Referensi 6KEYAKINAN 82%Keyakinan keseluruhan: 82%Seberapa baik sumber dan referensi pin mendukung tanggalnya.Rata-rata tertimbang dari seberapa kuat 6 referensi, termasuk sumber, mendukung waktu mulai dan berakhir pin; bobot sebuah referensi berkurang setengahnya untuk setiap 180 hari lebih lama dari yang terbaruTampilkan semua pin dengan keyakinan 75% atau lebih tinggi
Entri pertama selalu merupakan sumber pin. Keyakinan keseluruhan adalah rata-rata tertimbang dari seberapa kuat setiap referensi mendukung waktu mulai dan berakhir yang digunakan di atas; bobot sebuah referensi berkurang setengahnya untuk setiap 180 hari lebih lama dari yang terbaru.
- [1]90%kimi.com/blog/kimi-k2-5kimi.com· Diposting 12 Okt 2026· Mulai 27 Jan 2026 ✓· 24% dari skor
Blog teknis Moonshot dibuka dengan "Today, we are introducing Kimi K2.5" dengan berkas gambar bertanda 20260127; kartu model Hugging Face[2] dipublikasikan pada 2026-01-27 dan OpenRouter[3] mencantumkan kimi-k2.5 pada hari itu, dengan The Decoder[6] melaporkannya pada 28 Januari.
- [2]90%moonshotai/Kimi-K2.5 - Hugging Facehuggingface.co· Ditambahkan 12 Okt 2026· 24% dari skor
Moonshot's model card: native multimodal agentic model, 1T total / 32B activated parameters, 256K context, MoonViT vision encoder, Modified MIT license and the K2.5 (Thinking) benchmark table against GPT-5.2 (xhigh), Claude 4.5 Opus, Gemini 3 Pro and DeepSeek V3.2.[1]
- [3]70%Kimi K2.5 - OpenRouter endpointsopenrouter.ai· Ditambahkan 12 Okt 2026· 24% dari skor
OpenRouter's record: created 2026-01-27, 262,144-token context, text and image input and third-party provider prices of $0.49 to $0.60 per million input tokens and $2.50 to $3.33 output.
- [4]75%Moonshot AI releases Kimi K2.5 with agent swarm - InfoQinfoq.com· Diterbitkan 17 Feb 2026· 10% dari skor
17 February analysis of the PARL training method: only the orchestrator is trained while sub-agents stay frozen, the reward counters "serial collapse", and K2.5 beat GPT-5.2 Pro on BrowseComp and Claude Opus 4.5 on WideSearch.[1]
- [5]85%Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence - arXivarxiv.org· Diterbitkan 2 Feb 2026· 9% dari skor
Kimi[1] Team's technical report (submitted 2 February 2026): joint text-vision pre-training, vision-free SFT and joint RL, plus Agent Swarm, which cuts latency by up to 4.5x against single-agent baselines.
Sarankan koreksi
Ada yang kurang atau salah? Sampaikan dengan kata-kata Anda sendiri: tautan yang mendukung pin ini, tanggal mulai atau berakhir yang berbeda beserta alasannya, atau fakta yang kurang atau keliru. AI memeriksanya terhadap sumber pin ini, mencari sumber yang lebih baik, dan menambahkan halaman mana pun yang mendukung Anda. Sumber pin itu sendiri tetap paling diperhitungkan. Gambar yang menampilkan hal lain, atau menampilkannya dengan buruk, juga diperiksa, lalu diturunkan atau diganti.