Moonshot Kimi K2 (0905 baseline) — نموذج محادثة MoE بمعاملات 1T مع 32B نشط لكل تمريرة، وسياق 256k، وأداء متوازن.
Kimi K2.5 هو نموذج لغة متعدد الوسائط تم إنشاؤه بواسطة المزود Kimi. يقبل مدخلات النصوص والصور وهو مصمم للتعامل مع مهام السياق الطويل بنافذة سياقية تبلغ 262,144 رمزًا. يمكن للنموذج إنشاء ما يصل إلى…
تتميز Kimi K2.5 في فهم السياقات الطويلة بنافذة رموز (tokens) تبلغ 262K. يمكنها معالجة مستندات كاملة في تمريرة واحدة، مما يتيح مهام مثل التلخيص، الإجابة عن الأسئلة، واستخراج المعلومات عبر النصوص الطويلة. قدرة إدخال الصور تسمح بالاستدلال متعدد الوسائط — على سبيل المثال، وصف رسم بياني، قراءة نص من صورة، أو دمج البيانات البصرية والنصية للإجابة عن أسئلة معقدة. تشير درجة τ²-Bench العالية (95.9) إلى أداء قوي في استخدام الأدوات ومهام الاستدلال متعدد الخطوات، مثل استدعاء APIs، إجراء العمليات الحسابية، أو تصفح البيانات.
يجب عليك اختيار Kimi K2.5 عندما تتطلب مهمتك نافذة سياق كبيرة (أكثر من 32 ألف رمز) أو عندما تحتاج إلى معالجة الصور. إذا كانت مهمتك قائمة على النص فقط وتتناسب مع نافذة من 4K إلى 32K رمزًا، فقد يكون النموذج الأصغر أكثر فعالية من حيث التكلفة. قوة Kimi K2.5 في التفكير باستخدام الأدوات (والتي يتجلى ذلك من خلال درجة τ²-Bench الخاصة به) تجعله مناسبًا لسير العمل الوكيل حيث يجب على النموذج استدعاء الأدوات الخارجية، والتعامل مع التفاعلات متعددة الأدوار، أو اتباع تعليمات معقدة. لتوليد النص البسيط أو التصنيف، قد يكون النموذج الأرخص كافيًا.
المهام التي تستفيد أكثر من ذلك تشمل: تحليل المستندات الطويلة (مثل مراجعة العقود، تلخيص الأوراق الأكاديمية)، التفكير متعدد الوسائط (مثل التعليق على الصور، الأسئلة والأجوبة البصرية)، سير العمل الوكيل (مثل أتمتة الويب، توليد الكود بعدة خطوات)، والمهام التي تتطلب سياقًا ثابتًا عبر العديد من الجولات (مثل روبوتات الدعم الفني التي تتعامل مع تاريخ طويل). إن الجمع بين السياق الكبير والإدخال الصوري يجعله مفيدًا بشكل خاص في مجالات مثل الرعاية الصحية (تحليل التقارير والصور)، القانون (مراجعة المستندات)، والبحث العلمي (معالجة الرسوم البيانية والمنشورات).
لم يتم تقديم قيود محددة، ولكن كنموذج كبير، قد يكون لديه زمن استجابة أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر. تسعير كل رمز أعلى من بعض البدائل المدمجة، لذا قد لا يكون فعالاً من حيث التكلفة للمطالبات القصيرة جدًا. قد تستهلك معالجة إدخال الصور العديد من الرموز، مما يزيد التكلفة. أداء النموذج على المهام غير المشمولة بمعيار τ²-Bench غير مؤكد. يجب على المستخدمين الاختبار على بياناتهم الخاصة لتأكيد الملاءمة. يتم الوصول إلى النموذج عبر OrcaRouter، الذي يضيف طبقة API قياسية ولكن لا يضيف أي رسوم إضافية على تسعير المزود.
τ²-Bench هو معيار تقييم مصمم لاختبار وكلاء الذكاء الاصطناعي في مهام التفكير الواقعية باستخدام الأدوات. يقوم باختبار قدرة النموذج على فهم التعليمات، تخطيط الخطوات، استخدام الأدوات الخارجية (مثل الآلات الحاسبة ومحركات البحث)، وإنتاج نتائج صحيحة. تشير درجة 95.9 إلى أن Kimi K2.5 يؤدي بقوة شديدة في هذه المهام العملية للتفكير. ومع ذلك، لا يعكس هذا الرقم الوحيد الأداء في أبعاد أخرى مثل الإبداع، الدقة الواقعية، أو دعم اللغات المتعددة. يوفر هذا المعيار مرجعًا مفيدًا لمقارنة النماذج المُحسَّنة لسير عمل الوكلاء.
