Kimi K2.5: Moonshot AI Open-Source Model Guide
คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ Kimi K2.5 - โมเดล AI มัลติโมดอลแบบโอเพนซอร์สที่ล้ำสมัยจาก Moonshot AI มาพร้อมระบบ Agent Swarm ขนาน 100 ตัว เขียนโค้ดเร็วขึ้น 4.5 เท่า และประสิทธิภาพเบนชมาร์กในระดับแนวหน้า เรียนรู้เกี่ยวกับสถาปัตยกรรม ราคา และวิธีการใช้งาน
TL;DR
- Kimi K2.5 คือโมเดลโอเพนซอร์สล่าสุดจาก Moonshot AI ที่มี 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ (ทำงานจริง 32B)
- มาพร้อมเทคโนโลยีปฏิวัติวงการอย่าง Agent Swarm ที่มี เอเจนท์ย่อยทำงานขนานกันสูงสุด 100 ตัว
- สามารถ รันงานได้เร็วขึ้น 4.5 เท่า เมื่อเทียบกับระบบเอเจนท์เดี่ยว
- ชนะ GPT-5.2 ในด้าน BrowseComp (78.4 เทียบกับ 54.9) และเทียบเท่า Claude 4.5 Opus ในเบนชมาร์กส่วนใหญ่
- ราคา: $0.60 ต่อ 1 ล้าน input tokens เทียบกับ Claude ที่ $3 ต่อ 1 ล้าน — ถูกกว่าเกือบ 10 เท่า
- พร้อมใช้งานแล้วบน Hugging Face, OpenRouter และ kimi.com
Kimi K2.5 คืออะไร?
เมื่อวันที่ 27 มกราคม 2026 สตาร์ทอัพด้าน AI จากปักกิ่งอย่าง Moonshot AI ได้เปิดตัว Kimi K2.5 ซึ่งเป็นโมเดล AI โอเพนซอร์สที่ทรงพลังที่สุดเท่าที่เคยมีมา ก่อตั้งโดย Yang Zhilin อดีตนักวิจัย AI จาก Google และ Meta โดย Moonshot AI ได้ก้าวขึ้นมาโดดเด่นอย่างรวดเร็วในสมรภูมิ AI ของจีน และเพิ่งระดมทุนได้ 500 ล้านดอลลาร์ ที่มูลค่าบริษัท 4.3 พันล้านดอลลาร์ โดยได้รับการสนับสนุนจาก Alibaba และ HongShan
Kimi K2.5 เป็น โมเดลเอเจนท์มัลติโมดอลแบบดั้งเดิม (native multimodal agentic model) หมายความว่ามันสามารถประมวลผลข้อความ รูปภาพ และวิดีโอได้พร้อมกันจากพรอมต์เดียว ในขณะที่สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนได้ด้วยตนเอง มันไม่ใช่แค่แชทบอททั่วไป แต่มันถูกออกแบบมาเพื่อ ทำงาน แทนคุณ
"สิ่งที่ทำให้ Kimi K2.5 แตกต่างอย่างแท้จริงคือความสามารถในการสั่งการ 'agent swarm' ของตัวเอง ซึ่งประกอบด้วยเอเจนท์ย่อยสูงสุด 100 ตัว ช่วยให้สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนและเป็นอิสระ ซึ่งเลียนแบบเวิร์กโฟลว์การทำงานร่วมกันของมนุษย์" — VentureBeat
ข้อมูลทางเทคนิค (Technical Specifications)
สถาปัตยกรรมโมเดล (Model Architecture)
| Specification | Details |
|---|---|
| พารามิเตอร์ทั้งหมด | 1 ล้านล้าน (1 trillion) |
| พารามิเตอร์ที่ทำงานจริง | 32 พันล้านต่อการอินเฟอเรนซ์ |
| สถาปัตยกรรม | Mixture-of-Experts (MoE) พร้อม 384 ผู้เชี่ยวชาญ |
| Context Window | 256,000 tokens |
| Vision Encoder | 400 ล้านพารามิเตอร์ |
| ข้อมูลที่ใช้ฝึกสอน | 15 ล้านล้าน tokens ทั้งภาพและข้อความผสมกัน |
| การทำ Quantization | รองรับ INT4 แบบ Native |
| สัญญาอนุญาต (License) | MIT แบบปรับปรุง (ต้องมีการระบุที่มาสำหรับรายได้มากกว่า $20 ล้านต่อเดือน) |
อะไรที่ทำให้สถาปัตยกรรมนี้พิเศษ?
