Todo sobre Kimi K2.5

Lo que hay que saber

Moonshot AI publicó Kimi K2.5 el 27 de enero de 2026. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero. Es un modelo de pesos abiertos: puede alojarlo usted mismo en una infraestructura que controla, y además lo ofrecen 43 proveedores de API recogidos en models.dev. Tiene, por tanto, 9 meses a 22 de octubre de 2026.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

Precio y presupuesto

Kimi K2.5 cuesta 0,58 US$ por millón de tokens de entrada y 3 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 43 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

En la práctica, una tarea de agente que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,018 US$, es decir, 17,6 US$ por 1000 tareas de este tipo.

Son 3 veces el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

Rendimiento medido

Según los resultados publicados por Epoch AI (consulta del 22 de octubre de 2026), Kimi K2.5 obtiene un índice de capacidad de 78,1 sobre 100, calculado con 4 pruebas de nuestra cesta.

No figura entre los 30 primeros del ranking semanal.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 87,6 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 92,2 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %
• SWE-bench Verified (corrección de errores reales de software): 73,8 % — el mejor modelo seguido, Claude Opus 4.7, alcanza 83,5 %
• Terminal-Bench (tareas de agente en una terminal): 43,2 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5, alcanza 84,7 %

Lo que sabe hacer

Su ventana de contexto alcanza 262.144 tokens, unas 393 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 98.304 tokens.

Acepta como entrada: texto, imagen y vídeo. Sus conocimientos llegan hasta enero de 2025: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

Los pesos están publicados en Hugging Face (moonshotai/Kimi-K2.5). Vea también nuestra selección de modelos open source.

¿Para qué usos?

Por su categoría, Kimi K2.5 está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Alternativas

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Kimi K2.5 son:

• GLM-5.3 (Zhipu AI (Z.ai), índice 78,8) — ver la comparativa
• GLM-5 (Zhipu AI (Z.ai), índice 77,2) — ver la comparativa
• Kimi K3 (Moonshot AI, índice 80,7) — ver la comparativa
• Muse Spark Open (Meta, índice 75,2) — ver la comparativa