رقم القياس الوحيد المتاح للجمهور لنموذج Kimi K2.5 هو درجته في τ²-Bench والبالغة 95.9. لا توجد أرقام قياسية أخرى (مثل MMLU، HumanEval) في الحقائق المصدرية. لذلك، لا يمكن إجراء مقارنات مباشرة باستخدام هذه البيانات وحدها. بشكل عام، تشير الدرجة المرتفعة في τ²-Bench إلى أن Kimi K2.5 تنافسي مع النماذج الأخرى المصممة لاستخدام الأدوات والمهام متعددة الخطوات. يجب على المستخدمين إجراء تقييماتهم الخاصة على حالات الاستخدام المحددة لتحديد ما إذا كان يلبي متطلباتهم من الأداء. توفر OrcaRouter الوصول إلى هذا النموذج بدون أي رسوم إضافية.
لا توجد أرقام محددة لزمن الاستجابة أو عدد الرموز في الثانية لنموذج Kimi K2.5. باعتباره نموذجًا كبيرًا بحجم نافذة سياق تبلغ 262 ألف رمز، سيكون وقت الاستدلال أطول عمومًا من النماذج الأصغر، خاصةً مع المطوّلات الطويلة أو أعداد المخرجات العالية من الرموز. يعتمد زمن الاستجابة أيضًا على الأجهزة التي يستخدمها المزوّد (Kimi) والحمل الحالي على واجهة OrcaRouter's API. بالنسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي، يجب على المستخدمين اختبار النموذج مع أحجام المطوّلات النموذجية الخاصة بهم لتحديد أوقات الاستجابة المقبولة. التسعير يكون لكل رمز وليس لكل طلب، لذا لا تُطبّق رسوم إضافية على السرعة.
سعر Kimi K2.5 هو 0.60 دولار لكل مليون رمز إدخال و 3.00 دولار لكل مليون رمز إخراج. يتم احتساب هذه الأسعار بسعر المزود بدون أي زيادة، مما يعني أن OrcaRouter ينقل التكلفة الدقيقة من Kimi. لا توجد رسوم إضافية أو أسعار متدرجة. تشمل رموز الإدخال رموز النص والصور. رموز الإخراج هي الاستجابة المُنشأة. التسعير لكل رمز، لذا تعتمد التكلفة الإجمالية على طول الطلب والاستجابة. لا توجد رسوم منفصلة لمعالجة الصور تتجاوز عدد الرموز.
الحقائق المقدمة لا تذكر أي آليات للتخزين المؤقت أو خصومات تسعير خاصة لـ Kimi K2.5. لا تتضمن واجهة برمجة التطبيقات القياسية لـ OrcaRouter التخزين المؤقت التلقائي للمطالبات في الوقت الحالي. يمكن للمستخدمين تحسين التكاليف من خلال إدارة طول المطالبة بعناية وتقليل الرموز غير الضرورية. بالنسبة للمهام المتكررة، قد يؤدي تجميع عدة استعلامات في طلب واحد إلى تقليل إجمالي استخدام الرموز. نظرًا لعدم وجود هامش ربح على أسعار المزود، فإن تكلفة النموذج مرتبطة مباشرة باستهلاك الرموز. فكر في استخدام نموذج أصغر للمهام التي تتناسب مع سياق أقصر لتوفير المال.
المفاضلة الأساسية هي بين الأداء والتكلفة. سعر Kimi K2.5 لكل رمز مخرج ($3.00/1M) أعلى من العديد من النماذج الأصغر. بالنسبة للمهام التي تتطلب مخرجات طويلة (مثل توليد المستندات الكاملة)، يمكن أن تتراكم التكاليف بسرعة. ومع ذلك، قد تقلل نافذة السياق الكبيرة الحاجة إلى استدعاءات API متعددة لمعالجة المدخلات الطويلة، مما قد يوفر النفقات الإجمالية. إضافة قدرة إدخال الصور تزيد من استهلاك الرموز ولكنها قد تلغي الحاجة إلى خطوط معالجة صور منفصلة. يجب على المستخدمين تقييم أحجام الرموز المتوقعة ومقارنتها بالبدائل عبر OrcaRouter لإيجاد الأنسب.
يمكن الوصول إلى Kimi K2.5 عبر واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI الخاصة بـ OrcaRouter. عنوان URL الأساسي هو https://api.orcarouter.ai/v1. يجب استخدام معرف النموذج 'kimi/kimi-k2.5' في طلباتك. تتم المصادقة عبر مفتاح API يتم الحصول عليه من OrcaRouter. تدعم واجهة برمجة التطبيقات نقاط النهاية نفسها لواجهة Chat Completions من OpenAI، بما في ذلك chat completions والتدفق (streaming). مثال: أرسل طلب POST إلى /chat/completions مع model: 'kimi/kimi-k2.5'، مصفوفة messages (يمكن أن يتضمن المحتوى نصوصًا وعناوين URL للصور)، ومعاملات اختيارية مثل temperature، max_tokens (حتى 32768)، وstream.