Kimi K2.5 ต่อยอดจากพื้นฐานของ Kimi K2-Base ด้วยนวัตกรรมหลักหลายประการ:
1. การออกแบบ MoE แบบ Ultra-Sparse
ต่างจากโมเดลทั่วไปที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้งหมด Kimi K2.5 ใช้สถาปัตยกรรม ultra-sparse Mixture-of-Experts ที่คล้ายกับ DeepSeek-V3:
- เครือข่ายผู้เชี่ยวชาญ 384 ชุด (เทียบกับ 256 ใน DeepSeek-V3)
- เฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องที่สุดเท่านั้นที่จะทำงานต่อหนึ่งคำถาม
- Sparsity 48 ช่วยลด FLOPs ลง 1.69 เท่า เมื่อเทียบกับ sparsity 8
2. Multi-Head Latent Attention (MLA)
โมเดลนี้มาพร้อมกับกลไก attention ที่ปรับแต่งมาอย่างดี:
- ลดจำนวน attention heads จาก 128 เหลือ 64
- ลดขนาด Q/K/V projection matrices จาก 10GB เหลือ 5GB ต่อ rank
- ส่งผลให้ ลดทราฟฟิกหน่วยความจำลง 50% และลดความหน่วงในช่วง prefill
3. MuonClip Optimizer
การฝึกสอนในระดับนี้มักประสบปัญหาความไม่เสถียร Moonshot แก้ปัญหานี้ด้วย MuonClip ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่อัปเกรดของ Muon optimizer:
- เร็วขึ้น 2 เท่า และประหยัดทรัพยากรมากกว่า Adam
- เทคนิค QK-Clip แบบใหม่ ช่วยป้องกันไม่ให้ attention logits พุ่งสูงเกินไป
- ประสบความสำเร็จในการฝึกสอน 15.5 ล้านล้าน tokens โดย ไม่มีการพุ่งสูงของค่า loss (loss spikes) เลย
การปฏิวัติของ Agent Swarm
ฟีเจอร์เด่นของ Kimi K2.5 คือระบบ Parallel-Agent Reinforcement Learning (PARL) ซึ่งช่วยให้เกิดสิ่งที่ไม่เคยมีมาก่อนใน AI แบบโอเพนซอร์ส นั่นคือการประสานงานของกลุ่มเอเจนท์ (agent swarms)
หลักการทำงานของ Agent Swarm
- Task Decomposition: เอเจนท์ผู้ประสานงาน (orchestrator) จะแตกงานที่ซับซ้อนออกเป็นงานย่อยที่สามารถทำขนานกันได้
- Dynamic Instantiation: สร้าง เอเจนท์ย่อยสูงสุด 100 ตัว ตามความต้องการในขณะนั้น
- Parallel Execution: เอเจนท์ทำงานผ่านการ เรียกใช้เครื่องมือ (tool calls) กว่า 1,500 ครั้ง พร้อมกัน
- No Predefined Roles: ต่างจากระบบ multi-agent แบบดั้งเดิม K2.5 ไม่จำเป็นต้องกำหนดเวิร์กโฟลว์ด้วยมือ
ผลกระทบในโลกแห่งความจริง
| มาตรวัด | การปรับปรุง |
|---|---|
| เวลาในการทำงาน | เร็วขึ้น 4.5 เท่า |
| ระยะเวลาทำงานตั้งแต่ต้นจนจบ | ลดลง 80% |
| ความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือ | 1,500 การเรียกขนานกัน |
มาตรวัดขั้นตอนสำคัญ (Critical Steps Metric)
เบนชมาร์ก AI แบบดั้งเดิมวัดผลการประมวลผลรวม แต่ Kimi K2.5 แนะนำ Critical Steps Metric ซึ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพในด้าน ความหน่วง (latency) โดยวัดเส้นทางการทำงานที่ยาวที่สุดผ่านงานที่ทำขนานกัน ซึ่งเหมาะสมกว่าสำหรับการใช้งานเอเจนท์ในโลกจริง
ประสิทธิภาพเบนชมาร์ก: เปรียบเทียบอย่างไร?
Moonshot ได้ทดสอบ Kimi K2.5 กับ GPT-5.2, Claude 4.5 Opus และโมเดลชั้นนำอื่นๆ ผ่านเบนชมาร์กกว่า 24 รายการ
การใช้เหตุผลและความรู้ (Reasoning & Knowledge)
| เบนชมาร์ก | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 Opus |
|---|---|---|---|
| HLE-Full | อันดับ 1 (คะแนนสูงสุด) | - | - |
| HLE (พร้อมเครื่องมือ) | 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 | - | - |
เบนชมาร์กการเขียนโค้ด (Coding Benchmarks)
| เบนชมาร์ก | 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 | - | - |
เอเจนท์และการใช้เครื่องมือ (Agent & Tool Use)
| เบนชมาร์ก | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 |
|---|---|---|---|
| BrowseComp | 78.4 | 54.9 | 24.1 |
| Frames | 87.0 | 86.0 | - |
| OCRBench | 92.3 | - | - |
ข้อสรุปที่สำคัญ
- ชนะ GPT-5.2 ในงานด้านเอเจนท์ (BrowseComp, Frames, HLE พร้อมเครื่องมือ)
- เทียบเท่าหรือเหนือกว่า Claude 4.5 Opus ในเบนชมาร์กการใช้เหตุผลส่วนใหญ่
- ความสามารถด้าน vision ดีที่สุดในรุ่น ด้วยความแม่นยำ OCR 92.3%
- แข็งแกร่งเป็นพิเศษในด้าน การพัฒนาฟรอนต์เอนด์ (frontend development) และ การดีบั๊กด้วยภาพ (visual debugging)
ความสามารถด้านการเขียนโค้ด: ท้าชน Claude Code
นอกจากโมเดลแล้ว Moonshot ยังได้เปิดตัว Kimi Code ซึ่งเป็นผู้ช่วยเขียนโค้ดแบบโอเพนซอร์สที่แข่งขันกับ Claude Code และ GitHub Copilot โดยตรง
การรองรับการผสานรวม (Integration Support)
- Visual Studio Code
- Cursor
- Zed
คุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์
- Visual Debugging: วิเคราะห์ภาพและวิดีโอเพื่อดีบั๊กปัญหา UI
- Video-to-Code: สร้างเว็บไซต์ขึ้นมาใหม่จากวิดีโอสาธิตการใช้งาน
- Sketch-to-3D: แปลงภาพสเก็ตช์ด้วยมือให้เป็นโมเดล 3D ที่ใช้งานได้จริงพร้อมแอนิเมชัน
- 200-300 Sequential Tool Calls: จัดการลำดับการทำงานกับไฟล์ที่ยาวต่อเนื่องกันได้โดยไม่หลุดประเด็น
การเปรียบเทียบต้นทุน
| โมเดล | Input Tokens (ต่อ 1 ล้าน) | Output Tokens (ต่อ 1 ล้าน) |
|---|---|---|
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 |
| Claude 4.5 Opus | $3.00 | $15.00 |
| GPT-5.2 | $2.50 | $10.00 |
สำหรับการเขียนโค้ดทั่วไปที่ใช้ 300K tokens:
- Kimi K2.5:ประมาณ $0.53
- Claude 4.5:ประมาณ $5.00
นั่นหมายความว่า ถูกกว่าเกือบ 10 เท่า ในคุณภาพที่ใกล้เคียงกัน
ข้อแลกเปลี่ยน
- ความเร็ว: Kimi K2.5 ส่งออกที่ ~34.1 tokens/วินาที เทียบกับ Claude ที่ ~91.3
- คุณภาพโค้ด: คุณภาพการเขียนโค้ดทำได้ดีกว่า Claude เล็กน้อยในการทดสอบฟรอนต์เอนด์
- ความน่าเชื่อถือ: GPT-5.1 Codex "ส่งมอบงานได้สม่ำเสมอ" ในขณะที่ Kimi "มีความคิดที่ชาญฉลาดแต่บางครั้งก็มีข้อบกพร่องที่ทำให้งานหยุดชะงัก" ในการทดสอบบางอย่าง
สี่โหมดการทำงาน (Four Operating Modes)
Kimi K2.5 พร้อมใช้งานบน kimi.com พร้อมโหมดที่แตกต่างกัน 4 โหมด:
1. K2.5 Instant
- ตอบสนองรวดเร็วสำหรับงานทั่วไป
- เหมาะสำหรับคำถามสั้นๆ และการสร้างโค้ดง่ายๆ
2. K2.5 Thinking
- การใช้เหตุผลที่ขยายขอบเขตสำหรับปัญหาที่ซับซ้อน
- เหมาะสำหรับคณิตศาสตร์ ตรรกะ และการวิเคราะห์หลายขั้นตอน
3. K2.5 Agent
- เอเจนท์เดี่ยวสำหรับเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ
- จัดการการเรียกใช้เครื่องมือต่อเนื่อง 200-300 ครั้ง
4. K2.5 Agent Swarm (Beta)
- เอเจนท์ย่อยทำงานพร้อมกันสูงสุด 100 ตัว
- เรียกใช้เครื่องมือขนานกัน 1,500 ครั้ง
- เร็วขึ้น 4.5 เท่า
- เหมาะสำหรับโปรเจกต์เขียนโค้ดขนาดใหญ่และการวิจัย
วิธีการเข้าถึง Kimi K2.5
หน้าเว็บอินเทอร์เฟซ (Web Interface)
- kimi.com — มีเวอร์ชันฟรีให้ใช้งานได้ทั้ง 4 โหมด
การเข้าถึง API (API Access)
- OpenRouter: การผสานรวม API โดยตรง
- Together AI: บริการโฮสต์อินเฟอเรนซ์
- NVIDIA NIM: การใช้งานในระดับองค์กร
การโฮสต์ด้วยตนเอง (Self-Hosting)
ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์:- VRAM ประมาณ 600GB พร้อมการทำ INT4 quantization
- แนะนำ: 16x NVIDIA H100 GPUs (ราคาซื้อประมาณ $500k-700k)
- ทางเลือกบนคลาวด์: ประมาณ $40-60/ชั่วโมง บนผู้ให้บริการหลัก
- ขั้นต่ำที่ใช้งานได้: 4x NVIDIA H100 (ประสิทธิภาพจำกัด)
- โมเดลเวท (Model weights): Hugging Face - moonshotai/Kimi-K2.5
- มีให้ใช้งานบน Ollama ด้วยเช่นกัน
กรณีการใช้งานในโลกจริง (Real-World Use Cases)
1. การรีแฟกเตอร์โค้ดขนาดใหญ่ (Large-Scale Code Refactoring)
ใช้ Agent Swarm เพื่อปรับปรุงโครงสร้างโค้ดขนานกันในไฟล์หลายร้อยไฟล์พร้อมกัน2. การพัฒนา Visual UI
อัปโหลดดีไซน์ Figma หรือวิดีโอสาธิต และ K2.5 จะสร้างโค้ด React/HTML ที่ใช้งานได้จริง3. การวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูล
ประมวลผลสตรีมข้อมูลขนานกันกว่า 100 สายด้วยเอเจนท์ที่ประสานงานกันเพื่อการรีวิวเอกสารวิชาการหรือการวิจัยตลาด4. การประมวลผลเอกสาร
ความแม่นยำของ OCR ที่ 92.3% ทำให้ยอดเยี่ยมในการแปลงเอกสารเป็นดิจิทัลและวิเคราะห์ข้อมูล5. การดีบั๊กที่ซับซ้อน
ความสามารถในการดีบั๊กด้วยภาพช่วยให้ตรวจสอบ UI ที่เรนเดอร์ออกมาและแก้ไขปัญหาซ้ำๆ ได้โดยอัตโนมัติKimi K2.5 vs คู่แข่ง: คุณควรเลือกอะไร?
