Kimi K2.5: Moonshot AI Open-Source Model Guide
Kimi K2.5 için eksiksiz kılavuz - Moonshot AI'ın 100 paralel ajana, 4.5 kat daha hızlı kodlamaya ve en modern benchmark performansına sahip çığır açan açık kaynaklı multimodal AI modeli. Mimari, fiyatlandırma ve kullanım hakkında bilgi edinin.
TL;DR
- Kimi K2.5, Moonshot AI'ın 1 trilyon parametreli (32B aktif) en yeni açık kaynaklı modelidir.
- 100 paralel alt ajana kadar destek sunan devrim niteliğindeki Agent Swarm (Ajan Sürüsü) teknolojisine sahiptir.
- Tek ajanlı sistemlere kıyasla 4.5 kat daha hızlı yürütme sağlar.
- BrowseComp benchmark testinde GPT-5.2'yi geride bırakır (78.4'e karşı 54.9) ve çoğu testte Claude 4.5 Opus ile eşleşir.
- Fiyatlandırma: Claude'un 3$/M fiyatına kıyasla 0.60$/M girdi token'ı — yani yaklaşık 10 kat daha ucuz.
- Şu anda Hugging Face, OpenRouter ve kimi.com üzerinden erişilebilir.
Kimi K2.5 Nedir?
27 Ocak 2026'da Pekin merkezli yapay zeka girişimi Moonshot AI, bugüne kadarki en güçlü açık kaynaklı yapay zeka modeli olan Kimi K2.5'i piyasaya sürdü. Google ve Meta'da eski bir yapay zeka araştırmacısı olan Yang Zhilin tarafından kurulan Moonshot AI, Alibaba ve HongShan tarafından desteklenen 4.3 milyar dolarlık değerleme üzerinden 500 milyon dolar toplayarak Çin'in rekabetçi yapay zeka ortamında hızla yükseldi.Kimi K2.5, yerel bir multimodal ajan tabanlı modeldir (native multimodal agentic model). Bu, tek bir istemden (prompt) metin, görüntü ve videoyu aynı anda işleyebileceği ve karmaşık, çok adımlı görevleri otonom olarak yönetebileceği anlamına gelir. Bu sadece başka bir sohbet robotu değil; sizin için iş yapmak üzere tasarlanmıştır.
"Kimi K2.5'i gerçekten farklı kılan şey, 100 kadar alt ajandan oluşan bir 'ajan sürüsünü' kendi başına yönetebilme yeteneğidir. Bu, iş birlikçi insan iş akışlarını taklit eden karmaşık ve otonom görev yönetimini mümkün kılar." — VentureBeat
Teknik Özellikler
Model Mimarisi
| Özellik | Detaylar |
|---|---|
| Toplam Parametre Sayısı | 1 trilyon |
| Aktif Parametre Sayısı | Çıkarım başına 32 milyar |
| Mimari | 384 uzmanlı Mixture-of-Experts (MoE) |
| Bağlam Penceresi | 256,000 token |
| Görüntü Kodlayıcı | 400 milyon parametre |
| Eğitim Verisi | 15 trilyon karışık görsel ve metin token'ı |
| Kuantizasyon | Yerel INT4 desteği |
| Lisans | Modifiye edilmiş MIT (20 milyon dolar üzeri aylık gelir için atıf gereklidir) |
Bu Mimariyi Özel Kılan Nedir?
