Kimi K2.5: Moonshot AI Open-Source Model Guide
Kimi K2.5の完全ガイド - 100の並列エージェント、4.5倍高速なコーディング、最先端のベンチマーク性能を備えたMoonshot AIの画期的なオープンソース・マルチモーダルAIモデル。アーキテクチャ、価格、使用方法について解説。
TL;DR
- Kimi K2.5は、Moonshot AIによる最新のオープンソースモデルで、1兆パラメータ（32Bアクティブ）を誇ります。
- 最大100の並列サブエージェントを備えた革新的なAgent Swarm（エージェント・スウォーム）テクノロジーを搭載。
- 単一エージェントシステムと比較して4.5倍高速な実行を実現。
- BrowseCompにおいてGPT-5.2を上回り（78.4対54.9）、ほとんどのベンチマークでClaude 4.5 Opusに匹敵。
- 価格：入力100万トークンあたり$0.60。Claudeの$3/100万トークンと比較して10倍近く安価。
- Hugging Face、OpenRouter、kimi.comで現在利用可能。
Kimi K2.5とは？
2026年1月27日、北京を拠点とするAIスタートアップ Moonshot AI は、これまでで最も強力なオープンソースAIモデルである Kimi K2.5 をリリースしました。GoogleやMetaの元AI研究者である Yang Zhilin 氏によって設立されたMoonshot AIは、中国の競争の激しいAI環境の中で急速に台頭し、最近ではAlibabaやHongShan（旧Sequoia China）の支援を受けて、43億ドルの評価額で5億ドルを調達しました。Kimi K2.5はネイティブ・マルチモーダル・エージェンティック・モデルです。つまり、単一のプロンプトからテキスト、画像、動画を同時に処理し、複雑なマルチステップのタスクを自律的に編成できます。これは単なるチャットボットではなく、あなたの代わりに「仕事をする」ように設計されています。
「Kimi K2.5を真に際立たせているのは、最大100のサブエージェントで構成される『エージェント・スウォーム』を自己主導する能力であり、人間同士の共同ワークフローを模倣した複雑で自律的なタスク処理を可能にしています。」 — VentureBeat
技術仕様
モデル・アーキテクチャ
| 仕様 | 詳細 |
|---|---|
| 総パラメータ数 | 1兆 |
| アクティブ・パラメータ数 | 推論あたり320億 |
| アーキテクチャ | 384のエキスパートを備えたMixture-of-Experts (MoE) |
| コンテキスト・ウィンドウ | 256,000トークン |
| ビジョン・エンコーダー | 4億パラメータ |
| 学習データ | 15兆の混合視覚・テキストトークン |
| 量子化 | ネイティブINT4サポート |
| ライセンス | 修正版MIT（月間収益が2,000万ドルを超える場合は帰属表示が必要） |
アーキテクチャの特筆すべき点
Kimi K2.5は、Kimi K2-Baseの基盤の上に、いくつかの主要なイノベーションを加えて構築されています。
1. 超疎なMoE設計
すべてのパラメータをアクティブにする従来のモデルとは異なり、Kimi K2.5はDeepSeek-V3と同様の超疎なMixture-of-Experts（混合エキスパート）アーキテクチャを採用しています。
- 384のエキスパート・ネットワーク（DeepSeek-V3の256と比較）
- クエリごとに最も関連性の高いエキスパートのみがアクティブ化
- Sparsity 48により、Sparsity 8と比較してFLOPsを1.69倍削減
2. Multi-Head Latent Attention (MLA)
このモデルは最適化されたアテンション・メカニズムを備えています。
- アテンション・ヘッドを128から64に削減
- Q/K/V投影行列をランクあたり10GBから5GBに縮小
- アクティベーション・メモリ・トラフィックとプリフィル・レイテンシを50%削減
3. MuonClip オプティマイザー
この規模のトレーニングでは通常、不安定さが問題になります。Moonshotは、Muonオプティマイザーの強化版であるMuonClipでこれを解決しました。
- Adamよりも2倍高速で、計算効率が高い
- 新しいQK-Clip技術により、アテンション・ロジットの爆発を防止
- ロス・スパイクゼロで15.5兆トークンの学習を達成
エージェント・スウォーム革命
Kimi K2.5の目玉機能は、オープンソースAIでは前例のない、調整されたエージェント・スウォームを可能にするParallel-Agent Reinforcement Learning (PARL) システムです。
