Kimi · 2026-02 · スパースMoE · マルチモーダル

Kimi K2.5

Kimi K2.5 は Kimi が 2026-02 に公開した マルチヘッド潜在注意(MLA) Transformer です。61 層、隠れ次元 7168、コンテキスト長 262,144 トークン。

層スタック

注意機構 ×61 · 層数 61

主要スペック

開発元Kimi
公開日2026-02
総パラメータ1,040.2 B
活性パラメータ32.8 B
コンテキスト262,144 tokens
注意機構MLA · kv_lora_rank 512
層数61
隠れ次元7,168
注意ヘッド64
語彙数163,840
位置エンコーディングRoPE
正規化RMSNorm
活性化関数silu
学習精度fp8
アーキテクチャクラスKimiK25ForConditionalGeneration

アーキテクチャ概要

視覚入力 → トークン t₁ t₂ t₃ t₄ 入力トークン Embedding · 語彙数 163,840 → 隠れ次元 7,168 Q · 64 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention KV キャッシュ/トークン ≈ 512+64(デンス 2·7,168 → 約 1/24.9) ルーター E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +376… 共有エキスパート ×1 384 エキスパートから top-8 · トークンごとに約 32.8B パラメータ活性 × 61 Transformer ブロック 注意機構 FFN / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 語彙数 163,840 p p p → 次のトークン 位置エンコーディング RoPE 学習精度 FP8 コンテキスト 256K tok Vision ⇢ token
同梱の config.json に基づき作図 · 61 層 / 隠れ次元 7,168 / コンテキスト 262,144。図は本サイトのオリジナルです。

注意機構

マルチヘッド潜在注意(MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=50,000.

FFN / MoE

スパースなMixture-of-Expertsモデルで、384 個のルーティングエキスパートと top-8 ルーティングを持ち、トークンごとに約 32.8B のパラメータが活性化します。

フィールド単位の比較

同一開発元の前世代モデルと比較します。前世代がない場合は構造最相似モデルと比較。倍数欄 = 本モデル ÷ 比較対象。

前世代 Kimi Linear 48B A3B との全フィールド比較
モデルKimi K2.5Kimi Linear 48B A3B倍数
model_typekimi_k25kimi_linear
architecturesKimiK25ForConditionalGenerationKimiLinearForCausalLM
hidden_size71682304×3.11
num_hidden_layers6127×2.26
num_attention_heads6432×2.00
num_key_value_heads6432×2.00
head_dim72
intermediate_size184329216×2.00
hidden_actsilusilu
n_routed_experts384
num_experts_per_tok8
n_shared_experts1
moe_intermediate_size20481024×2.00
kv_lora_rank512512≈1
qk_rope_head_dim6464≈1
q_lora_rank1536
rope_theta5000010000×5.00
max_position_embeddings262144
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size163840163840≈1
num_nextn_predict_layers00
bos_token_id163584163584≈1
dtypebfloat16bfloat16
eos_token_id163585163586≈1
ignore_index-100
media_placeholder_token_id163605

構造が最も近いモデル

類似度は 0(共通のカテゴリ特徴なし)から 1(構造プロファイルが完全に一致)の範囲です。

config.json の全フィールド

79 フィールド
architecturesKimiK25ForConditionalGeneration
bos_token_id163584
dtypebfloat16
eos_token_id163585
ignore_index-100
media_placeholder_token_id163605
model_typekimi_k25
pad_token_id163839
tie_word_embeddingsfalse
use_unified_vision_chunktrue
video_placeholder<|kimi_k25_video_placeholder|>
_name_or_path
add_cross_attentionfalse
attention_biasfalse
attention_dropout0
aux_loss_alpha0.001
chunk_size_feed_forward0
diversity_penalty0
do_samplefalse
early_stoppingfalse
encoder_no_repeat_ngram_size0
ep_size1
first_k_dense_replace1
hidden_actsilu
hidden_size7168
initializer_range0.02
intermediate_size18432
is_decoderfalse
is_encoder_decoderfalse
kv_lora_rank512
length_penalty1
max_length20
max_position_embeddings262144
min_length0
moe_intermediate_size2048
moe_layer_freq1
n_group1
n_routed_experts384
n_shared_experts1
no_repeat_ngram_size0
norm_topk_probtrue
num_attention_heads64
num_beam_groups1
num_beams1
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers61
num_key_value_heads64
num_nextn_predict_layers0
num_return_sequences1
output_attentionsfalse
output_hidden_statesfalse
output_scoresfalse
pretraining_tp1
q_lora_rank1536
qk_nope_head_dim128
qk_rope_head_dim64
remove_invalid_valuesfalse
repetition_penalty1
return_dicttrue
return_dict_in_generatefalse
rms_norm_eps0.00001
rope_theta50000
routed_scaling_factor2.827
scoring_funcsigmoid
seq_auxtrue
temperature1
tf_legacy_lossfalse
tie_encoder_decoderfalse
top_k50
top_p1
topk_group1
topk_methodnoaux_tc
torchscriptfalse
transformers_version4.56.2
typical_p1
use_bfloat16false
use_cachetrue
v_head_dim128
vocab_size163840