Tout savoir sur Kimi K2.5

Ce qu'il faut savoir

Moonshot AI a publié Kimi K2.5 le 27 janvier 2026. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent. C'est un modèle à poids ouverts : il peut être installé chez vous, sur un serveur maîtrisé, en plus d'être proposé par 43 fournisseurs d'API recensés sur models.dev. Il a donc 9 mois au 22 octobre 2026.

Nous le rangeons parmi les modèles à poids ouverts (68 modèles dans cette catégorie sur le site).

Prix et budget

Kimi K2.5 est facturé 0,58 $US par million de tokens en entrée et 3 $US en sortie (médiane de 43 hébergeurs, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,018 $US, soit 17,6 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 3 fois le prix de sortie médian des modèles à poids ouverts (1 $US).

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Performances mesurées

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), Kimi K2.5 obtient un indice de capacité de 78,1 sur 100, calculé sur 4 tests de notre panier.

Il ne figure pas parmi les 30 premiers du classement hebdomadaire.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 87,6 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 92,2 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• SWE-bench Verified (correction de vrais bugs logiciels) : 73,8 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 4.7, atteint 83,5 %
• Terminal-Bench (tâches d'agent dans un terminal) : 43,2 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5, atteint 84,7 %

Ce qu'il sait faire

Sa fenêtre de contexte atteint 262 144 tokens, soit environ 393 pages de texte à 500 mots par page : assez pour un long rapport ou plusieurs contrats d'un coup. Une réponse peut compter jusqu'à 98 304 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image et vidéo. Ses connaissances s'arrêtent à janvier 2025 : au-delà, il lui faut une recherche web ou vos documents.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Les poids sont publiés sur Hugging Face (moonshotai/Kimi-K2.5). Voir aussi notre sélection de modèles open source.

Pour quels usages ?

Par sa catégorie, Kimi K2.5 vise d'abord les projets où vous voulez garder la main sur vos données ou sur l'hébergement, ou adapter le modèle à votre domaine.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Alternatives

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Kimi K2.5 sont :

• GLM-5.3 (Zhipu AI (Z.ai), indice 78,8) — voir le comparatif
• GLM-5 (Zhipu AI (Z.ai), indice 77,2) — voir le comparatif
• Kimi K3 (Moonshot AI, indice 80,7) — voir le comparatif
• Muse Spark Open (Meta, indice 75,2) — voir le comparatif