エージェント・スウォームの仕組み
- タスク分解: トレーニング済みのオーケストレーター・エージェントが、複雑なタスクを並列化可能なサブタスクに分解します。
- 動的インスタンス化: 必要に応じて最大100のサブエージェントが生成されます。
- 並列実行: エージェントは1,500以上の調整されたツール・コールを同時に実行します。
- 事前定義されたロールなし: 従来のマルチエージェント・システムとは異なり、K2.5は手動で作成されたワークフローを必要としません。
実世界での影響
| メトリック | 改善 |
|---|---|
| 実行時間 | 4.5倍高速 |
| エンドツーエンドの実行時間 | 80%削減 |
| ツール・コール容量 | 1,500の並列コール |
クリティカル・ステップ・メトリック
従来のAIベンチマークは総計算量を測定します。Kimi K2.5は、同時実行タスクの中の最長実行パスを測定することでレイテンシを最適化するクリティカル・ステップ・メトリック（Critical Steps Metric）を導入しました。これは、実世界でのエージェント運用により適した指標です。
ベンチマーク性能：比較結果
Moonshotは、GPT-5.2、Claude 4.5 Opus、およびその他のフロンティアモデルに対して、24以上のベンチマークでKimi K2.5をテストしました。
推論と知識
| ベンチマーク | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 Opus |
|---|---|---|---|
| HLE-Full | #1 (最高スコア) | - | - |
| HLE (ツールあり) | 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 | - | - |
コーディング・ベンチマーク
| ベンチマーク | 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 | - | - |
エージェントとツールの使用
| ベンチマーク | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 |
|---|---|---|---|
| BrowseComp | 78.4 | 54.9 | 24.1 |
| Frames | 87.0 | 86.0 | - |
| OCRBench | 92.3 | - | - |
主要なポイント
- エージェントタスク（BrowseComp、Frames、ツールありのHLE）でGPT-5.2を上回る。
- ほとんどの推論ベンチマークでClaude 4.5 Opusに匹敵、またはそれ以上の結果。
- 92.3%のOCR精度を誇る最高クラスのビジョン機能。
- 特にフロントエンド開発とビジュアル・デバッグにおいて強力。
コーディング能力：Claude Codeへの挑戦
モデルと並行して、MoonshotはClaude CodeやGitHub Copilotと直接競合するオープンソースのコーディング・アシスタント Kimi Code をリリースしました。
統合サポート
- Visual Studio Code
- Cursor
- Zed
独自の機能
- ビジュアル・デバッグ: 画像や動画から推論し、UIの問題をデバッグします。
- Video-to-Code: 動画のウォークスルーからウェブサイトを再構築します。
- Sketch-to-3D: 手書きのスケッチを、アニメーション付きの機能的な3Dモデルに変換します。
- 200-300の連続ツール・コール: 一貫性を失うことなく、ファイル操作の長いチェーンを処理します。
コスト比較
| モデル | 入力トークン（100万あたり） | 出力トークン（100万あたり） |
|---|---|---|
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 |
| Claude 4.5 Opus | $3.00 | $15.00 |
| GPT-5.2 | $2.50 | $10.00 |
一般的な30万トークンのコーディング・セッションの場合：
- Kimi K2.5: 約$0.53
- Claude 4.5: 約$5.00
同等の品質でありながら、10倍近く安価です。
トレードオフ
- 速度: Kimi K2.5の出力速度は約34.1トークン/秒であるのに対し、Claudeは約91.3です。
- コード品質: フロントエンドのテストではClaudeよりもわずかに優れた実装品質を示しました。