Kimi K2.5, Kimi K2-Base temeli üzerine inşa edilmiş olup birkaç önemli yenilik içerir:
1. Ultra Seyrek MoE Tasarımı
Tüm parametreleri aktifleştiren geleneksel modellerin aksine Kimi K2.5, DeepSeek-V3'e benzer bir ultra seyrek Mixture-of-Experts mimarisi kullanır:
- 384 uzman ağ (DeepSeek-V3'teki 256'ya kıyasla)
- Sorgu başına yalnızca en ilgili uzmanlar aktifleşir
- Sparsity 48 (seyreklik), FLOPs miktarını sparsity 8'e kıyasla 1.69 kat azaltır
2. Multi-Head Latent Attention (MLA)
Model, optimize edilmiş dikkat mekanizmalarına sahiptir:
- 128'den 64 dikkat başlığına (attention heads) düşürülmüştür
- Q/K/V projeksiyon matrisleri her rank için 10GB'tan 5GB'a indirilmiştir
- Aktivasyon bellek trafiğinde ve ön dolum (prefill) gecikmesinde %50 azalma sağlar
3. MuonClip Optimize Edici
Bu ölçekteki eğitimler genellikle istikrarsızlık yaşar. Moonshot bunu, Muon optimize edicisinin geliştirilmiş bir versiyonu olan MuonClip ile çözdü:
- Adam'dan 2 kat daha hızlı ve hesaplama açısından daha verimli
- Yeni QK-Clip tekniği, "exploding attention logits" sorununu önler
- Sıfır kayıp sıçraması (loss spikes) ile 15.5 trilyon token eğitim başarısı sağladı
Ajan Sürüsü (Agent Swarm) Devrimi
Kimi K2.5'in en dikkat çekici özelliği, açık kaynaklı yapay zekada eşi benzeri görülmemiş bir koordineli ajan sürüsü sağlayan Paralel-Ajan Pekiştirmeli Öğrenme (PARL) sistemidir.
Ajan Sürüsü Nasıl Çalışır?
- Görev Ayrıştırma: Eğitilebilir bir düzenleyici ajan, karmaşık görevleri paralelleştirilebilir alt görevlere böler.
- Dinamik Örnekleme: İhtiyaç halinde 100'e kadar alt ajan oluşturulur.
- Paralel Yürütme: Ajanlar, aynı anda 1.500'den fazla koordineli araç çağrısı (tool calls) üzerinden çalışır.
- Önceden Tanımlanmış Roller Yok: Geleneksel çoklu ajan sistemlerinin aksine K2.5, elle oluşturulmuş iş akışlarına ihtiyaç duymaz.
Gerçek Dünyadaki Etkisi
| Metrik | İyileştirme |
|---|---|
| Yürütme Süresi | 4.5 kat daha hızlı |
| Uçtan Uca Çalışma Süresi | %80 azalma |
| Araç Çağrı Kapasitesi | 1.500 paralel çağrı |
Kritik Adımlar Metriği (Critical Steps Metric)
Geleneksel yapay zeka benchmarkları toplam hesaplamayı ölçer. Kimi K2.5, eş zamanlı görevler arasındaki en uzun yürütme yolunu ölçerek gecikme (latency) için optimize eden Kritik Adımlar Metriği'ni tanıttı; bu, gerçek dünyadaki ajan kurulumları için çok daha kritiktir.
Benchmark Performansı: Nasıl Karşılaştırılır?
Moonshot, Kimi K2.5'i GPT-5.2, Claude 4.5 Opus ve diğer öncü modellerle 24'ten fazla benchmark testinde karşılaştırdı.
Muhakeme ve Bilgi
| Benchmark | Kimi K2.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 Opus |
|---|---|---|---|
| HLE-Full | #1 (En yüksek puan) | - | - |
| HLE (araçlarla) | 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 | - | - |
Kodlama Benchmarkları
| 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 | - | - |
Ajan ve Araç Kullanımı
| 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 | - | - |
Önemli Çıkarımlar
- Ajan görevlerinde (BrowseComp, Frames, araçlarla HLE) GPT-5.2'yi geride bırakıyor.
- Çoğu muhakeme benchmarkında Claude 4.5 Opus ile eşleşiyor veya onu aşıyor.
- %92.3 OCR doğruluğu ile sınıfının en iyisi vizyon yeteneklerine sahip.
- Özellikle frontend geliştirme ve görsel hata ayıklama (visual debugging) konularında çok güçlü.
