Kimi K2.5

Kimi K2.5, wydany 27 stycznia 2026 r., to moment, w ktorym otwarta bilionowa linia Moonshot AI stala sie natywnie multimodalna. Nie powstal od zera: firma kontynuowala trening modelu Kimi K2 Base na okolo 15 bilionach mieszanych tokenow obrazowych i tekstowych, wiec obrazy trafiaja do modelu wprost przez koder MoonViT o 400 mln parametrow, a nie w postaci cudzego opisu. Poza tym to cialo K2 — mieszanka ekspertow o bilionie parametrow lacznie i 32 miliardach aktywnych na token, 61 warstw, 384 ekspertow z osmioma wybieranymi, uwaga MLA, slownik 160 tys. — z oknem kontekstu podwojonym do 256 tys. tokenow. Glowny pomysl wydania to roj agentow: przy zlozonym zadaniu model sam tworzy i dyryguje nawet setka podagentow, wykonujac rownolegle do 1500 wywolan narzedzi bez z gory zadanego przebiegu, co wedlug producenta skraca czas pracy nawet czteroipolkrotnie. Roj zostal zmierzony, a nie tylko opisany: BrowseComp rosnie z 60,6 dla samego modelu do 74,9 przy prostym zarzadzaniu kontekstem i 78,4 w trybie roju, a WideSearch z 72,7 do 79,0. Pozostale liczby producenta to 30,1 w HLE-Full i 50,2 z narzedziami, 96,1 w AIME 2025, 87,6 w GPQA-Diamond, 76,8 w SWE-Bench Verified, 85,0 w LiveCodeBench v6 oraz 92,3 w OCRBench. Podobnie jak przy K2 Thinking, Moonshot na czas testu HLE odcial modelowi dostep do Hugging Face, zeby wykluczyc wyciek danych testowych. Jedna rzecz praktyczna: wagi pozostaja otwarte na zmodyfikowanej licencji MIT, ale cennik wlasnego API Moonshota nie wymienia juz K2.5 w ogole — sa w nim tylko K3, K2.7 Code i K2.6 — wiec model zyje dzis przez wlasne wdrozenia i posrednikow, a nie przez usluge swojego tworcy.

▸Wideo

Brak materiałów wideo.

▸Recenzje