Kimi K2.5 és Moonshot AI modellek áttekintése

Fedezze fel a legújabb 1 billió paraméteres MoE architektúrákat és a natív multimodális képességeket!

Modellek áttekintése Kimi K2.5 funkciók Kimi K2 alapmodell Könnyűsúlyú modellek Kimi K1.5 modell Választási útmutató FAQ

A Kimi modellek áttekintése

A Moonshot AI által fejlesztett Kimi platform lenyűgöző mesterséges intelligencia modelleket kínál, amelyek egy 1 billió paraméteres Mixture-of-Experts (MoE) architektúrára épülnek. A 2026 januárjában megjelent Kimi K2.5 zászlóshajó modell natív multimodális képességekkel, Agent Swarm koordinációval és olyan teljesítménnyel rendelkezik, amely felveszi a versenyt a GPT-5.2 és a Claude Opus 4.5 modellekkel. Legyen szó gyors válaszokról, összetett problémák mély elemzéséről vagy autonóm ügynöki munkafolyamatokról, a Kimi modellcsalád minden felhasználási területet lefed.

Az ökoszisztéma rohamosan fejlődött a K1.5 2025 januári indulása óta. Minden egyes újabb kiadás bővítette a képességeket a tisztán szöveges érveléstől a teljes multimodális megértésig, amely már videókat, képeket és dokumentumokat is kezel. A K2 sorozat minden modellje ugyanazon az 1 billió paraméteres alapon nyugszik, de eltérnek a tanítóadatok és a funkciókészletek tekintetében. A teljes K2.5 modell nyílt forráskódú a módosított MIT licenc alatt, így elérhető a Hugging Face felületén a saját szerveres telepítéshez.

Modell	Megjelenés dátuma	Paraméterek	Kontextus ablak	Főbb jellemzők
Kimi K2.5	2026. január	1T MoE (32B aktív)	256K token	Natív multimodális, Agent Swarm, nyílt forráskód
Kimi K2-Instruct-0905	2025. szeptember	1T MoE (32B aktív)	256K token	Fejlesztett programozás, kiterjesztett kontextus
Kimi K2	2025. július	1T MoE (32B aktív)	128K token	Az első 1T MoE modell, nyílt forráskódú alap
Kimi Linear	2025. október	48B MoE (3B aktív)	128K token	Könnyűsúlyú, hatékony következtetés
Kimi-VL	2025. április	16B MoE (3B aktív)	128K token	Látás-nyelv modell, kompakt multimodális mód
Kimi K1.5	2025. január	Nem közzétett	128K token	Az OpenAI o1 szintű logikai érvelés

Kimi K2.5 zászlóshajó modell

A Kimi K2.5 a sorozat legfejlettebb tagja, amelyet megközelítőleg 15 billió vegyes vizuális és szöveges tokenen tanítottak a K2 alapjaira építve. Az architektúra 384 szakértőt használ, amelyből tokenenként 8 aktiválódik, emellett Multi-Latent Attention (MLA) és SwiGLU aktivációs függvény segíti a működést. A natív multimodális felépítés integrálja a MoonViT-3D egységet, amely egy 400 millió paraméteres látáskódoló, és NaViT csomagolást használ a változó felbontású képek feldolgozásához.

Négy különböző működési mód

A K2.5 négy üzemmódban képes működni, amelyeket a különböző munkafolyamatokhoz optimalizáltak. A K2.5 Instant gyors válaszokat ad az egyszerű kérdésekre, míg a K2.5 Thinking aktiválja a lépésenkénti gondolkodást az összetett problémák megoldásához. A K2.5 Agent lehetővé teszi a külső eszközök használatát az autonóm feladatvégzéshez. A K2.5 Agent Swarm akár 100 szakosodott alügynök munkáját koordinálja párhuzamosan, ami 4,5-szeresére gyorsítja a végrehajtási időt.

Üzemmód	Felhasználási eset	Sebesség	Érvelési mélység
K2.5 Instant	Gyors válaszok, egyszerű feladatok	Leggyorsabb	Standard
K2.5 Thinking	Matematika, logika, elemzés	Mérsékelt	Mély gondolatmenet
K2.5 Agent	Eszközhasználat, kód futtatása	Feladatfüggő	Ügynöki érvelés
K2.5 Agent Swarm	Összetett kutatás, több lépés	4,5x gyorsabb	Osztott többügynökös

Mért teljesítmény és benchmarkok

A K2.5 modell 96,1%-os eredményt ért el az AIME 2025 teszten, míg a GPT-5.2 100%-ot, a MATH-500 teszten pedig 98,0%-ot teljesített. A programozás terén 83,1%-ot ért el a LiveCodeBench v6 mérésen, ami jelentősen meghaladja a Claude Opus 4.5 64,0%-os eredményét. Az Agent Swarm üzemmód 50,2%-ot ért el a Humanity's Last Exam vizsgán külső eszközök használatával, túlszárnyalva a GPT-5.2 teljesítményét 76%-kal alacsonyabb költségek mellett. A látási képességek terén az OCRBench teszten 92,3%-ot, a VideoMMMU teszten pedig 86,6%-ot mutatott fel.

A Kimi K2 alapmodell

A 2025 júliusában megjelent K2 volt a Moonshot AI első 1 billió paraméteres MoE modellje, amely minden későbbi K2 sorozatú kiadás alapjául szolgált. Az MIT licenc alatt közzétett modell vezette be a 384 szakértőtból álló architektúrát a 32 milliárd aktív paraméterrel. Az eredeti verzió 128K token kontextust támogatott, amelyet a 2025 szeptemberi Instruct frissítés 256K-ra bővített.

