参考資料 6確度 82%総合信頼度: 82%ピンの情報源と参照がその日付をどれだけ裏付けているか。出典を含む 6 件の資料がピンの開始・終了時刻をどれだけ強く裏付けているかの加重平均。最新の資料より180日古くなるごとに重みは半分になります確度75%以上のピンをすべて表示
最初の項目は常にピンの出典です。全体の確度は、各資料が上記の開始・終了時刻をどれだけ強く裏付けているかの加重平均です。最新の資料より180日古くなるごとに、重みは半分になります。
- [1]90%kimi.com/blog/kimi-k2-5kimi.com· 投稿 2026年10月12日· 開始 2026年1月27日 ✓· スコアの 24%
Moonshotの技術ブログは「Today, we are introducing Kimi K2.5」で始まり、図版ファイルには20260127の日付が付いている。Hugging Face[2]のモデルカードは2026-01-27に公開され、OpenRouter[3]も同日にkimi-k2.5を掲載し、The Decoder[6]は1月28日に報じた。
- [2]90%moonshotai/Kimi-K2.5 - Hugging Facehuggingface.co· 追加 2026年10月12日· スコアの 24%
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· 追加 2026年10月12日· スコアの 24%
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· 公開 2026年2月17日· スコアの 10%
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· 公開 2026年2月2日· スコアの 9%
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.
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