Kimi-K2.5
종합 레이팅1062 · 87위레이팅 벤치 66개
컨텍스트 창—
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)오픈 웨이트
파라미터1.0TKimiK25ForConditionalGeneration
라이선스other
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벤치 점수68개코딩·에이전트·추론·지식·멀티모달·과학·보안
AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성추론·지식과 멀티모달이 두드러지는 오픈 웨이트 모델
종합 평가
종합 레이팅 1017(33위), 가중 비교 10.5다. 분야별로 추론·지식 1090(14위), 멀티모달 1068, 코딩 959(42위), 에이전트 898(19위)다. 과학·보안 레이팅은 자료 없음이다.
주요 벤치 결과
HF 리더보드에서 GPQA Diamond 87.6%(26/70), MMLU-Pro 87.1%(6/53), SWE-bench Multilingual 73%(12/26), MMMU-Pro 78.5%(3/10)를 기록했다. 서로 다른 벤치 점수는 직접적인 우열 비교로 해석하면 안 된다.
검증 주의 항목
SWE-bench Verified 70.8%, Terminal-Bench 2.0 43.2%, AIME 2026 95.8%, Video-MME v2 61.1% 등은 미검증 표기다. 실제 도입 전에는 업무와 같은 하네스에서 재현성을 확인할 필요가 있다.
도입 시 확인사항
오픈 웨이트이며 라이선스는 other다. 컨텍스트, 최대 출력, 입력·출력 가격은 자료 없음이다. 같은 공급사에는 Kimi-K3, Kimi-K2.7-Code, Kimi-K2.6 등 더 최신 모델이 있어 함께 검토할 수 있다.
수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.
분야별 레이팅
비슷한 모델과 비교 →| 분야 | 레이팅 | 분야 순위 | 벤치 수 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | 113 | 14 | |
| 에이전트 | 102 | 7 | |
| 추론·지식 | 62 | 32 | |
| 멀티모달 | 26 | 10 | |
| 과학·보안 | 61 | 3 |
차트를 불러오는 중입니다…
분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
68개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | Artificial Analysis | 45.7% | 59 / 97 | 40 | 확인됨 ↗ |
| Terminal-Bench Hard | Artificial Analysis | 34.8% | 36 / 93 | 60 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Pro | Public 731 | 50.7% | 48 / 63 | 24 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Verified | LLM Stats 집계 | 76.8% | 29 / 58 | 51 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Pro | LLM Stats 집계 | 50.7% | 51 / 55 | 7 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Verified | HF 리더보드 | 70.8% | 36 / 53 | 33 | 인용 ↗ |
| LiveCodeBench v6 | LLM Stats 집계 | 85% | 13 / 51 | 76 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.0 | LLM Stats 집계 | 50.8% | 30 / 40 | 26 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Multilingual | LLM Stats 집계 | 73% | 19 / 35 | 47 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.0 | HF 리더보드 | 43.2% | 18 / 32 | 45 | 인용 ↗ |
| SciCode | LLM Stats 집계 | 48.7% | 9 / 26 | 70 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Multilingual | HF 리더보드 | 73% | 12 / 26 | 56 | 확인됨 ↗ |
| IMO-AnswerBench | LLM Stats 집계 | 81.8% | 14 / 18 | 24 | 자기보고 ↗ |
| FrontierSWE | LLM Stats 집계 | 26% | 16 / 17 | 6 | 인용 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA | Artificial Analysis | 17.2% | 68 / 104 | 35 | 확인됨 ↗ |
| BrowseComp | LLM Stats 집계 | 74.9% | 26 / 47 | 46 | 자기보고 ↗ |
| APEX Agents | Artificial Analysis | 11.5% | 19 / 22 | 14 | 확인됨 ↗ |
| WildClawBench | HF 리더보드 | 30.8% | 20 / 22 | 10 | 인용 ↗ |
| Claw-Eval | HF 리더보드 | 52.8% | 19 / 21 | 10 | 인용 ↗ |
| APEX Agents | HF 리더보드 | 14.4% | 8 / 13 | 42 | 인용 ↗ |
| DeepSearch QA | LLM Stats 집계 | 77.1% | 9 / 11 | 20 | 자기보고 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam | Artificial Analysis | 30.7% | 58 / 141 | 59 | 확인됨 ↗ |
| Intelligence Index | Artificial Analysis | 23.5 | 68 / 141 | 52 | 확인됨 ↗ |
| AA-LCR | Artificial Analysis | 78% | 53 / 139 | 62 | 확인됨 ↗ |
| CritPT | Artificial Analysis | 3.1% | 67 / 139 | 52 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | Artificial Analysis | 87.9% | 46 / 130 | 65 | 확인됨 ↗ |
