Kimi K2.5: Moonshot AI Open-Source Model Guide
Panduan lengkap Kimi K2.5 - model AI multimodal sumber terbuka Moonshot AI yang revolusioner dengan 100 agen selari, pengekodan 4.5x lebih pantas, dan prestasi penanda aras yang canggih. Ketahui tentang seni bina, harga, dan cara menggunakannya.
TL;DR
- Kimi K2.5 adalah model sumber terbuka terbaru dari Moonshot AI dengan 1 trilion parameter (32B aktif)
- Menampilkan teknologi Agent Swarm revolusioner dengan sehingga 100 sub-agen selari
- Mencapai pelaksanaan 4.5x lebih pantas berbanding sistem ejen tunggal
- Mengalahkan GPT-5.2 dalam BrowseComp (78.4 vs 54.9) dan setanding dengan Claude 4.5 Opus pada kebanyakan penanda aras
- Harga: $0.60/M token input berbanding Claude $3/M — hampir 10x lebih murah
- Tersedia sekarang di Hugging Face, OpenRouter, dan kimi.com
Apa itu Kimi K2.5?
Pada 27 Januari 2026, syarikat pemula AI yang berpangkalan di Beijing, Moonshot AI, telah melancarkan Kimi K2.5, model AI sumber terbuka mereka yang paling berkuasa setakat ini. Diasaskan oleh Yang Zhilin, bekas penyelidik AI di Google dan Meta, Moonshot AI telah meningkat naik dengan cepat dalam landskap AI China yang kompetitif, baru-baru ini mengumpul dana sebanyak $500 juta dengan penilaian $4.3 bilion yang disokong oleh Alibaba dan HongShan.
Kimi K2.5 adalah model ejen multimodal asli — bermaksud ia boleh memproses teks, imej, dan video secara serentak daripada satu prompt, sambil mengatur tugas berbilang langkah yang kompleks secara autonomi. Ia bukan sekadar chatbot biasa; ia direka untuk melakukan kerja untuk anda.
"Apa yang benar-benar membezakan Kimi K2.5 ialah keupayaannya untuk mengarahkan diri sendiri dalam sebuah 'agent swarm' yang terdiri daripada sehingga 100 sub-agen, membolehkan pengendalian tugas autonomi yang kompleks yang menyerupai aliran kerja kolaboratif manusia." — VentureBeat
Spesifikasi Teknikal
Seni Bina Model
| Spesifikasi | Butiran |
|---|---|
| Jumlah Parameter | 1 trilion |
| Parameter Aktif | 32 bilion setiap inferens |
| Seni Bina | Mixture-of-Experts (MoE) dengan 384 pakar |
| Tetingkap Konteks | 256,000 token |
| Vision Encoder | 400 juta parameter |
| Data Latihan | 15 trilion campuran token visual dan teks |
| Kuantisasi | Sokongan INT4 asli |
| Lesen | MIT yang diubah suai (atribusi diperlukan untuk pendapatan bulanan >$20M) |
Apa yang Menjadikan Seni Bina Ini Istimewa?
Kimi K2.5 dibina berasaskan Kimi K2-Base dengan beberapa inovasi utama:
1. Reka Bentuk MoE Ultra-Jarang (Ultra-Sparse)
Tidak seperti model tradisional yang mengaktifkan semua parameter, Kimi K2.5 menggunakan seni bina Mixture-of-Experts ultra-jarang yang serupa dengan DeepSeek-V3:
- 384 rangkaian pakar (berbanding 256 dalam DeepSeek-V3)
- Hanya pakar yang paling relevan diaktifkan bagi setiap pertanyaan
- Sparsity 48 mengurangkan FLOPs sebanyak 1.69x berbanding sparsity 8
2. Multi-Head Latent Attention (MLA)
Model ini menampilkan mekanisme perhatian (attention) yang dioptimumkan:
- Dikurangkan daripada 128 kepada 64 attention heads
- Matriks unjuran Q/K/V dikecilkan daripada 10GB kepada 5GB setiap rank
- Menghasilkan pengurangan 50% dalam trafik memori pengaktifan dan kependaman prefill
3. Pengoptimum MuonClip
Latihan pada skala ini biasanya mengalami ketidakstabilan. Moonshot menyelesaikannya dengan MuonClip, versi pengoptimum Muon yang dipertingkatkan:
- 2x lebih pantas dan lebih cekap secara komputasi berbanding Adam
- Teknik QK-Clip baru menghalang logit perhatian daripada meledak (exploding attention logits)
- Mencapai 15.5 trilion token latihan dengan sifar lonjakan kerugian (loss spikes)
Revolusi Agent Swarm
Ciri utama Kimi K2.5 adalah sistem Parallel-Agent Reinforcement Learning (PARL), yang membolehkan sesuatu yang belum pernah berlaku dalam AI sumber terbuka: koordinasi agent swarm.
