Kimi K2.5 (TensorX)

Kimi K2.5 (TensorX) 属于 kimi-k2 系列，由 Eden AI 上架，发布日期为 2026 年 1 月 27 日，权重开放，可自行部署。它要解决的问题集中在长输入与长输出两端：上下文窗口 262144 tokens，单次最大输出同样是 262144 tokens，这意味着整份文档、整段代码库或长对话记录可以一次送入而不必先做切片压缩。输入侧除文本外还接受图像，输出侧仅为文本，适合把图片当作资料而非成品。能力项覆盖推理、工具调用、结构化输出与附件输入，能接入检索或外部接口链路，并按预定格式回填结果。知识截止时间为 2025 年 1 月，此后信息需依赖外部检索补足。本站仅收录 1 家平台上架信息，且没有该模型的第三方跑分，因此它能被确认的是形态与能力边界，而非量化强弱。对需要在私有环境处理超长材料、又不想被单一闭源接口锁定的团队，这类开放权重模型是一个可评估的选项。

选型建议需要超长上下文、可自部署权重并能接受暂无公开跑分时选它；若输出量大或需要图像生成，应转向输出更便宜或模态更全的模型。

• 一次性读取数百页合同或财报，抽取关键条款并输出结构化表格
• 把扫描件或设计稿作为图像输入，转成文字说明与字段清单
• 接入工具调用链路，让模型查询外部接口并按格式回填结果
• 自行部署开放权重，在私有环境中处理不外发的长文档
• 借助超长单次输出生成完整长文初稿，减少分段拼接与人工合并

官方未公开完整技术报告，可确认的是它属于 kimi-k2 家族、权重开放，并同时接受文本与图像输入。

• 结构沿用 kimi-k2 家族的开放权重形态，可自行部署或经第三方平台调用；具体参数规模与网络细节公开资料较少，应以权重说明为准。
• 能力支持推理、工具调用、结构化输出与附件输入，图像作为输入一并送入，输出限定为文本，不生成图片。
• 披露知识截止到 2025 年 1 月，上下文窗口与单次最大输出同为 262144 tokens，长材料处理时不需要额外截断策略。

开源权重

是

模型家族

kimi-k2

本站未收录该模型的公开跑分，性能判断只能根据能力项、模态与上下文规格做定性描述。

• 强项超长上下文叠加同等长度的单次输出，配合工具调用与结构化输出，适合一次性读完整套材料并产出完整结果。
• 短板缺少第三方评测数据，推理与图像理解的实际水平无法量化对比；输出仅限文本，不能生成图像或音频。
• 适合对上下文长度敏感、需要开放权重做私有部署、并能接受暂无公开跑分参考的团队优先考虑。

官方价输入 0.5 美元、输出 2.8 美元每百万 tokens，缓存读 0.125 美元，输出价约为输入价的五倍多。

• 价格定位输入价在对比组中偏高，输出价 2.8 美元/百万 tokens 处于组内高位，成本结构明显偏向输出侧。
• 横向对比与同家族 Kimi K2 Instruct 输入价持平、输出略高；相较 Qwen3 系列与 Step 系列，输入价高出 60% 至 82%。
• 平台差价Requesty 与 models.dev·edenai 报 0.45/2.25 美元，比官方价低约一成；models.dev 报价与官方一致。
• 省钱缓存读约等于输入价四分之一，长系统提示与固定知识库反复复用时节省明显；也可优先走报价更低的平台。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.5/M / $2.8/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站仅收录 1 家平台的上架与报价数据，且无第三方跑分，前述判断只反映该渠道与公开能力项。
• 边界知识截止 2025 年 1 月，之后的事实需靠检索或工具补足；输出仅文本，图像只作为输入使用。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。