- 信頼性: GPT-5.1 Codexが「一貫してリリース可能」なコードを書くのに対し、Kimiは「賢いアイデアはあるが、テストで重大な障害を引き起こすことがある」と評される場面もあります。
4つの動作モード
Kimi K2.5は kimi.com で4つの異なるモードを利用できます。
1. K2.5 Instant
- 日常的なタスクへの高速レスポンス
- クイックな質問やシンプルなコード生成に最適
2. K2.5 Thinking
- 複雑な問題に対する拡張された推論
- 数学、論理、マルチステップの分析に理想的
3. K2.5 Agent
- 自動化されたワークフローのための単一エージェント
- 200〜300の連続したツール・コールを処理
4. K2.5 Agent Swarm (Beta)
- 最大100の同時サブエージェント
- 1,500の並列ツール・コール
- 4.5倍の速度向上
- 大規模なコーディング・プロジェクトや研究に最適
Kimi K2.5へのアクセス方法
ウェブ・インターフェース
- kimi.com — 全4モードが利用可能な無料枠あり
APIアクセス
- OpenRouter: 直接API統合
- Together AI: ホスト型推論
- NVIDIA NIM: エンタープライズ展開
セルフホスティング
ハードウェア要件:- INT4量子化で約600GBのVRAM
- 推奨: 16x NVIDIA H100 GPU（購入には50万〜70万ドルが必要）
- クラウド代替案: 主要プロバイダーで1時間あたり約$40〜60
- 最小構成: 4x NVIDIA H100（パフォーマンスは制限されます）
- モデル・ウェイト: Hugging Face - moonshotai/Kimi-K2.5
- Ollama でも利用可能
実世界でのユースケース
1. 大規模なコード・リファクタリング
Agent Swarmを導入して、数百のファイルにわたるリファクタリングを同時に並列処理。2. ビジュアルUI開発
Figmaのデザインや動画ウォークスルーをアップロードすると、K2.5が機能的なReact/HTMLコードを生成。3. 研究とデータ分析
文献レビューや市場調査のために、調整されたエージェントを使用して100以上の並列データストリームを処理。4. ドキュメント処理
92.3%のOCR精度により、ドキュメントのデジタル化と分析に非常に優れています。5. 複雑なデバッグ
ビジュアル・デバッグ機能により、レンダリングされたUIを検査し、自律的に反復修正。Kimi K2.5 vs 競合他社：どれを選ぶべきか？
以下に当てはまるなら Kimi K2.5 を選択:
- ✅ 予算を優先する場合（Claudeより10倍安い）
- ✅ 並列エージェント実行が必要な場合
- ✅ フロントエンド/ビジュアル開発が中心の場合
- ✅ オープンウェイトでセルフホストしたい場合
- ✅ エージェントを多用するアプリケーションを構築する場合
以下に当てはまるなら Claude 4.5 を選択:
- ✅ 速度が重要な場合（約3倍速い出力）
- ✅ コストよりも正確性を重視する場合
- ✅ 信頼性の高い、本番グレードのコードが必要な場合
- ✅ ターミナルベースのワークフローがスタイルに合う場合
以下に当てはまるなら GPT-5.2 を選択:
- ✅ 絶対に最高の推論スコアが必要な場合
- ✅ OpenAIエコシステムとの統合が必要な場合
- ✅ 一貫性があり信頼性の高い出力が最優先の場合
大局的な視点：オープンソースAIの勢い
Kimi K2.5は、オープンソースAI運動における重要なマイルストーンを象徴しています。
「Kimi K2.5の台頭は、中国のAIセクターにおける急激な勢いを象徴しています。現地のラボは、オープンソース技術を急速に進化させています。」 — TechCrunch
主な示唆:
- オープンソースがクローズドソースの巨人と競争できること。
- エージェント・スウォームが複雑なタスクの新しいパラダイムになりつつあること。
- 最先端AIへのコストの障壁が急速に下がっていること。
- 中国のAIラボ（Moonshot、DeepSeek）が真に強力な競合相手であること。
結論
Kimi K2.5は単なる漸進的な改善ではなく、パラダイムシフトです。
- 1兆パラメータのオープンウェイトモデル
- 前例のないスループットを実現する100の並列エージェント
- 競合他社より10倍安い価格設定
- エージェントタスクにおける最先端のベンチマーク
コード・ワークフローの自動化、エージェント・システムの構築、あるいは単にClaudeやGPTに代わる費用対効果の高い選択肢を探している場合でも、Kimi K2.5は真剣に検討する価値があります。
リソース
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ソース: