Are the weights open and can I run Kimi K2.5 locally?

Sì, i pesi sono pubblicati su Hugging Face in moonshotai/Kimi-K2.5. Con 1 trilione di parametri totali e 32 miliardi attivi per token tramite MoE, servirà una notevole memoria GPU per eseguirlo localmente — consulta le guide VRAM prima di procedere.

What does Kimi K2.5 cost and what is its context window?

Via API costa $0,50 per milione di token in input e $2,50 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 256K token.

How is Kimi K2.5 different from Kimi K2?

K2.5 è costruito sopra Kimi K2 Base con un pretraining continuato su circa 15 trilioni di token misti visivi e testuali, aggiungendo multimodalità nativa, capacità di codifica visiva e il paradigma di esecuzione a sciame di agenti che K2 non aveva.

Kimi K2.5

5202°

#llm #moonshotai #visione #ragionamento #agenti #programmazione

Visione

Funziona su Graydient

Esegui questo modello

Offerte / Annunci

Easy Creator (Prism) Web

Illimitato · tariffa fissa

Ideale per principianti. Flussi di lavoro potenti, curva di apprendimento bassa.

PirateDiffusion Telegram

Illimitato · tariffa fissa

Crea video, immagini, personaggi chat personalizzati e altro.

Pro studio (SpyGlass) Web

Illimitato · tariffa fissa

Sfoglia modelli, rendi e affina da qualsiasi browser o telefono.

Discord bot (Vector)

Illimitato · tariffa fissa

Aggiungi Vector al tuo server o unisciti al Discord di Vector. Crea qualsiasi cosa!

Unified Editor Web

Illimitato · tariffa fissa

Editor per immagini e video: rendi, modifica, migliora e altro tutto in una pagina.

OpenRouter Terminale / API

Paga per token

Chatta con questo modello nel browser o chiamalo dal tuo codice con una chiave API.

App locali Locale

Richiede configurazione

Installa programmi locali se il tuo computer ha l’hardware adatto.

ModelDuel Web

Paga per uso

Genera lo stesso prompt su fino a 50 modelli checkpoint/base contemporaneamente.

Noleggia una GPU nel cloud

Graydient Cloud GPU

Illimitato · tariffa fissa

Tariffa fissa, uso illimitato. Questo modello si installa con un clic.

RunPod Cloud GPU

Addebitato al minuto

Noleggia una GPU al minuto e configura il modello da solo.

Guide per questo modello

Il miglior LLM locale per caso d'uso (ottobre 2026): il modello open giusto per ogni lavoro

Quanta VRAM serve davvero per l'AI locale?

Pesi aperti vs open source vs solo API: cosa puoi davvero fare

Cos'è un file GGUF? Modelli quantizzati spiegati (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tutte le guide

MoonshotAI | contesto da 262.144 token | $0.50/M input, $2.50/M output. Kimi K2.5 è il modello multimodale nativo di Moonshot AI, che offre capacità di coding visivo all'avanguardia e un paradigma di sciame agente autodiretto. Basato su Kimi K2 con continuo pre-addestramento su circa 15T di token misti visivi e testuali, offre prestazioni solide in ragionamento generale, coding visivo e chiamata di strumenti agentici.

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Kimi K2.5 è il modello multimodale open-weight di Moonshot AI, costruito su un’architettura MoE da 1 trilione di parametri con 32 miliardi attivati e addestrato su circa 15 trilioni di token misti visivi e testuali. Si distingue per l’integrazione nativa visione-linguaggio, la codifica visiva da design UI o flussi video, e uno sciame di agenti autodiretti che scompone compiti complessi in specialisti paralleli. È adatto a sviluppatori che necessitano di un modello agentico di ragionamento capace da eseguire in autonomia.

Conosciuto per

Generazione di codice direttamente da screenshot UI, diagrammi o flussi video
Modalità sciame di agenti: scompone i compiti in sotto-agenti paralleli specifici per dominio
OCR avanzato, parsing di documenti e ragionamento su grafici da input visivi
Contesto da 256K token con modalità istantanea e modalità di riflessione disponibili
Pesi open su Hugging Face; 1 trilione di parametri totali, 32 miliardi attivi per token

Attenzione a

1 trilione di parametri totali richiede hardware serio per l’esecuzione locale; la maggior parte degli utenti userà un’API.
I termini di licenza non sono dettagliati nella scheda pubblicata — controlla il repository prima di qualsiasi uso commerciale.
La modalità di riflessione aggiunge latenza e token in output; i costi possono salire rapidamente in esecuzioni agentiche lunghe a $2,50/M output.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Codice da screenshot UI

I'm attaching a screenshot of a web dashboard. Write clean, production-ready React and Tailwind CSS code that reproduces this layout exactly, including the chart, the sidebar navigation, and the data table. Add comments explaining any non-obvious layout decisions.

Agente di ricerca multi-step

Act as an autonomous research agent. Break the following task into parallel sub-tasks, assign each to a specialist role, and synthesise the results into a final report: compare the energy efficiency, cost trajectory, and adoption barriers of solid-state batteries versus lithium-iron-phosphate batteries for grid storage through 2030.

Problema matematico difficile da competizione

Solve this problem step by step, showing all working and checking your answer: Find all pairs of positive integers (m, n) such that m squared minus n squared equals 2025, and prove that your list is complete.

Confronta con

Kimi Latest
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.29/M, output $24.00/M
Kimi K3
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.30/M, output $11.94/M
Kimi K2 Thinking
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.60/M, output $2.50/M
Kimi K2.7 Code
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.67/M, output $3.35/M

Altri modelli di testo da moonshotai

Domande frequenti

Are the weights open and can I run Kimi K2.5 locally?: Sì, i pesi sono pubblicati su Hugging Face in moonshotai/Kimi-K2.5. Con 1 trilione di parametri totali e 32 miliardi attivi per token tramite MoE, servirà una notevole memoria GPU per eseguirlo localmente — consulta le guide VRAM prima di procedere.
What does Kimi K2.5 cost and what is its context window?: Via API costa $0,50 per milione di token in input e $2,50 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 256K token.
How is Kimi K2.5 different from Kimi K2?: K2.5 è costruito sopra Kimi K2 Base con un pretraining continuato su circa 15 trilioni di token misti visivi e testuali, aggiungendo multimodalità nativa, capacità di codifica visiva e il paradigma di esecuzione a sciame di agenti che K2 non aveva.

Verdetto del capitano
Un raro modello open-weight che prende sul serio visione, orchestrazione agentica e ragionamento complesso insieme — vale il costo infrastrutturale se ti servono tutti e tre.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Modelli simili

Nemotron 3 Ultra

TEXT / LLM

DeepSeek Flash Latest

Modelli di IA per generare immagini, video e testo

Kimi K2.5 è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM, controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza e aprilo su PirateDiffusion o BitVector per provarlo.

Altri modelli Text / LLM Altri Testo / LLM Text / LLM llm moonshotai visione ragionamento agenti programmazione contesto lungo

Sfoglia per famiglia di modelli