This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.

Kimi has launched a newer model, Kimi K2.6. We suggest considering it instead.

For more information, see comparison of Kimi K2.6 to other models and API provider benchmarks for Kimi K2.6.

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Kimi
•
Kimi K2.5
•

Open weights model

•

Released enero de 2026

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Kimi K2.5 (Reasoning)

Probar Benchmarks de proveedores de API

Resumen del modelo

InteligenciaUpdated

23
Índice de Inteligencia de Artificial Analysis
3 de 4 unidades para Inteligencia.

Velocidad

N/D
Tokens de salida por segundo
Valor desconocido de 4 unidades para Velocidad.

Costo

Entrada 0,60 US$Salida 2,75 US$Descuento de caché 42%
N/D
Costo por tarea del Índice de Inteligencia
Valor desconocido de 4 unidades para Costo.

Verbosidad

N/D
Tokens de salida del Índice de Inteligencia
Valor desconocido de 4 unidades para Verbosidad.

Kimi K2.5 (Reasoning) está por encima del promedio en inteligencia, pero tiene un precio algo elevado en comparación con otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto, imágenes y video, genera texto y tiene una ventana de contexto de 256k tokens.

Kimi K2.5 (Reasoning) obtiene 23 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa por encima del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 17).

El precio de Kimi K2.5 (Reasoning) es de $0.60 por 1 M de tokens de entrada (algo elevado; mediana: $0.30) y $2.75 por 1 M de tokens de salida (algo elevado; mediana: $1.16).

RazonamientoSí

Esta página muestra la versión con razonamiento de este modelo.

También puede existir una variante sin razonamiento.

Modalidad de entrada

Admite: texto, imágenes y video

Modalidad de salida

Admite: texto

Ventana de contexto256k
~384 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos
Parámetros totales1T
Parámetros activos32B
Número de parámetros activos por token durante la inferencia
LicenciaModified MIT License
Pesos del modeloHugging Face

Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:

  • Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
  • Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
  • Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
    • Muy pequeño: ≤4B parámetros
    • Pequeño: 4B–40B parámetros
    • Mediano: 40B–150B parámetros
    • Grande: >150B parámetros
  • Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
    • <$0.15 por 1 M de tokens
    • $0.15–$1 por 1 M de tokens
    • >$1 por 1 M de tokens

Aspectos destacados

Updated

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidad

Output tokens per second · Higher is better

Costo por tarea

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

InteligenciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1
Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1
Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
See more
AA-Briefcase

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

AutomationBench-AAUpdated

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench v4.0New

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

IFBench

Instruction following

𝜏³-Banking

Agentic tool use

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

Índice de apertura

Artificial Analysis Openness Index: Score

Openness Index assesses model openness on a 0 to 100 normalized scale (higher is more open)

Comparaciones del Índice de Inteligencia

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task
Most attractive quadrant
Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Costo

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Ventana de contexto

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)

Model Size: Total and Active Parameters

Comparison between total model parameters and parameters active during inference

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre Kimi K2.5 (Reasoning)

Kimi K2.5 (Reasoning) se lanzó el 27 de enero de 2026.

Kimi K2.5 (Reasoning) fue creado por Kimi.

Kimi K2.5 (Reasoning) obtiene 23 puntos (estimados) en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa por encima del promedio entre otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 17).

Kimi K2.5 (Reasoning) cuesta $0.60 por 1 M de tokens de entrada (algo mayor que el promedio; mediana: $0.53) y $2.75 por 1 M de tokens de salida (algo mayor que el promedio; mediana: $2.20), según la mediana de los proveedores que sirven el modelo.

Kimi K2.5 (Reasoning) cuesta $0.60 por 1 M de tokens de entrada y $2.75 por 1 M de tokens de salida (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $0.64 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores

Sí, Kimi K2.5 (Reasoning) es un modelo de razonamiento. Usa pensamiento extendido o razonamiento en cadena para resolver problemas complejos antes de dar una respuesta.

Kimi K2.5 (Reasoning) admite entrada de texto, imágenes y video.

Kimi K2.5 (Reasoning) admite salida de texto.

Sí, Kimi K2.5 (Reasoning) admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.

Sí, Kimi K2.5 (Reasoning) es multimodal. Puede procesar entradas de texto, imágenes y video y generar salidas de texto.

Kimi K2.5 (Reasoning) tiene una ventana de contexto de 260k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.

Sí, Kimi K2.5 (Reasoning) es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.

Kimi K2.5 (Reasoning) tiene 1 billón de parámetros (32 mil millones activos).

Kimi K2.5 (Reasoning) es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 1 billón de parámetros totales, pero durante la inferencia solo usa 32 mil millones de parámetros activos.

Kimi K2.5 (Reasoning) se publica bajo la licencia Modified MIT License. El uso comercial está permitido con restricciones. Ver licencia

Kimi K2.5 (Reasoning) obtiene 23 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.

Sí, Kimi K2.5 (Reasoning) está disponible mediante API a través de 6 proveedores. Comparar proveedores de API

Kimi K2.5 (Reasoning) está disponible a través de 6 proveedores de API. Comparar proveedores