| IFBench | Artificial Analysis | 70.2% | 35 / 97 | 65 | 확인됨 ↗ |
| τ²-Bench Telecom | Artificial Analysis | 95.9% | 9 / 96 | 92 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | LLM Stats 집계 | 87.6% | 39 / 90 | 57 | 자기보고 ↗ |
| GPQA Diamond | HF 리더보드 | 87.6% | 26 / 70 | 64 | 확인됨 ↗ |
| Humanity's Last Exam | LLM Stats 집계 | 50.2% | 22 / 64 | 67 | 자기보고 ↗ |
| MMLU-Pro | LLM Stats 집계 | 87.1% | 8 / 60 | 88 | 자기보고 ↗ |
| MMLU-Pro | HF 리더보드 | 87.1% | 6 / 53 | 90 | 확인됨 ↗ |
| Humanity's Last Exam | HF 리더보드 | 24.4% | 27 / 48 | 45 | 인용 ↗ |
| AIME 2025 | LLM Stats 집계 | 96.1% | 9 / 40 | 79 | 자기보고 ↗ |
| LVBench | LLM Stats 집계 | 75.9% | 9 / 28 | 70 | 자기보고 ↗ |
| AIME 2026 | HF 리더보드 | 95.8% | 7 / 24 | 74 | 인용 ↗ |
| LiveBench | LLM Stats 집계 | 69.1% | 23 / 23 | 0 | 인용 ↗ |
| AA-LCR | LLM Stats 집계 | 70% | 6 / 22 | 76 | 자기보고 ↗ |
| MathVista-Mini | LLM Stats 집계 | 90.1% | 1 / 22 | 100 | 자기보고 ↗ |
| HMMT February 2026 | HF 리더보드 | 87.1% | 6 / 19 | 72 | 인용 ↗ |
| OCRBench | LLM Stats 집계 | 92.3% | 1 / 18 | 100 | 자기보고 ↗ |
| HMMT 2025 | LLM Stats 집계 | 95.4% | 4 / 15 | 79 | 자기보고 ↗ |
| SimpleVQA | LLM Stats 집계 | 0.7 | 5 / 15 | 71 | 자기보고 ↗ |
| WideSearch | LLM Stats 집계 | 79% | 5 / 15 | 71 | 자기보고 ↗ |
| LongBench v2 | LLM Stats 집계 | 61% | 5 / 14 | 65 | 자기보고 ↗ |
| ZEROBench | LLM Stats 집계 | 0.1 | 7 / 13 | 46 | 자기보고 ↗ |
| InfoVQAtest | LLM Stats 집계 | 92.6% | 1 / 11 | 100 | 자기보고 ↗ |
| MMVU | LLM Stats 집계 | 80.4% | 2 / 7 | 83 | 자기보고 ↗ |
| Seal-0 | LLM Stats 집계 | 57.4% | 1 / 7 | 100 | 자기보고 ↗ |
| WorldVQA | LLM Stats 집계 | 46.3% | 6 / 6 | 0 | 자기보고 ↗ |
| MotionBench | LLM Stats 집계 | 70.4% | 4 / 5 | 25 | 자기보고 ↗ |
| PaperBench | LLM Stats 집계 | 63.5% | 2 / 3 | 50 | 자기보고 ↗ |
| FinSearchComp T2&T3 | LLM Stats 집계 | 67.8% | 1 / 1 | 50 | 자기보고 ↗ |
| OJBench (C++) | LLM Stats 집계 | 57.4% | 1 / 1 | 50 | 자기보고 ↗ |
멀티모달
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | Artificial Analysis | 75.4% | 35 / 69 | 50 | 확인됨 ↗ |
| MMMU-Pro | LLM Stats 집계 | 78.5% | 18 / 61 | 72 | 자기보고 ↗ |
| CharXiv-R | LLM Stats 집계 | 77.5% | 30 / 48 | 37 | 자기보고 ↗ |
| MathVision | LLM Stats 집계 | 84.2% | 13 / 34 | 64 | 자기보고 ↗ |
| VideoMMMU | LLM Stats 집계 | 86.6% | 3 / 23 | 91 | 자기보고 ↗ |
| OmniDocBench 1.5 | LLM Stats 집계 | 88.8% | 10 / 20 | 53 | 자기보고 ↗ |
| Video-MME | LLM Stats 집계 | 87.4% | 4 / 11 | 70 | 자기보고 ↗ |
| MMMU-Pro | HF 리더보드 | 78.5% | 3 / 10 | 78 | 확인됨 ↗ |
| LongVideoBench | LLM Stats 집계 | 79.8% | 3 / 6 | 60 | 자기보고 ↗ |
| Video-MME v2 | HF 리더보드 | 61.1% | 2 / 4 | 67 | 인용 ↗ |
과학·보안
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| AA-Omniscience Accuracy | Artificial Analysis | 35.2% | 43 / 139 | 70 | 확인됨 ↗ |
| AA-Omniscience Index | Artificial Analysis | -7.3 | 61 / 139 | 57 | 확인됨 ↗ |
| CyberGym | LLM Stats 집계 | 41.3% | 19 / 19 | 0 | 자기보고 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
Hugging Face 다운로드 추이
30일 변화 -7.0K (-2.0%)차트를 불러오는 중입니다…
Hugging Face가 제공하는 최근 30일 다운로드 집계를 매일 기록한 값입니다(누적 다운로드가 아님).
레이팅이 비슷한 모델
- DeepSeek-V4-Flash 84위 · 1077 비교
- Laguna-S-2.1 85위 · 1073 비교
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Moonshot AI (Kimi)의 다른 모델
공급사 →- Kimi-K3 2026-06-13 · 1465
- Kimi-K2.7-Code 2026-06-11 · 1142
- Kimi-K2.6 2026-04-14 · 1215
- Kimi-K2-Thinking 2025-11-04 · 975
- Kimi K2-Thinking-0905 2025-09-05 · 999
- Kimi-K2-Instruct 2025-07-11 · 824