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Head-to-Head Model Comparison

Kimi K2.5 vs Kimi K2 Thinking

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Kimi K2.5 vs Kimi K2 Thinking: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Moonshot AI का Kimi K2.5 और Moonshot AI का Kimi K2 Thinking दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Kimi K2.5 में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Kimi K2 Thinking में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Kimi K2.5

नेटिव मल्टीमॉडल AI

Moonshot AI का Kimi K2.5 टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 65 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 86/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

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

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

Moonshot AI का Kimi K2 Thinking ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 55 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 85/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान कर

Intelligence Index85 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

50%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

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

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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 कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 69.5%)
  • 65 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 620ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (1.2T total (36B MoE)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Kimi K2 Thinking · Strengths & Key Advantages

  • 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 32K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 50% · GPQA Diamond 70%)
  • 55 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 950ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (1T total (32B MoE)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Kimi K2.5 (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Kimi K2 Thinking (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Kimi K2.5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Kimi K2.5 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Kimi K2.5 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Kimi K2.5 या Kimi K2 Thinking में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Kimi K2.5 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Kimi K2.5 और Kimi K2 Thinking में किसका API सस्ता है?+

Kimi K2.5 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Kimi K2 Thinking की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Kimi K2.5 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Kimi K2.5 में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Kimi K2 Thinking में 262.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Kimi K2.5 तेज़ है।

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स्रोत: Moonshot AI और Moonshot AI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।