Cara Agent Swarm Berfungsi
- Dekomposisi Tugas: Ejen orkestra yang boleh dilatih membahagikan tugas kompleks kepada subtugas yang boleh diselaraskan
- Instansiasi Dinamik: Sehingga 100 sub-agen diwujudkan mengikut keperluan
- Pelaksanaan Selari: Ejen dilaksanakan merentasi 1,500+ panggilan alatan (tool calls) yang diselaraskan secara serentak
- Tiada Peranan Ditentukan: Tidak seperti sistem berbilang ejen tradisional, K2.5 tidak memerlukan aliran kerja yang direka secara manual
Impak Dunia Sebenar
| Metrik | Penambahbaikan |
|---|---|
| Masa Pelaksanaan | 4.5x lebih pantas |
| Masa Jalanan Hujung-ke-Hujung | Pengurangan 80% |
| Kapasiti Panggilan Alatan | 1,500 panggilan selari |
Metrik Langkah Kritikal (Critical Steps Metric)
Penanda aras AI tradisional mengukur jumlah pengkomputeran. Kimi K2.5 memperkenalkan Metrik Langkah Kritikal, yang mengoptimumkan untuk kependaman dengan mengukur laluan pelaksanaan terpanjang melalui tugas serentak — lebih relevan untuk penggunaan ejen dunia sebenar.
Prestasi Penanda Aras: Bagaimana Ia Berbanding?
Moonshot menguji Kimi K2.5 terhadap GPT-5.2, Claude 4.5 Opus, dan model frontier lain merentasi 24+ penanda aras.
Penaakulan & Pengetahuan
| Penanda Aras | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 Opus |
|---|---|---|---|
| HLE-Full | #1 (Skor tertinggi) | - | - |
| HLE (dengan alatan) | 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 | - | - |
Penanda Aras Pengekodan
| Penanda Aras | 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 | - | - |
Ejen & Penggunaan Alatan
| Penanda Aras | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 |
|---|---|---|---|
| BrowseComp | 78.4 | 54.9 | 24.1 |
| Frames | 87.0 | 86.0 | - |
| OCRBench | 92.3 | - | - |
Rumusan Utama
- Mengalahkan GPT-5.2 dalam tugasan ejen (BrowseComp, Frames, HLE dengan alatan)
- Setanding atau melebihi Claude 4.5 Opus pada kebanyakan penanda aras penaakulan
- Keupayaan penglihatan (vision) terbaik dalam kelasnya dengan ketepatan OCR 92.3%
- Sangat kuat dalam pembangunan frontend dan penyahpepijatan visual (visual debugging)
Keupayaan Pengekodan: Menyaingi Claude Code
Bersama-sama dengan model ini, Moonshot mengeluarkan Kimi Code, pembantu pengekodan sumber terbuka yang bersaing secara langsung dengan Claude Code dan GitHub Copilot.
Sokongan Integrasi
- Visual Studio Code
- Cursor
- Zed
Ciri Unik
- Penyahpepijatan Visual: Menaakul melalui imej dan video untuk menyahpepijat isu UI
- Video-ke-Kod: Membina semula laman web daripada rakaman video
- Lakaran-ke-3D: Menukar lakaran tangan kepada model 3D berfungsi dengan animasi
- 200-300 Panggilan Alatan Berurutan: Mengendalikan rantaian operasi fail yang panjang tanpa kehilangan koheren
Perbandingan Kos
| Model | Token Input (setiap 1M) | Token Output (setiap 1M) |
|---|---|---|
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 |
| Claude 4.5 Opus | $3.00 | $15.00 |
| GPT-5.2 | $2.50 | $10.00 |
Untuk sesi pengekodan tipikal 300K token:
- Kimi K2.5: ~$0.53
- Claude 4.5: ~$5.00
Ini adalah hampir 10x lebih murah untuk kualiti yang setanding.