Kodlama Yetenekleri: Claude Code ile Rekabet
Modelin yanı sıra Moonshot, Claude Code ve GitHub Copilot ile doğrudan rekabet eden açık kaynaklı bir kodlama asistanı olan Kimi Code'u piyasaya sürdü.
Entegrasyon Desteği
- Visual Studio Code
- Cursor
- Zed
Benzersiz Özellikler
- Görsel Hata Ayıklama: UI sorunlarını gidermek için görüntüler ve videolar üzerinden muhakeme yapar.
- Videodan Koda: Video anlatımlarından web sitelerini yeniden oluşturur.
- Eskizden 3D'ye: Elle çizilmiş eskizleri animasyonlu ve işlevsel 3D modellere dönüştürür.
- 200-300 Sıralı Araç Çağrısı: Bağlamı kaybetmeden uzun dosya işlemi zincirlerini yönetir.
Maliyet Karşılaştırması
| Model | Girdi Token (1M başına) | Çıktı Token (1M başına) |
|---|---|---|
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 |
| Claude 4.5 Opus | $3.00 | $15.00 |
| GPT-5.2 | $2.50 | $10.00 |
Tipik bir 300K token'lık kodlama oturumu için:
- Kimi K2.5: ~$0.53
- Claude 4.5: ~$5.00
Karşılaştırılabilir kalite için bu, neredeyse 10 kat daha ucuz.
Dezavantajlar
- Hız: Kimi K2.5 saniyede ~34.1 token üretirken Claude ~91.3 üretir.
- Kod Kalitesi: Frontend testlerinde Claude'dan biraz daha iyi uygulama kalitesi sunar.
- Güvenilirlik: Bazı testlerde GPT-5.1 Codex "sorunsuz teslimat yaparken", Kimi "zekice fikirlere sahip olsa da bazen engelleyici hatalar (showstoppers) çıkarabiliyor".
Dört Çalışma Modu
Kimi K2.5, kimi.com üzerinde dört farklı modla mevcuttur:
1. K2.5 Instant (Anlık)
- Günlük görevler için hızlı yanıtlar.
- Hızlı sorular ve basit kod üretimi için ideal.
2. K2.5 Thinking (Düşünme)
- Karmaşık problemler için genişletilmiş muhakeme.
- Matematik, mantık ve çok adımlı analizler için uygun.
3. K2.5 Agent (Ajan)
- Otomatik iş akışları için tekli ajan.
- 200-300 sıralı araç çağrısını yönetir.
4. K2.5 Agent Swarm (Beta)
- 100'e kadar eş zamanlı alt ajan.
- 1.500 paralel araç çağrısı.
- 4.5 kat hız artışı.
- Büyük ölçekli kodlama projeleri ve araştırmalar için en iyisi.
Kimi K2.5'e Nasıl Erişilir?
Web Arayüzü
- kimi.com — Dört modun da dahil olduğu ücretsiz katman mevcuttur.
API Erişimi
- OpenRouter: Doğrudan API entegrasyonu.
- Together AI: Barındırılan çıkarım (hosted inference).
- NVIDIA NIM: Kurumsal dağıtım.
Kendi Sunucunda Barındırma (Self-Hosting)
Donanım Gereksinimleri:- INT4 kuantizasyon ile ~600GB VRAM.
- Önerilen: 16x NVIDIA H100 GPU (satın almak için 500 bin - 700 bin dolar).
- Bulut alternatifi: Büyük sağlayıcılarda saatlik ~$40-60.
- Minimum uygulanabilir: 4x NVIDIA H100 (sınırlı performans).
- Model ağırlıkları: Hugging Face - moonshotai/Kimi-K2.5
- Ayrıca Ollama üzerinde de mevcuttur.
