Kimi K2.5

Das fรผhrende "Agent Swarm"-Modell, entwickelt fรผr die selbstgesteuerte visuelle und textbasierte Ausfรผhrung.

รœber das Modell

Kimi K2.5 von Moonshot AI ist ein MoE-Modell mit 1 Billion Parametern, das fรผr die "Agentic Era" entwickelt wurde. Es verschiebt sich von Interaktionen mit einer einzelnen Aufforderung hin zu einem selbstgesteuerten Paradigma, in dem es ein Projekt in parallele Teilaufgaben zerlegen kann. Es wurde einzigartig auf 15 Billionen gemischter visueller und Text-Tokens trainiert und ist damit die erste Wahl fรผr visuelle Code-Generierung und komplexe UI-Automatisierung.

Zentrale Modellfรคhigkeiten

  • Orchestrierung eines Agenten-Schwarmes:

    Zerlegt ein Ziel in ein koordiniertes Team von Teilagenten, die parallel arbeiten.


  • Coding mit Vision:

    Generiert funktionsfรคhigen React-/Tailwind-Code direkt aus einem UI-Screenshot oder einem Figma-Link.


  • Visuelle Web-Navigation:

    Durchsucht das Live-Web visuell, klickt Schaltflรคchen und fรผllt Formulare wie ein menschlicher Benutzer aus.


  • Multimodales Schlussfolgern:

    Integriert PDF-Analyse nahtlos mit Echtzeit-Bildsuche, um datenintensive Probleme zu lรถsen.


Anwendungen & Anwendungsfรคlle

  • Verfeinerung visueller Assets:

    Findet, bearbeitet und platziert Assets autonom in ein Web-Layout.


  • Komplexe, mit Tools angereicherte Suche:

    Verwaltet รผber 100 Schritte รผber Such- und Terminal-Tools hinweg, um wissenschaftliche Daten zu verifizieren.


  • Full-Stack-Prototyping:

    Erstellt funktionsfรคhige Web- und Mobile-Apps "von null bis eins", einschlieรŸlich der Backend-Logik.

Empfohlene Modelle.
Basierend auf Ihren Bedรผrfnissen

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Qwen (DeepMask)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgern und Werkzeugnutzung. Stark bei Dokumenten- und Bildanalyse sowie im mehrsprachigen Chat.

Qwen (DeepMask)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgern und Werkzeugnutzung. Stark bei Dokumenten- und Bildanalyse sowie im mehrsprachigen Chat.

Qwen3 (StackIT)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgerungsvermรถgen und Werkzeugnutzung. Stark in der Analyse von Dokumenten und Bildern sowie im mehrsprachigen Chat.

Qwen3 (StackIT)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgerungsvermรถgen und Werkzeugnutzung. Stark in der Analyse von Dokumenten und Bildern sowie im mehrsprachigen Chat.

Kimi K2 (DeepMask)

Am besten fรผr tiefes Schlussfolgern und die Nutzung von Werkzeugen. Ideal fรผr lange, mehrstufige Aufgaben und Dokumentenanalyse.

Kimi K2 (DeepMask)

Am besten fรผr tiefes Schlussfolgern und die Nutzung von Werkzeugen. Ideal fรผr lange, mehrstufige Aufgaben und Dokumentenanalyse.

Modellspezifikationen

Allgemein


Modellanbieter

MoonshotAI

Hauptanwendungsfรคlle

Visuelles Debugging Programmierung Agenten-Schwรคrme

Intelligenz


Begrรผndungsaufwand

Hoch

GPQA Diamond

87,6%
Speicher


Maximaler Kontext

262K Tokens
Geschwindigkeit


Latenz (TTFT)

0,52s

Durchsatz

138 Tokens/sec

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