A 2025 szeptemberében kiadott K2-Instruct-0905 jelentős javulást hozott a kódolási feladatokban és a bővített kontextus kezelésében. Ez a frissítés 94,5%-ot ért el a HumanEval teszten, ami kimagasló kódgenerálási képességeket igazol. Az Instruct variáns továbbra is elérhető a felhasználók számára tisztán szöveges alternatívaként, amennyiben nincs szükségük multimodális funkciókra.

Könnyűsúlyú AI modellek

Kimi Linear

A 2025 októberében útjára indított Kimi Linear kompakt, 48 milliárd paraméteres MoE architektúrát használ, amelyből mindössze 3 milliárd paraméter aktív tokenenként. Ezt a modellt peremhálózati (edge) környezetekhez és korlátozott erőforrású rendszerekhez tervezték. A modell támogatja a 128K tokenes kontextust, és hatékonyan fut lakossági hardvereken is, így ideális helyi telepítéshez vagy mobilalkalmazásokhoz.

Kimi-VL

A 2025 áprilisában megjelent Kimi-VL egy 16 milliárd paraméteres látás-nyelv modell, 3 milliárd aktív paraméterrel. Ez volt a Moonshot AI első nyílt forráskódú multimodális modellje, amelyet a képmegértést és szövegalkotást kombináló feladatokra szántak. Bár a K2.5 natív képességei mára túlszárnyalták, a Kimi-VL továbbra is hasznos marad az olyan egyszerűbb vizuális feladatokhoz, ahol az 1 billió paraméteres modell használata indokolatlan lenne.

Kimi K1.5 érvelési modell

A 2025 januárjában megjelent K1.5 jelentette a Moonshot AI belépését a fejlett érvelési modellek piacára. Ez a modell az OpenAI o1-hez mérhető teljesítményt nyújtott a matematikai és programozási teszteken, bevezetve a megerősítéses tanuláson alapuló logikai képességeket a platformra. Bár a pontos paraméterszámot soha nem hozták nyilvánosságra, a K1.5 bebizonyította a gyártó versenyképességét.

A K1.5 kizárólag a szöveges érvelésre összpontosított multimodális funkciók nélkül. Megjelenése megalapozta a későbbi K2 sorozat sikerét és a márka elismertségét az AI szektorban. A jelenleg K1.5-öt használóknak érdemes áttérniük a K2.5-re, amely minden mutatószámban felülmúlja elődjét, miközben modern ügynöki képességeket is kínál.

A megfelelő modell kiválasztása

A modell kiválasztása a képességekkel, a költségekkel és a telepítési rugalmassággal kapcsolatos igényektől függ. Az alábbi útmutató segít a feladatokhoz leginkább illő változat megtalálásában.

Általános célú AI maximális tudással: Használja a K2.5 modellt az API-n vagy a kimi.com oldalon keresztül.
Autonóm munkafolyamatok és kutatás: Válassza a K2.5 Agent vagy Agent Swarm üzemmódot az összetett feladatokhoz.
Saját szerveres telepítés: Töltse le a K2.5 súlyait a Hugging Face felületéről és futtassa vLLM vagy Docker segítségével.
Helyi vagy mobil környezet: Alkalmazza a Kimi Linear modellt a szerényebb hardverigényű, mégis hatékony működéshez.
Egyszerű vizuális feladatok: Használja a Kimi-VL modellt, ha a költségkeret szűkös és nincs szükség a K2.5 komplexitására.
Olcsóbb szöveges érvelés: Válassza a K2-Instruct-0905 változatot, ha csak szöveges feldolgozásra van szüksége.

Gyakran ismételt kérdések

Melyik a legjobb Kimi modell?

A Kimi K2.5 jelenleg a legfejlettebb modell, 96,1%-os AIME 2025 eredménnyel és kiemelkedő kódolási és vizuális képességekkel.

Ingyenesen használhatók a Kimi modellek?

Igen, a kimi.com oldalon és alkalmazásokban díjmentesek, az API token alapú, a súlyok pedig ingyen letölthetők a Hugging Face-ről.

Futtathatók a modellek helyi gépen?

Igen, vLLM vagy Transformers környezetben. A Kimi Linear a legalkalmasabb az átlagos hardveren való futtatásra.

Mi a különbség a K2 és a K2.5 között?

A K2.5 natív multimodális, rendelkezik Agent Swarm móddal és 256K tokenes kontextussal, szemben a K2 128K ablakával.

Mi az a Kimi Agent Swarm?

Egy speciális mód a K2.5-ben, amely akár 100 párhuzamos alügynököt koordinál az összetett kutatási feladatokhoz.

Alkalmas a Kimi programozásra?

Igen, a K2.5 83,1%-ot ért el a LiveCodeBench v6 mérésen, felülmúlva több konkurens modellt is.

Milyen licenccel rendelkeznek a modellek?

A modellek módosított MIT licenc alatt nyílt forráskódúak.

Mekkora a legkisebb Kimi modell?

A Kimi-VL 16 milliárd paraméteres (3B aktív), míg a Linear 48 milliárdos (3B aktív).

Tud videót elemezni a K2.5?

Igen, a natív multimodális felépítésének köszönhetően képes videók, képek és dokumentumok feldolgozására.

Mikor jelent meg a legutóbbi modell?

A Kimi K2.5 2026 januárjában jelent meg.