Gerçek Dünya Kullanım Durumları
1. Büyük Ölçekli Kod Refaktörizasyonu
Aynı anda yüzlerce dosya genelinde refaktörizasyonu paralelleştirmek için Agent Swarm'ı devreye alın.2. Görsel UI Geliştirme
Bir Figma tasarımı veya video anlatımı yükleyin, K2.5 işlevsel React/HTML kodunu üretsin.3. Araştırma ve Veri Analizi
Literatür taraması veya pazar araştırması için 100'den fazla paralel veri akışını koordineli ajanlarla işleyin.4. Belge İşleme
%92.3 OCR doğruluğu, belgeleri dijitalleştirmek ve analiz etmek için onu mükemmel kılar.5. Karmaşık Hata Ayıklama
Görsel hata ayıklama yetenekleri, oluşturulan UI'ı incelemesine ve otonom olarak yineleme yapmasına olanak tanır.Kimi K2.5 vs Rakipler: Hangisini Seçmelisiniz?
Şu Durumlarda Kimi K2.5'i Seçin:
- ✅ Bütçe öncelikse (Claude'dan 10 kat daha ucuz).
- ✅ Paralel ajan yürütmeye ihtiyacınız varsa.
- ✅ Odak noktanız frontend/görsel geliştirme ise.
- ✅ Açık ağırlıklarla kendi sunucunuzda barındırmak istiyorsanız.
- ✅ Ajan yoğunluklu uygulamalar geliştiriyorsanız.
Şu Durumlarda Claude 4.5'i Seçin:
- ✅ Hız kritikse (~3 kat daha hızlı çıktı).
- ✅ Doğruluk maliyetten daha önemliyse.
- ✅ Güvenilir, üretim kalitesinde kod gerekiyorsa.
- ✅ Terminal tabanlı iş akışları tarzınıza uyuyorsa.
Şu Durumlarda GPT-5.2'yi Seçin:
- ✅ Mutlak en yüksek muhakeme puanlarına ihtiyacınız varsa.
- ✅ OpenAI ekosistemiyle entegrasyon gerekliyse.
- ✅ Tutarlı ve güvenilir çıktı her şeyden önemliyse.
Büyük Resim: Açık Kaynaklı Yapay Zeka İvmesi
Kimi K2.5, açık kaynaklı yapay zeka hareketinde önemli bir dönüm noktasını temsil ediyor:
"Kimi K2.5'in yükselişi, laboratuvarların açık kaynak teknolojilerini hızla ilerlettiği Çin'in yapay zeka sektöründeki artan ivmenin bir simgesidir." — TechCrunch
Temel çıkarımlar:
- Açık kaynak, kapalı kaynaklı devlerle rekabet edebilir.
- Ajan sürüleri, karmaşık görevler için yeni paradigma haline geliyor.
- Öncü yapay zekaya giden maliyet engelleri hızla düşüyor.
- Çinli yapay zeka laboratuvarları (Moonshot, DeepSeek) ciddi rakiplerdir.
Sonuç
Kimi K2.5, kademeli bir iyileştirmeden daha fazlasıdır; bu bir paradigma değişimidir. Aşağıdaki özelliklerin birleşimi:
- Açık ağırlıklı bir modelde 1 trilyon parametre.
- Benzeri görülmemiş bir iş hacmi için 100 paralel ajan.
- Rakiplerinden 10 kat daha ucuz fiyatlandırma.
- Ajan görevlerinde en modern benchmark sonuçları.
Kod iş akışlarını otomatikleştiriyor, ajan sistemleri kuruyor veya sadece Claude ve GPT'ye maliyet açısından etkili bir alternatif arıyorsanız, Kimi K2.5 ciddi bir incelemeyi hak ediyor.
Kaynaklar
Yapay zeka destekli ürünler mi geliştiriyorsunuz? Y Build yapay zeka destekli geliştirme araçlarıyla fikirden lansmana daha hızlı geçmenize yardımcı olur. Bugün ücretsiz deneyin.
Kaynaklar: