vydal Moonshot také Kimi Code, open-source asistent pro kódování, který přímo konkuruje Claude Code a GitHub Copilot.
Podpora integrace
- Visual Studio Code
- Cursor
- Zed
Unikátní funkce
- Vizuální ladění: Analyzuje obrázky a videa pro ladění problémů v UI.
- Video-na-kód: Rekonstruuje webové stránky z video ukázek.
- Náčrt-na-3D: Převádí ručně kreslené náčrty na funkční 3D modely s animacemi.
- 200–300 sekvenčních volání nástrojů: Zvládá dlouhé řetězce operací se soubory bez ztráty koherence.
Srovnání nákladů
| Model | Input tokeny (za 1M) | Output tokeny (za 1M) |
|---|---|---|
| Kimi K2.5 | 0,60 $ | 3,00 $ |
| Claude 4.5 Opus | 3,00 $ | 15,00 $ |
| GPT-5.2 | 2,50 $ | 10,00 $ |
Pro typickou seanci kódování o rozsahu 300 tisíc tokenů:
- Kimi K2.5: cca 0,53 $
- Claude 4.5: cca 5,00 $
To je téměř 10× levnější při srovnatelné kvalitě.
Kompromisy
- Rychlost: Kimi K2.5 produkuje ~34,1 tokenů/s oproti ~91,3 u Claude.
- Kvalita kódu: Mírně lepší kvalita implementace než Claude ve frontendových testech.
- Spolehlivost: GPT-5.1 Codex „vždy doručí“, zatímco Kimi „má chytré nápady, ale v některých testech zavleče kritické chyby“.
Čtyři provozní režimy
Kimi K2.5 je k dispozici na kimi.com ve čtyřech odlišných režimech:
1. K2.5 Instant
- Rychlé odpovědi pro každodenní úkoly.
- Nejlepší pro rychlé dotazy a jednoduché generování kódu.
2. K2.5 Thinking
- Rozšířené uvažování pro složité problémy.
- Ideální pro matematiku, logiku a vícekrokovou analýzu.
3. K2.5 Agent
- Jeden agent pro automatizované pracovní postupy.
- Zvládá 200–300 sekvenčních volání nástrojů.
4. K2.5 Agent Swarm (Beta)
- Až 100 souběžných sub-agentů.
- 1 500 paralelních volání nástrojů.
- 4,5× zrychlení.
- Nejlepší pro rozsáhlé projekty kódování a výzkum.
Jak získat přístup k Kimi K2.5
Webové rozhraní
- kimi.com — K dispozici bezplatná verze se všemi čtyřmi režimy.
Přístup k API
- OpenRouter: Přímá integrace API.
- Together AI: Hostovaná inference.
- NVIDIA NIM: Podnikové nasazení.
Vlastní hosting (Self-Hosting)
Hardwarové požadavky:- ~600 GB VRAM s kvantizací INT4.
- Doporučeno: 16× NVIDIA H100 GPU (pořizovací cena 500k–700k $).
- Cloudová alternativa: ~40–60 $/hodinu u hlavních poskytovatelů.
- Minimální konfigurace: 4× NVIDIA H100 (omezený výkon).
- Váhy modelu: Hugging Face - moonshotai/Kimi-K2.5
- K dispozici také na Ollama
Případy použití v reálném světě
1. Rozsáhlý refaktoring kódu
Nasaďte Agent Swarm k paralelizaci refaktoringu ve stovkách souborů současně.2. Vizuální vývoj UI
Nahrajte design z Figmy nebo video ukázku a K2.5 vygeneruje funkční kód React/HTML.3. Výzkum a analýza dat
Zpracovávejte 100+ paralelních datových toků pomocí koordinovaných agentů pro literární rešerše nebo průzkum trhu.4. Zpracování dokumentů
Díky 92,3% přesnosti OCR je vynikající pro digitalizaci a analýzu dokumentů.5. Komplexní ladění
Schopnosti vizuálního ladění mu umožňují kontrolovat vykreslené UI a autonomně iterovat.Kimi K2.5 vs. konkurence: Který vybrat?
Zvolte Kimi K2.5, pokud:
- ✅ Prioritou je rozpočet (10× levnější než Claude).
- ✅ Potřebujete paralelní spouštění agentů.
- ✅ Zaměřujete se na frontend/vizuální vývoj.
- ✅ Chcete vlastní hosting s otevřenými vahami.
- ✅ Budujete aplikace náročné na agenty.
Zvolte Claude 4.5, pokud:
- ✅ Rychlost je kritická (~3× rychlejší výstup).
- ✅ Správnost je důležitější než cena.
- ✅ Potřebujete spolehlivý kód produkční kvality.
- ✅ Vyhovují vám pracovní postupy založené na terminálu.
Zvolte GPT-5.2, pokud:
- ✅ Potřebujete absolutně nejvyšší skóre v uvažování.
- ✅ Je vyžadována integrace s ekosystémem OpenAI.
- ✅ Prvořadý je konzistentní a spolehlivý výstup.
Širší souvislosti: Dynamika open-source AI
Kimi K2.5 představuje významný milník v hnutí open-source AI:
„Vzestup Kimi K2.5 je symbolem rostoucí dynamiky v čínském sektoru AI, kde laboratoře rychle vyvíjejí open-source technologie.“ — TechCrunch
Klíčové důsledky:
- Open-source může konkurovat gigantům s uzavřeným kódem.
- Roje agentů se stávají novým paradigmatem pro složité úkoly.
- Nákladové bariéry pro špičkovou AI rychle klesají.
- Čínské AI laboratoře (Moonshot, DeepSeek) jsou vážnými konkurenty.
Závěr
Kimi K2.5 je více než jen postupné vylepšení – je to změna paradigmatu. Kombinace:
- 1 bilionu parametrů v modelu s otevřenými vahami,
- 100 paralelních agentů pro nevídanou propustnost,
- 10× levnější ceny než u konkurence,
- Špičkových výsledků v úlohách pro agenty,
Ať už automatizujete pracovní postupy kódování, budujete agentní systémy, nebo jen hledáte nákladově efektivní alternativu k modelům Claude a GPT, Kimi K2.5 si zaslouží vážnou pozornost.
Zdroje
Budujete produkty poháněné AI? Y Build vám pomůže přejít od nápadu ke spuštění rychleji díky nástrojům pro vývoj s podporou AI. Vyzkoušejte si to zdarma ještě dnes.
Zdroje: