A kínai Moonshot AI 2026. január 27-én bemutatta a Kimi K2.5 modellt, amely az eddigi legnagyobb nyílt forráskódú AI modell. 1 trillió paraméterrel, natív multimodális képességekkel és egy egyedülálló «Agent Swarm» funkcióval a Kimi K2.5 komoly kihívója a GPT-5-nek és a Claude Opus-nak – mindezt nyílt forráskóddal és töredék áron.
Ki áll a Moonshot AI mögött?
A Moonshot AI egy kínai mesterséges intelligencia startup, amelyet 2023-ban alapítottak. A cég korábban is figyelmet keltett innovatív modelljeivel, de a Kimi K2.5 a legnagyobb dobásuk eddig. A «Kimi» név a cég chatbot szolgáltatását jelöli, ami Kínában már széles körben használt.
Kimi K2.5 technikai specifikációk
1 trillió paraméter (MoE architektúra)
A Kimi K2.5 Mixture of Experts (MoE) architektúrát használ, hasonlóan a DeepSeek R1-hez. A teljes modell 1 trillió (1000 milliárd) paramétert tartalmaz, de egy-egy lekérdezésnél csak 32 milliárd paraméter aktiválódik. Ez drasztikusan csökkenti a futtatási költségeket.
Összehasonlításul:
- GPT-4: Becslések szerint ~1.7 trillió paraméter (MoE)
- Claude Opus: Nem publikus, de becslések szerint 100-200 milliárd (dense)
- DeepSeek R1: 671 milliárd (MoE), 37 milliárd aktív
- Kimi K2.5: 1 trillió (MoE), 32 milliárd aktív
Natív multimodális képességek
A Kimi K2.5 natívan multimodális: a modellt körülbelül 15 trillió kevert vizuális és szöveges tokenen tanították. Ez azt jelenti, hogy a kép- és szövegértés nem egy utólag hozzáadott funkció, hanem a modell alapvető képessége.
A gyakorlatban:
- Képek elemzése és leírása
- Vizuális kérdés-válasz (VQA)
- Kép-alapú kódgenerálás (UI screenshot-ból kód)
- Dokumentum OCR és elemzés
Agent Swarm: 100 párhuzamos ügynök
A Kimi K2.5 legegyedibb funkciója az Agent Swarm technológia. A modell képes akár 100 AI al-ügynököt indítani, amelyek párhuzamosan dolgoznak különböző feladatokon. Minden ügynök önállóan használhat eszközöket: kereshet, generálhat, elemezhet és rendszerezhet információkat.
Ez a képesség különösen hasznos:
- Nagyszabású kutatás: 100 forrás párhuzamos elemzése
- Hosszú formátumú írás: Fejezetek párhuzamos kidolgozása
- Batch letöltések: Tömeges fájlkezelés
A Moonshot AI szerint ez akár 4,5× gyorsabb végrehajtást eredményez hosszú távú (long-horizon) feladatoknál.
Benchmark eredmények
A Moonshot AI a Kimi K2.5-öt összehasonlította a GPT-5.2-vel, Claude Opus 4.5-tel és más reasoning modellekkel több mint két tucat benchmarkon.
A cég állítása szerint a Kimi K2.5:
- A legjobb eredményt érte el a HLE-Full benchmarkon (az egyik legnehezebb LLM értékelés)
- Versenyképes a matematikai és kódolási benchmarkokon
- Kiemelkedő a multimodális feladatoknál
Megjegyzés: A benchmark eredményeket érdemes fenntartásokkal kezelni, mivel a gyártó saját méréseiről van szó. Független tesztek még folyamatban vannak.
Nyílt forráskód és árazás
Hugging Face-en elérhető
A Kimi K2.5 teljes modell súlyai letölthetők a Hugging Face platformról. A szervezetek:
- Letölthetik és saját infrastruktúrán futtathatják
- Használhatják a vLLM, SGLang vagy KTransformers eszközökkel
- Módosíthatják és finomhangolhatják saját adataikon
API árazás
Töltsd le az aktuális AI eszközök összehasonlítóját — kategóriánként, árakkal és értékelésekkel, hogy megtaláld a legjobbat.
Ingyenes letöltés →Azok számára, akik nem akarják helyben futtatni, a Moonshot AI API szolgáltatást kínál:
- Input: $0.60 / millió token
- Output: $2.50 / millió token
Ez jelentősen olcsóbb a Claude Opus 4.6 ($5/$25) vagy a GPT-5 árainál. Összehasonlításul:
| Modell | Input / M token | Output / M token |
|---|---|---|
| Kimi K2.5 | $0.60 | $2.50 |
| DeepSeek R1 | $0.55 | $2.19 |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 |
| GPT-5 | $5.00 | $15.00 |
Kimi K2.5 korlátai
Mint minden modellnek, a Kimi K2.5-nek is vannak korlátai:
Kínai szabályozás
A Kimi K2.5 Kínában készült, ami azt jelenti, hogy bizonyos politikailag érzékeny témákról nem beszél (hasonlóan a DeepSeek-hez). Ez kevésbé probléma technikai feladatoknál, de korlátozza az általános használatot.
Nyelvi korlátok
A modell legerősebb kínai és angol nyelven. Magyar nyelven működik, de az eredmények minősége elmaradhat a ChatGPT-től vagy Claude-tól.
Helyi futtatás követelményei
A teljes modell helyi futtatásához jelentős GPU kapacitás szükséges. A 32 milliárd aktív paraméter is legalább 64-80 GB GPU memóriát igényel optimális teljesítményhez.
Hogyan próbáld ki a Kimi K2.5-öt?
1. Kimi.com webes felületen
- Menj a kimi.moonshot.cn oldalra
- Regisztrálj (kínai telefonszám előnyös, de nem kötelező)
- A chatbot automatikusan a legújabb modellt használja
2. API-n keresztül
- Regisztrálj a platform.moonshot.ai oldalon
- Generálj API kulcsot
- Használd az OpenAI-kompatibilis formátumot
3. Helyi futtatás (Hugging Face)
# Modell letöltése
git lfs install
git clone https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5
# Futtatás vLLM-mel
pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model moonshotai/Kimi-K2.5 \
--tensor-parallel-size 8Kimi K2.5 vs DeepSeek R1
A két kínai nyílt forráskódú modell összehasonlítása:
- Méret: Kimi K2.5 (1T) > DeepSeek R1 (671B)
- Multimodális: Kimi K2.5 (natív) > DeepSeek R1 (csak szöveg)
- Agent képesség: Kimi K2.5 (100 párhuzamos) > DeepSeek R1 (nincs swarm)
- Reasoning: DeepSeek R1 (chain-of-thought fókusz) ≈ Kimi K2.5
- Ár: Közel azonos
Ha multimodális feladatokra vagy tömeges, párhuzamos feldolgozásra van szükséged, a Kimi K2.5 a jobb választás. Ha kifejezetten matematikai vagy logikai reasoning a cél, a DeepSeek R1 lehet erősebb.
Összefoglalás
A Kimi K2.5 a nyílt forráskódú AI modellek új mérföldköve. Az 1 trillió paraméter, a natív multimodális képességek és az egyedülálló Agent Swarm funkció együttesen olyan modellt eredményeznek, ami versenyképes a legnagyobb zárt modellekkel – mindezt a töredékáron és nyílt forráskóddal.
Ha fejlesztő vagy és költséghatékony, nagyszabású AI megoldást keresel, a Kimi K2.5 érdemes a kipróbálásra – különösen ha multimodális feladatokkal vagy párhuzamos feldolgozással dolgozol.
Források:
