moonshotai/kimi-k2.5Kimi K2.5 — это нативная мультимодальная модель от Moonshot AI, обеспечивающая передовые возможности визуального программирования и парадигму самоуправляемого роя агентов. Модель построена на базе Kimi K2 с использованием непрерывного предварительного обучения на массиве из примерно 15 триллионов смешанных визуальных и текстовых токенов. Она демонстрирует высокую производительность в задачах общего логического вывода, визуального кодинга и агентного вызова инструментов через API alltokens.
Параметры, которые поддерживает эта модель в API-запросах
Система автоматически выбирает оптимального провайдера и переключается на резервный при сбоях.
Сравните разных провайдеров на AllTokens
Оценки модели из Artificial Analysis
curl https://api.alltokens.ru/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ALLTOKENS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "moonshotai/kimi-k2.5",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Привет! Кратко объясни, что умеешь."}
]
}'MoonshotAI: Kimi K2.5 от провайдера moonshotai доступна через OpenAI-совместимый API AllTokens.
Страница агрегирует практические параметры для интеграции: стоимость входа и выхода, рабочий контекст, набор поддерживаемых параметров и сигналы для выбора модели под конкретные продакшн-сценарии.
Контекст
262 144 токенов
Цена входа
46 ₽ / 1M токенов
Цена выхода
206 ₽ / 1M токенов
Входные модальности
Выходные модальности
Добавлена в каталог
06.02.2026
MoonshotAI: Kimi K2 Thinking
moonshotai
Kimi K2 Thinking — это самая продвинутая открытая модель для рассуждений от Moonshot AI, расширяющая серию K2 возможностями агентного и долгосрочного планирования. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с триллионом параметров, представленной в Kimi K2, она активирует 32 миллиарда параметров при каждом проходе и поддерживает контекстное окно в 256 000 токенов. Модель оптимизирована для непрерывного пошагового мышления, динамического вызова инструментов и сложных рабочих процессов, охватывающих сотни итераций. Она чередует логические рассуждения с использованием внешних инструментов, что позволяет выполнять автономные исследования, написание кода и текстов, сохраняя фокус на задаче на протяжении сотен последовательных действий. Модель устанавливает новые стандарты для открытых решений в тестах HLE, BrowseComp, SWE-Multilingual и LiveCodeBench, демонстрируя стабильное мультиагентное поведение при выполнении 200–300 вызовов инструментов. Благодаря масштабной архитектуре MoE с оптимизацией MuonClip, Kimi K2 Thinking сочетает в себе глубокую логику и высокую эффективность вычислений для решения ресурсоемких аналитических и агентных задач. На alltokens вы можете получить доступ к этой модели через API.
MoonshotAI: Kimi K2 0905
moonshotai
Kimi K2 0905 — это сентябрьское обновление модели Kimi K2 0711. Она представляет собой крупномасштабную языковую модель с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE), разработанную Moonshot AI. Общее количество параметров составляет 1 триллион, из которых 32 миллиарда активны при каждом проходе. Модель поддерживает работу с длинным контекстом до 256 000 токенов, что вдвое больше предыдущего лимита в 128 000. Данное обновление повышает эффективность написания кода в режиме агента, обеспечивая более высокую точность и улучшенную обобщающую способность при работе с различными фреймворками. Также улучшена фронтенд-разработка: модель создает более эстетичные и функциональные результаты для веб-интерфейсов, 3D-графики и смежных задач. Kimi K2 оптимизирована для агентских функций, включая продвинутое использование инструментов, логическое рассуждение и синтез кода. Модель демонстрирует отличные результаты в бенчмарках по программированию (LiveCodeBench, SWE-bench), логике (ZebraLogic, GPQA) и работе с инструментами (Tau2, AceBench). При обучении использовался инновационный стек технологий, включающий оптимизатор MuonClip для обеспечения стабильности тренировки масштабных MoE-систем. Модель доступна через API на платформе alltokens.
MoonshotAI: Kimi K2 0711
moonshotai
Kimi K2 Instruct — это крупномасштабная языковая модель на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), разработанная компанией Moonshot AI. Модель содержит в общей сложности 1 триллион параметров, из которых 32 миллиарда активны при каждом проходе. Она оптимизирована для работы в качестве ИИ-агента, демонстрируя продвинутые возможности в использовании инструментов, логическом мышлении и синтезе программного кода. Kimi K2 показывает отличные результаты в широком спектре бенчмарков, особенно в задачах программирования (LiveCodeBench, SWE-bench), логики (ZebraLogic, GPQA) и вызова функций (Tau2, AceBench). Модель поддерживает обработку длинного контекста до 128 000 токенов и создана с использованием инновационного стека обучения, включающего оптимизатор MuonClip для стабильной тренировки масштабных MoE-систем. Доступ к модели осуществляется через alltokens.
Подробный обзор модели
Новости, изменения цены, ключевые обновления и практические рекомендации по интеграции.
Открыть обзор
Модели для программирования
Выборка кодинг-моделей для разработки: инструменты, reasoning, качество генерации и скорость.
Смотреть подборку
Недорогие модели
Подборка доступных моделей ИИ с низкой стоимостью входных токенов и практичной производительностью.
Смотреть подборку
Модели с длинным контекстом
Список моделей с большим context window для анализа длинных документов, репозиториев и агентных пайплайнов.
Смотреть подборку
Мультимодальные модели
Список мультимодальных LLM-моделей с поддержкой нескольких типов входа для сложных AI-сценариев.
Смотреть подборку