Kimi K2.5 vs Kimi K2 Thinking
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Kimi K2.5 de Moonshot AI et Kimi K2 Thinking de Moonshot AI sont deux modèles d’IA de premier plan. Kimi K2.5 propose une fenêtre de contexte de 262.1K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Kimi K2 Thinking offre 262.1K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
Changez et Comparez les Modèles
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Kimi K2.5
IA Multimodale NativeKimi K2.5 de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 65 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
52%
Kimi K2 Thinking
Raisonnement à Poids OuvertsKimi K2 Thinking de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 55 tokens/s, un indice d’intelligence de 85/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
50%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | Kimi K2.5 | Kimi K2 Thinking |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 85 |
Provider | Moonshot AI | Moonshot 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 text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 32K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 52% | 50% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 69.5% | 70% |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Kimi K2.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 69.5%)
- Débit rapide de 65 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 620 ms
- Poids ouverts (1.2T total (36B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Kimi K2 Thinking · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 32K tokens (SWE-bench Verified 50% · GPQA Diamond 70%)
- Débit rapide de 55 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 950 ms
- Poids ouverts (1T total (32B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Kimi K2.5 | Kimi K2 Thinking |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 16K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Kimi K2.5 | Kimi K2 Thinking |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | kimi-k2-5 | kimi-k2-thinking |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-01 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | November 2025 | September 2025 |
| Architecture | Multimodal Open Mixture-of-Experts Transformer | Deliberate Reasoning Open Sparse Mixture-of-Experts |
| Parameters | 1.2T 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 Cloud | Unlimited (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 & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full 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 Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 Classification | Open-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 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Kimi K2.5 vs Kimi K2 Thinking: Réponses Rapides (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.
Verdict
Kimi K2.5 (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Kimi K2 Thinking (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Kimi K2.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Kimi K2.5 assure un débit supérieur et Kimi K2.5 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Kimi K2.5 ou Kimi K2 Thinking ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Kimi K2.5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Kimi K2.5 et Kimi K2 Thinking ?+
Kimi K2.5 est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Kimi K2 Thinking. En coût pondéré, Kimi K2.5 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Kimi K2.5 prend en charge 262.1K tokens contre 262.1K tokens pour Kimi K2 Thinking. Côté vitesse de génération, Kimi K2.5 est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GLM-4.7 vs Kimi K2 Thinking : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Kimi K2.5 vs MiniMax-M2.7 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Kimi K2.6 vs Kimi K2.5 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Kimi K2 Thinking vs Kimi K2 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Aion-Mini : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Moonshot AI et Moonshot AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).