확정날짜 확실성: 확정확정으로 발표됨출처가 날짜를 얼마나 확정적으로 표현하는지: 확정, 예정, 추정, 연기, 미확인.“확정” 핀 모두 보기신뢰도 82%종합 신뢰도: 82%핀의 출처와 참고 자료가 날짜를 얼마나 뒷받침하는지.출처를 포함한 자료 6건이 핀의 시작·종료 시각을 얼마나 강하게 뒷받침하는지에 대한 가중 평균. 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다신뢰도 75% 이상 핀 모두 보기
Moonshot의 기술 블로그는 "Today, we are introducing Kimi[1] K2.5"로 시작하며 그림 파일에는 20260127이라는 날짜가 찍혀 있다. Hugging Face[2] 모델 카드는 2026-01-27에 공개되었고 OpenRouter[3]도 같은 날 kimi-k2.5를 등재했으며, The Decoder[6]는 1월 28일에 보도했다.Kimi K2.5 출시
원문에서 자동 번역됨
원본 제목: Kimi K2.5 Released
Moonshot AI는 약 15조 개의 시각·텍스트 혼합 토큰으로 지속 사전학습한 오픈 웨이트 네이티브 멀티모달 모델 Kimi K2.5를 공개했다. 최대 100개의 하위 에이전트를 1,500회의 도구 호출에 걸쳐 조율하는 Agent Swarm 모드를 갖췄다.
- Moonshot AI는 2026년 1월 27일 Kimi K2.5를 "the most powerful open-source model to date"로 소개했다. Kimi K2를 기반으로 약 15T의 시각·텍스트 혼합 토큰에 걸쳐 계속 사전학습했고, 네이티브 멀티모달 모델로 훈련되었다[1][2]
- 핵심 기능은 스스로 지휘하는 Agent Swarm으로, 최대 100개의 하위 에이전트가 최대 1,500회의 도구 호출에 걸쳐 병렬 워크플로를 실행하며 단일 에이전트 대비 실행 시간을 최대 4.5x 줄인다[1][6]
- 이 스웜은 Parallel-Agent Reinforcement Learning으로 훈련된다. 학습 가능한 오케스트레이터가 고정된 하위 에이전트들에게 작업을 나누고, 오케스트레이터가 하나의 에이전트로 되돌아가는 "serial collapse"를 보상으로 억제한다[1][4]
- Kimi.ai와 앱은 출시 당시 K2.5 Instant, Thinking, Agent, Agent Swarm(베타)의 네 가지 모드를 제공했으며, API와 오픈소스 터미널 도구 Kimi Code도 함께 나왔다. 가중치는 Hugging Face에서 수정된 MIT 라이선스로 공개되어 있다[1][2]
- Moonshot의 비용 차트는 K2.5를 GPT-5.2(xhigh)와 비교해 더 적은 비용을 보여 준다. SWE-bench Verified에서 5.1x, BrowseComp에서 21.1x, Humanity's Last Exam에서 10.1x 저렴하다[1]
주요 기능
- 전체 파라미터 1T, 활성 32B, 전문가 384개 중 8개 선택, 400M 파라미터의 MoonViT 비전 인코더, 256K 토큰 컨텍스트[2][6]
- Moonshot이 공개한 점수는 BrowseComp 74.9%(GPT-5.2 65.8%, Gemini 3 Pro 59.2%), DeepSearchQA 77.1%, SWE-Bench Verified 76.8%(GPT-5.2 80%, Claude 4.5 Opus 80.9%), MMMU Pro 78.5%, VideoMMMU 86.6%이다[6]
- 비전을 활용한 코딩: 스크린샷과 화면 녹화를 프런트엔드 코드로 바꾸고, 영상에서 웹사이트를 재구성하며, 자신의 출력을 시각적으로 점검한다[1]
- 기술 보고서는 2026년 2월 2일에 뒤따라 나왔으며 훈련 방식과 사후 훈련된 체크포인트가 담겼다[5]
- OpenRouter의 제공업체들은 입력 100만 토큰당 약 $0.49~$0.60, 출력 100만 토큰당 $2.50~$3.33으로 가격을 책정했다[3]