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Kimi K2.5OPEN
Kimi K2.5 (Moonshot AI): Live-API-Preise, Kontextfenster und die besten Open-Source-Alternativen, täglich verfolgt von OpenSourceAI.tech.
Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Kimi K2.5, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.
Für dasselbe Budget bietet Kimi K2.5 4,8-mal mehr Leistung. Open Weights bedeuten auch, dass Sie es selbst hosten können und nichts pro Token zahlen müssen.
Über dieses Modell
Kimi K2.5 ist ein Open-Weight-AI-Modell von Moonshot AI. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die untenstehenden Preise sind Listenpreise für gehostete APIs, die stündlich verfolgt werden, wenn Sie Bequemlichkeit gegenüber Selbsthosting bevorzugen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Kimi K2.5?
Kimi K2.5 ist ein KI-Sprachmodell von Moonshot AI. Es hat offene Gewichte: Sie können es herunterladen und kostenlos auf Ihrer eigenen Hardware ausführen. Es erzielt 35.4 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist Kimi K2.5 kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Kimi K2.5 selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei 0,57 $ pro Million Eingabetokens und 2,85 $ pro Million Ausgabetokens.
Worin ist Kimi K2.5 gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 87.9%, Humanity's Last Exam 29.4%, Long Context Reasoning 65.3%, SciCode 49%, IFBench 70.2%, τ²-Bench 95.9%, τ-Bench Banking 14.2%, Terminal-Bench 45.7%, Terminal-Bench Hard 34.8%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.
Kann ich Kimi K2.5 selbst hosten?
Ja. Kimi K2.5 hat offene Gewichte, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.
Open-Source-Alternativen
Je nach Arbeitslast kann ein Open-Weight-Modell, das Sie selbst hosten können, die Kosten drastisch senken oder die Preisgestaltung pro Token vollständig entfernen. Unsere Vergleichsseiten stellen dieses Modell neben die stärksten Open-Source-Kandidaten.