يدعم النموذج المعايير القياسية من واجهة برمجة تطبيقات الدردشة OpenAI: 'model'، 'messages' (مصفوفة تحتوي على دور ومحتوى)، 'max_tokens' (القيمة الافتراضية تختلف، الحد الأقصى 32768)، 'temperature' (الافتراضي 0.7)، 'top_p'، 'stop'، 'stream' (قيمة منطقية)، و 'frequency_penalty' و 'presence_penalty'. يتم التعامل مع إدخال الصور عبر أجزاء المحتوى من نوع 'image_url' في رسالة المستخدم. يحترم النموذج حد السياق البالغ 262144 رمزًا، لذا يجب ألا يتجاوز مجموع prompt+max_tokens هذا الحد. قد يتم قبول جميع معلمات OpenAI الأخرى ولكن تأثيرها يعتمد على نموذج Kimi الأساسي.
عملية الترحيل بسيطة لأن واجهة API الخاصة بـ OrcaRouter متوافقة مع OpenAI. كل ما عليك فعله هو تغيير عنوان URL الأساسي إلى https://api.orcarouter.ai/v1، ومفتاح API الخاص بك إلى مفتاح OrcaRouter، وتحديث اسم النموذج إلى 'kimi/kimi-k2.5'. إذا كان رمزك الحالي يستخدم مكتبة Python الخاصة بـ openai، يمكنك تعيين `openai.api_base` و `openai.api_key`. بالنسبة لإكمالات المحادثة (chat completions)، يظل تنسيق الرسالة كما هو؛ وإذا كنت قد استخدمت سابقًا إدخالات صور مع GPT-4V، فإن تنسيق جزء `image_url` مطابق تمامًا. قم بتعديل `max_tokens` إذا تجاوز 32768. لا حاجة لأي تغييرات أخرى للوظائف الأساسية.
بناءً على الحقائق المقدمة، يوفر Kimi K2.5 نافذة سياق تبلغ 262,144 رمزًا، وهو أكبر من النماذج النموذجية مثل GPT-4 (32K) لكنه مشابه لنماذج السياق الطويل الأخرى مثل Gemini 1.5 Pro (حد 1M) أو Claude 3.5 Sonnet (200K). أسعاره البالغة 0.60 دولار/3.00 دولار لكل مليون رمز تنافسية، والهامش الصفري من OrcaRouter يحافظ على التكاليف متوقعة. درجة τ²-Bench البالغة 95.9 تشير إلى استدلال قوي في استخدام الأدوات، ولكن بدون معايير إضافية، لا يمكن إجراء مقارنة كاملة للأداء. يجب على المستخدمين التقييم بناءً على مهامهم الخاصة.
النماذج الأصغر على OrcaRouter (مثل gpt-4o-mini أو نماذج مضغوطة أخرى) تكون عادةً أقل تكلفة لكل رمز، وأسرع في زمن الاستجابة، وتحتوي على نوافذ سياق أقصر. وهي مناسبة للمهام البسيطة، التصنيف، أو الاستعلامات القصيرة. أما Kimi K2.5، بفضل نافذة السياق التي تبلغ 262 ألف رمز ودعم الصور، فهو أفضل للاستدلال المعقد، المستندات الطويلة، والإدخالات متعددة الوسائط. المقابل هو تكلفة أعلى لكل رمز وزمن استجابة أبطأ محتمل. إذا كانت مهمتك لا تتطلب السياق الكبير أو القدرات متعددة الوسائط، فإن نموذجًا أرخص سيكون أكثر كفاءة. يجعل OrcaRouter من السهل التبديل بين النماذج لحالات الاستخدام المختلفة.
Kimi K2.5 مناسبة للإنتاج إذا كانت قدراتها تتوافق مع متطلباتك. يتم الوصول إلى النموذج عبر OrcaRouter، الذي يوفر بنية تحتية موثوقة لواجهة API وتوافقًا قياسيًا مع OpenAI. التسعير بسعر المزود دون أي هامش ربح شفاف. ومع ذلك، كما هو الحال مع أي نموذج تابع لجهة خارجية، يجب عليك اختبار الاتساق وزمن الوصول ومعالجة الأخطاء تحت التحميل. تشير نتيجة τ²-Bench إلى أداء قوي في سيناريوهات استخدام الأدوات، لكن الجاهزية للإنتاج تعتمد أيضًا على عوامل مثل وقت التشغيل، حدود المعدل، والدعم من OrcaRouter. اتصل بـ OrcaRouter للحصول على تفاصيل اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) والتوفر.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi/kimi-k2.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensnpresence_penaltyprompt_cache_keyreasoningresponse_formatsafety_identifierstopstreamstream_optionstemperaturethinkingtoolstop_p| الإدخال / 1M توكن | $0.600 |
| الإخراج / 1M توكن | $3.00 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M | $0.100 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
GET /api/public/models/kimi/kimi-k2.5فتح @misc{orcarouter_kimi_k2_5,
title = {kimi/kimi-k2.5 API},
author = {kimi},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k2.5}
}kimi. (n.d.). kimi/kimi-k2.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k2.5