Trade-offs (Pertukaran)
- Kelajuan: Kimi K2.5 menghasilkan ~34.1 token/saat berbanding Claude ~91.3
- Kualiti Kod: Kualiti pelaksanaan yang sedikit lebih baik daripada Claude dalam ujian frontend
- Kebolehpercayaan: GPT-5.1 Codex "konsisten dalam penghantaran" manakala Kimi "mempunyai idea bernas tetapi memperkenalkan ralat kritikal" dalam beberapa ujian
Empat Mod Operasi
Kimi K2.5 tersedia di kimi.com dengan empat mod berbeza:
1. K2.5 Instant
- Respons pantas untuk tugas harian
- Terbaik untuk soalan cepat dan penjanaan kod ringkas
2. K2.5 Thinking
- Penaakulan lanjutan untuk masalah kompleks
- Ideal untuk matematik, logik, dan analisis berbilang langkah
3. K2.5 Agent
- Ejen tunggal untuk aliran kerja automatik
- Mengendalikan 200-300 panggilan alatan berurutan
4. K2.5 Agent Swarm (Beta)
- Sehingga 100 sub-agen serentak
- 1,500 panggilan alatan selari
- Peningkatan kelajuan 4.5x
- Terbaik untuk projek pengekodan berskala besar dan penyelidikan
Cara Mengakses Kimi K2.5
Antara Muka Web
- kimi.com — Pelan percuma tersedia dengan semua empat mod
Akses API
- OpenRouter: Integrasi API terus
- Together AI: Inferens yang dihoskan
- NVIDIA NIM: Deployment perusahaan
Hosting Sendiri (Self-Hosting)
Keperluan Perkakasan:- ~600GB VRAM dengan kuantisasi INT4
- Disyorkan: 16x GPU NVIDIA H100 ($500k-700k untuk pembelian)
- Alternatif awan: ~$40-60/jam pada penyedia utama
- Keperluan minimum: 4x NVIDIA H100 (prestasi terhad)
- Model weights: Hugging Face - moonshotai/Kimi-K2.5
- Juga tersedia di Ollama
Kes Penggunaan Dunia Sebenar
1. Refaktoring Kod Skala Besar
Gunakan Agent Swarm untuk menyelaraskan refaktoring merentasi beratus-ratus fail secara serentak.2. Pembangunan UI Visual
Muat naik reka bentuk Figma atau rakaman video, dan K2.5 menjana kod React/HTML yang berfungsi.3. Penyelidikan & Analisis Data
Proses 100+ aliran data selari dengan ejen yang diselaraskan untuk ulasan literatur atau penyelidikan pasaran.4. Pemprosesan Dokumen
Ketepatan OCR 92.3% menjadikannya sangat baik untuk mendigitalkan dan menganalisis dokumen.5. Penyahpepijatan Kompleks
Keupayaan penyahpepijatan visual membolehkannya memeriksa UI yang dipaparkan dan melakukan lelaran secara autonomi.Kimi K2.5 vs Pesaing: Mana Satu Patut Anda Pilih?
Pilih Kimi K2.5 Jika:
- ✅ Bajet adalah keutamaan (10x lebih murah daripada Claude)
- ✅ Anda memerlukan pelaksanaan ejen selari
- ✅ Fokus anda adalah pembangunan frontend/visual
- ✅ Anda mahu hos sendiri dengan weights terbuka
- ✅ Anda membina aplikasi yang sarat dengan ejen
Pilih Claude 4.5 Jika:
- ✅ Kelajuan adalah kritikal (~3x output lebih pantas)
- ✅ Ketepatan lebih penting daripada kos
- ✅ Anda memerlukan kod gred pengeluaran yang boleh dipercayai
- ✅ Aliran kerja berasaskan terminal sesuai dengan gaya anda
Pilih GPT-5.2 Jika:
- ✅ Anda memerlukan skor penaakulan mutlak tertinggi
- ✅ Integrasi dengan ekosistem OpenAI diperlukan
- ✅ Output yang konsisten dan boleh dipercayai adalah paling utama
Gambaran Lebih Besar: Momentum AI Sumber Terbuka
Kimi K2.5 mewakili mercu tanda penting dalam pergerakan AI sumber terbuka:
"Kebangkitan Kimi K2.5 adalah simbolik kepada momentum yang melonjak dalam sektor AI China, di mana makmal-makmal memajukan teknologi sumber terbuka dengan pantas." — TechCrunch
Implikasi utama:
- Sumber terbuka boleh bersaing dengan gergasi sumber tertutup
- Agent swarms menjadi paradigma baru untuk tugas yang kompleks
- Halangan kos kepada AI frontier sedang runtuh dengan cepat
- Makmal AI China (Moonshot, DeepSeek) adalah pesaing yang serius
Kesimpulan
Kimi K2.5 adalah lebih daripada sekadar penambahbaikan kecil — ia adalah anjakan paradigma. Gabungan antara:
- 1 trilion parameter dalam model weights terbuka
- 100 ejen selari untuk daya pemprosesan yang belum pernah berlaku sebelum ini
- Harga 10x lebih murah daripada pesaing
- Penanda aras tercanggih dalam tugasan ejen
Sama ada anda mengautomasikan aliran kerja kod, membina sistem ejen, atau sekadar mencari alternatif yang menjimatkan kos kepada Claude dan GPT, Kimi K2.5 layak mendapat perhatian serius.
Sumber
- Laman Web Rasmi: kimi.com
- Model Hugging Face
- Repositori GitHub
- Laporan Teknikal (arXiv)
- OpenRouter API
Membina produk berkuasa AI? Y Build membantu anda beralih daripada idea ke pelancaran dengan lebih pantas menggunakan alatan pembangunan berbantu AI. Cubalah secara percuma hari ini.
Sumber: