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Head-to-Head Model Comparison

Kimi K2.5 vs Kimi K2 Thinking

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Kimi K2.5 vs Kimi K2 Thinking: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Kimi K2.5 von Moonshot AI und Kimi K2 Thinking von Moonshot AI gehören zu den führenden KI-Modellen. Kimi K2.5 bietet ein Kontextfenster von 262.1K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während Kimi K2 Thinking 262.1K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Profile
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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Moonshot AI

Kimi K2.5

Nativ Multimodale KI

Kimi K2.5 von Moonshot AI ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 262K Kontextfenster, 65 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 86/100 und kostenlosem Open-Weights

Intelligence Index86 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

52%

Moonshot AI

Kimi K2 Thinking

Open-Weights-Reasoning-Modell

Kimi K2 Thinking von Moonshot AI ist ein KI-Modell für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought) mit 262K Kontextfenster, 55 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 85/100 und kostenlosem

Intelligence Index85 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

50%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Kimi K2.5 is faster at 65 tok/s vs 55 tok/s.
  • Kimi K2.5 leads on SWE-bench coding (52.0% vs 50.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureKimi K2.5Kimi K2 Thinking
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8685
Provider
Moonshot AIMoonshot AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
262.1K tokens~393 A4 pages of text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
65 tok/s55 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
52%50%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
69.5%70%

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
Kimi K2.5
+2.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Kimi K2.5
+18% faster generation
Context
Tied
262.1K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Kimi K2.5Kimi K2 Thinking
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

52%vs50%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

69.5%vs70%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

82%vs82.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1380ptsvs1375pts
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs82.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs55 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Kimi K2.50.62s
Kimi K2 Thinking0.95s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Kimi K2.58.31s
Kimi K2 Thinking10.04s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Kimi K2.5 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Kimi K2 Thinking Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Kimi K2.5 · Strengths & Key Advantages

  • 262K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 69.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 65 Token/Sekunde bei nur 620 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (1.2T total (36B MoE)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Kimi K2 Thinking · Strengths & Key Advantages

  • 262K Kontextfenster und bis zu 32K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 50% · GPQA Diamond 70%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 55 Token/Sekunde bei nur 950 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (1T total (32B MoE)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricKimi K2.5Kimi K2 Thinking
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K28K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K16K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureKimi K2.5Kimi K2 Thinking
Official API Model ID (SDK)kimi-k2-5kimi-k2-thinking
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-012025-11
Knowledge CutoffNovember 2025September 2025
ArchitectureMultimodal Open Mixture-of-Experts TransformerDeliberate Reasoning Open Sparse Mixture-of-Experts
Parameters1.2T total (36B active MoE)1T total (32B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 744 GB VRAM (4-bit Quantized) · 2580 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 620 GB VRAM (4-bit Quantized) · 2150 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Kimi K2.5 vs Kimi K2 Thinking: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Kimi K2.5 or Kimi K2 Thinking?

Kimi K2.5 is more intelligent. It scores 86 compared with 85 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Kimi K2.5 is faster, generating 65 tokens per second compared with 55 tokens per second.

Which model has lower latency?

Kimi K2.5 has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 0.95s.

Fazit

Sowohl Kimi K2.5 (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Kimi K2 Thinking (Optimal für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought), Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Kimi K2.5 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Kimi K2.5 liefert den höheren Token-Durchsatz und Kimi K2.5 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Kimi K2.5 oder Kimi K2 Thinking?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Kimi K2.5 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Kimi K2.5 und Kimi K2 Thinking?+

Kimi K2.5 kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Kimi K2 Thinking liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Kimi K2.5 günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Kimi K2.5 bietet 262.1K Tokens Kontext gegenüber 262.1K Tokens bei Kimi K2 Thinking. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Kimi K2.5 vorn.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Moonshot AI und Moonshot AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).