Kimi AI App Try Now

Полный обзор моделей Kimi

Познакомьтесь с передовыми моделями 1T MoE от Moonshot AI и выберите идеальный инструмент для ваших задач.

Узнать подробнее
Обзор моделей Kimi Флагман Kimi K2.5 Базовая модель K2 Легковесные модели Модель K1.5 Как выбрать модель FAQ

Обзор моделей семейства Kimi

Обзор моделей семейства Kimi

Платформа Kimi от компании Moonshot AI предлагает впечатляющую линейку моделей искусственного интеллекта, построенных на архитектуре Mixture of Experts с 1 триллионом параметров. Флагманская модель Kimi K2.5, выпущенная в январе 2026 года, обладает нативными мультимодальными возможностями, системой координации Agent Swarm и производительностью, которая конкурирует с GPT 5.2 и Claude Opus 4.5. Семейство моделей Kimi подходит для самых разных сценариев: от быстрых ответов на простые вопросы до глубоких рассуждений и автономных рабочих процессов.

Экосистема Kimi стремительно развивалась с момента запуска версии K1.5 в январе 2025 года. Каждый последующий релиз расширял функциональность: от чисто текстового анализа до полноценного понимания видео, изображений и документов. Все модели серии K2 базируются на едином фундаменте 1T MoE, но различаются данными для обучения, набором функций и режимами работы. Модель K2.5 полностью открыта под модифицированной лицензией MIT и доступна на Hugging Face для локального развёртывания.

Модель Дата выхода Параметры Контекстное окно Ключевые особенности
Kimi K2.5 Январь 2026 1T MoE (32B активных) 256K токенов Нативная мультимодальность, Agent Swarm, open-source
Kimi K2-Instruct-0905 Сентябрь 2025 1T MoE (32B активных) 256K токенов Улучшенное написание кода, расширенный контекст
Kimi K2 Июль 2025 1T MoE (32B активных) 128K токенов Первая модель 1T MoE, база для открытых весов
Kimi Linear Октябрь 2025 48B MoE (3B активных) 128K токенов Легковесность, эффективная работа на устройствах
Kimi-VL Апрель 2025 16B MoE (3B активных) 128K токенов Зрительно-языковая модель, компактный формат
Kimi K1.5 Январь 2025 Не разглашается 128K токенов Логические рассуждения уровня OpenAI o1

Флагманская модель Kimi K2.5

Флагманская модель Kimi K2.5

Kimi K2.5 является самой продвинутой моделью в линейке. Она обучена на 15 триллионах смешанных визуальных и текстовых токенов в процессе непрерывного предварительного обучения на базе K2. Архитектура задействует 384 эксперта, из которых 8 активируются для каждого токена, а также использует механизмы Multi-Latent Attention (MLA) и активацию SwiGLU. Нативный мультимодальный дизайн включает MoonViT-3D — визуальный кодировщик на 400 миллионов параметров, использующий технологию NaViT для обработки изображений с переменным разрешением.

Четыре операционных режима

Модель K2.5 работает в четырёх различных режимах, каждый из которых оптимизирован под конкретные задачи. Режим K2.5 Instant обеспечивает быстрые ответы без долгого обдумывания для простых запросов. Режим K2.5 Thinking активирует цепочку рассуждений для решения сложных логических задач. K2.5 Agent позволяет использовать внешние инструменты для автономного выполнения заданий. Режим K2.5 Agent Swarm координирует работу до 100 специализированных субагентов одновременно, что сокращает время выполнения сложных проектов в 4,5 раза.

Режим Сценарий использования Скорость Глубина рассуждений
K2.5 Instant Быстрые ответы, простые задачи Максимальная Стандартная
K2.5 Thinking Математика, логика, сложный анализ Умеренная Глубокая цепочка мыслей
K2.5 Agent Работа с инструментами, код, поиск Зависит от задачи Агентная логика
K2.5 Agent Swarm Сложные исследования, многоэтапность В 4,5 раза быстрее агента Распределённая система

Результаты тестов производительности

Модель K2.5 достигает результата 96,1% в тесте AIME 2025, набирает 98,0% на MATH-500 и 87,6% на GPQA-Diamond. В области программирования ИИ демонстрирует 83,1% в LiveCodeBench v6, значительно опережая результат Claude Opus 4.5, составляющий 64,0%. Режим Agent Swarm при использовании инструментов показал 50,2% в Humanity's Last Exam, превзойдя показатель GPT 5.2 при существенно меньших затратах. Визуальные возможности подтверждаются результатами 92,3% на OCRBench и 86,6% на VideoMMMU.

Базовая модель Kimi K2

Базовая модель Kimi K2

Выпущенная в июле 2025 года, K2 стала первой моделью Moonshot AI с 1 триллионом параметров на базе MoE и фундаментом для всех последующих релизов серии. Она была представлена с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Изначально архитектура поддерживала контекстное окно в 128K токенов, которое позже было расширено до 256K в обновлении Instruct в сентябре 2025 года.

Версия K2-Instruct-0905 принесла значительные улучшения в написании кода и расширила возможности обработки длинных текстов. В тесте HumanEval эта модель набрала 94,5%, продемонстрировав мощные способности к генерации программного кода. Вариант Instruct остаётся актуальной альтернативой для пользователей, которым требуется работа только с текстом без мультимодальных функций.

Легковесные модели линейки

Легковесные модели линейки

Kimi Linear

Запущенная в октябре 2025 года, Kimi Linear использует компактную архитектуру 48B MoE, где для каждого токена активируется всего 3 миллиарда параметров. Эта модель разработана для запуска на клиентских устройствах и в условиях ограниченных ресурсов. Она поддерживает контекст 128K токенов и эффективно работает на потребительском оборудовании. Это делает её отличным выбором для локального развёртывания, мобильных приложений и сценариев с высокой пропускной способностью, где скорость важнее пиковой производительности.

Kimi-VL

Представленная в апреле 2025 года, Kimi-VL — это зрительно-языковая модель на 16 миллиардов параметров. Она стала первой мультимодальной моделью Moonshot AI с открытым кодом, предназначенной для задач, сочетающих понимание изображений и генерацию текста. Хотя K2.5 превосходит её в сложных вычислениях, Kimi-VL всё ещё полезна для простых визуальных задач, где использование модели на 1 триллион параметров было бы избыточным.

Как выбрать подходящую модель Kimi

Как выбрать подходящую модель Kimi

Выбор конкретной модели зависит от ваших требований к производительности, стоимости и гибкости развёртывания. Следующие рекомендации помогут определить оптимальный вариант для различных задач.

  • Универсальный ИИ с максимальной мощностью: используйте K2.5 через API или на официальном сайте. Режим Instant подойдёт для простых запросов, а Thinking — для сложных вычислений.
  • Автономные процессы и исследования: применяйте K2.5 Agent или режим Agent Swarm. Система роя агентов эффективна для многоэтапных задач, требующих параллельного сбора и анализа данных.
  • Локальное развёртывание полного набора функций: скачайте веса K2.5 с Hugging Face и используйте vLLM, SGLang или Docker для запуска на собственных серверах.
  • Работа на слабых устройствах: выбирайте Kimi Linear для сред с ограниченными ресурсами, где требуется качественный ИИ на стандартном оборудовании.
  • Простые визуальные задачи при низком бюджете: используйте Kimi-VL в тех случаях, когда мультимодальные возможности флагмана K2.5 являются избыточными.
  • Текстовая логика по выгодной цене: применяйте K2-Instruct-0905, если вам не нужна обработка изображений, но требуются возможности рассуждений модели 1T MoE.

FAQ

Какая модель Kimi считается лучшей?

На текущий момент Kimi K2.5 является самой мощной моделью по всем показателям: логика, код, зрение и агентные задачи. Она лидирует в ключевых тестах и бенчмарках.

Являются ли модели Kimi бесплатными?

Да, через официальный сайт и приложения доступ бесплатен. Использование API требует оплаты за токены. Открытые веса на Hugging Face доступны для загрузки бесплатно.

Можно ли запустить Kimi локально?

Да, модели K2.5, K2 и Kimi Linear можно развернуть локально через vLLM или Docker. Kimi Linear лучше всего подходит для стандартных ПК.

В чём разница между K2 и K2.5?

K2.5 добавляет нативную мультимодальность, поддержку Agent Swarm и значительно улучшенное понимание визуального контента по сравнению с базовой K2.

Для чего нужен режим Agent Swarm в K2.5?

Он позволяет координировать до 100 специализированных агентов для решения масштабных задач в 4,5 раза быстрее стандартных методов.

Подходит ли Kimi для написания кода?

Да, Kimi K2.5 показывает 83,1% в LiveCodeBench v6, превосходя многие топовые модели, а K2-Instruct также оптимизирована для программирования.

Какое контекстное окно у флагманских моделей?

Флагманские модели K2.5 и K2-Instruct поддерживают контекстное окно объемом до 256K токенов.