เลือก Kimi K2.5 หาก:
- ✅ งบประมาณเป็นสิ่งสำคัญ (ถูกกว่า Claude 10 เท่า)
- ✅ คุณต้องการการทำงานของเอเจนท์แบบขนาน
- ✅ การพัฒนาฟรอนต์เอนด์/วิชวลคือจุดโฟกัสของคุณ
- ✅ คุณต้องการโฮสต์ด้วยตัวเองด้วย open weights
- ✅ คุณกำลังสร้างแอปพลิเคชันที่เน้นการใช้งานเอเจนท์อย่างหนัก
เลือก Claude 4.5 หาก:
- ✅ ความเร็วคือสิ่งสำคัญ (ผลลัพธ์เร็วกว่าประมาณ 3 เท่า)
- ✅ ความถูกต้องสำคัญกว่าต้นทุน
- ✅ คุณต้องการโค้ดที่มีความน่าเชื่อถือระดับโปรดักชัน
- ✅ เวิร์กโฟลว์บนเทอร์มินัลเหมาะกับสไตล์ของคุณ
เลือก GPT-5.2 หาก:
- ✅ คุณต้องการคะแนนการใช้เหตุผลที่สูงที่สุด
- ✅ จำเป็นต้องผสานรวมกับอีโคซิสเต็มของ OpenAI
- ✅ ความสม่ำเสมอและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์เป็นเรื่องสำคัญที่สุด
ภาพรวมที่ใหญ่ขึ้น: แรงขับเคลื่อนของ AI โอเพนซอร์ส
Kimi K2.5 เป็นตัวแทนของความสำเร็จครั้งสำคัญในการเคลื่อนไหวของ AI โอเพนซอร์ส:
"การเติบโตของ Kimi K2.5 เป็นสัญลักษณ์ของแรงขับเคลื่อนที่พุ่งสูงขึ้นในภาคส่วน AI ของจีน ที่ซึ่งแล็บต่างๆ กำลังพัฒนเทคโนโลยีโอเพนซอร์สอย่างรวดเร็ว" — TechCrunch
ผลกระทบที่สำคัญ:
- โอเพนซอร์สสามารถแข่งขันได้ กับยักษ์ใหญ่ที่เป็นระบบปิด
- Agent swarms กำลังกลายเป็นกระบวนทัศน์ใหม่สำหรับงานที่ซับซ้อน
- กำแพงด้านต้นทุน ของ AI ระดับแนวหน้ากำลังลดลงอย่างรวดเร็ว
- แล็บ AI ของจีน (Moonshot, DeepSeek) คือคู่แข่งที่น่ากลัว
บทสรุป
Kimi K2.5 เป็นมากกว่าการปรับปรุงทีละน้อย — แต่มันคือการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ การผสมผสานระหว่าง:
- 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ ในโมเดลแบบ open-weight
- เอเจนท์ขนาน 100 ตัว เพื่อปริมาณงานที่ไม่เคยมีมาก่อน
- ราคาที่ถูกกว่าคู่แข่ง 10 เท่า
- เบนชมาร์กระดับแนวหน้า ในงานด้านเอเจนท์
ไม่ว่าคุณจะกำลังทำเวิร์กโฟลว์โค้ดอัตโนมัติ สร้างระบบเอเจนท์ หรือเพียงแค่มองหาทางเลือกที่คุ้มค่าแทน Claude และ GPT โมเดล Kimi K2.5 ก็คุ้มค่าแก่การพิจารณาอย่างยิ่ง
แหล่งข้อมูล
- เว็บไซต์ทางการ: kimi.com
- Hugging Face Model
- GitHub Repository
- รายงานทางเทคนิค (arXiv)
- OpenRouter API
กำลังสร้างผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือไม่? Y Build ช่วยให้คุณเปลี่ยนไอเดียให้เป็นการเปิดตัวได้เร็วขึ้นด้วยเครื่องมือพัฒนาที่ช่วยโดย AI ทดลองใช้ฟรีวันนี้
แหล่งที่มา: