Kimi K2.5はオープンソース化されていますか？3ステップで完了するKimi K2.5 API連携ガイド

著者注：Kimi K2.5は完全にオープンソース化されました。この記事では、オープンソースライセンス、モデルのダウンロード、API連携方法について詳しく解説し、APIYIを通じてKimi K2.5を素早く呼び出すための完全なコード例を提供します。

Kimi K2.5はオープンソース化されましたか？これは、多くの開発者が最近最も関心を寄せている質問です。嬉しいことに、Moonshot AIは2026年1月26日に Kimi K2.5を完全にオープンソース化 しました。これにはコードとモデルウェイトが含まれており、Modified MIT Licenseが採用されています。

核心価値：この記事を読むことで、Kimi K2.5のオープンソースに関する詳細を理解し、セルフデプロイ、公式API、サードパーティプラットフォーム（APIYI apiyi.com など）の3つの連携方法を習得できます。これにより、1兆パラメータを持つこのマルチモーダルAgentモデルをプロジェクトですぐに活用できるようになります。

Kimi K2.5 オープンソースの主要ポイント

Kimi K2.5 オープンソースライセンスの詳細

Kimi K2.5 は Modified MIT License を採用しています。これは以下を意味します：

• 商用利用：商用製品での利用が可能で、ライセンス料を支払う必要はありません。
• 改変と配布：モデルを改変し、再配布することができます。
• ローカルデプロイ：プライベートデプロイを完全にサポートしており、データがローカルから出ることはありません。
• ファインチューニング：オープンソースのウェイトに基づいたドメイン固有のファインチューニングが可能です。

LLaMAシリーズの制限的なライセンスとは異なり、Kimi K2.5のライセンスは開発者にとって非常にフレンドリーで、特に企業レベルのアプリケーションシーンに適しています。

Kimi K2.5 オープンソースリソースの取得

モデルのウェイトとコードは以下のチャネルから取得できます：

Kimi K2.5 導入クイックスタートガイド

Kimi K2.5の導入方法には、主に「セルフホスティング」「公式API」「サードパーティプラットフォーム」の3つがあります。ほとんどの開発者には、GPUリソースなしで迅速に効果を検証できるAPI接続方式がおすすめです。

シンプルな実装例

以下は、APIYIプラットフォームを通じてKimi K2.5を呼び出すための最もシンプルなコードです。わずか10行で実行可能です。

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",  # apiyi.com で取得
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "量子コンピューティングの基本原理を説明してください"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
from typing import Optional

def call_kimi_k25(
    prompt: str,
    thinking_mode: bool = True,
    system_prompt: Optional[str] = None,
    max_tokens: int = 4096
) -> dict:
    """
    Kimi K2.5 APIを呼び出す

    引数:
        prompt: ユーザー入力
        thinking_mode: 思考モード（ディープリサーチ/推論）を有効にするかどうか
        system_prompt: システムプロンプト
        max_tokens: 最大出力トークン数

    戻り値:
        推論プロセスと最終回答を含む辞書
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
    )

    messages = []
    if system_prompt:
        messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    # 推論モードの設定
    extra_body = {}
    if not thinking_mode:
        extra_body = {"thinking": {"type": "disabled"}}

    response = client.chat.completions.create(
        model="kimi-k2.5",
        messages=messages,
        max_tokens=max_tokens,
        temperature=1.0 if thinking_mode else 0.6,
        top_p=0.95,
        extra_body=extra_body if extra_body else None
    )

    result = {
        "content": response.choices[0].message.content,
        "reasoning": getattr(response.choices[0].message, "reasoning_content", None)
    }
    return result

# 使用例 - Thinkingモード
result = call_kimi_k25(
    prompt="9.11と9.9はどちらが大きいですか？慎重に考えて答えてください",
    thinking_mode=True
)
print(f"推論プロセス: {result['reasoning']}")
print(f"最終回答: {result['content']}")

アドバイス：APIYI（apiyi.com）で無料テストクレジットを取得し、Kimi K2.5の推論能力を素早く検証しましょう。プラットフォームではすでにKimi K2.5がリリースされており、ThinkingモードとInstantモードの両方をサポートしています。

Kimi K2.5 導入プラン比較

Kimi K2.5 導入の3つの方法の詳細

方法1：ローカル・セルフホスティング

GPUリソースを保有し、データのプライバシー要件が厳しい企業に適しています。vLLMやSGLangを使用したデプロイが推奨されます。

# Ollamaを使用してワンクリックでデプロイ（48GB以上のVRAMが必要）
ollama run kimi-k2.5

方法2：公式 API

Moonshot公式プラットフォームを通じて導入し、最新機能のサポートを受けられます。

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_MOONSHOT_KEY",
    base_url="https://api.moonshot.cn/v1"
)

方法3：APIYIプラットフォームでの導入（推奨）

Kimi K2.5はすでに APIYI（apiyi.com）で利用可能であり、以下のメリットがあります。

• OpenAI形式の統一インターフェースにより、学習コスト・ゼロで導入可能
• GPT-4o、Claudeなどのモデルとの迅速な切り替え・比較をサポート
• 新規ユーザーに無料テストクレジットをプレゼント
• 国内からのアクセスが安定しており、プロキシ設定の手間が不要

導入のアドバイス：まずは APIYI（apiyi.com）を通じて機能検証と効果評価を行い、ビジネスシーンに適していることを確認してから、セルフホスティングなどの検討を進めることをお勧めします。

Kimi K2.5 と競合 API のコスト比較

Kimi K2.5は、一部のクローズドソースモデルに近い、あるいはそれを凌駕する性能を持ちながら、コストはClaude Opus 4.5のわずか 5分の1 程度に抑えられています。現在、最もコストパフォーマンスの高い1兆パラメータ級の大規模言語モデルの一つです。

よくある質問 (FAQ)

まとめ

Kimi K2.5 オープンソース連携の核心となるポイント：

1. 完全オープンソース：Kimi K2.5 は Modified MIT License を採用しており、コードと重みの両方が商用利用可能です。
2. 多彩な連携方法：セルフホスティング、公式API、サードパーティプラットフォームの3つの方法に対応しており、ニーズに合わせて選択できます。
3. 圧倒的なコストパフォーマンス：1兆パラメータ規模のモデルでありながら、コストは Claude Opus 4.5 のわずか5分の1です。

Kimi K2.5 は APIYI（apiyi.com）で提供を開始しています。新規ユーザーの方は無料クレジットを取得できますので、まずはプラットフォームを通じてモデルの効果を迅速に検証し、ご自身のビジネスシーンに適しているか評価することをお勧めします。

参考資料

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1. Kimi K2.5 HuggingFace モデルカード: 公式のモデル重みと技術ドキュメント

   • リンク: huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5
   • 説明: モデルの重み、デプロイガイド、APIの使用例を取得できます。

2. Kimi K2.5 技術レポート: 詳細なモデルアーキテクチャとトレーニング手法

   • リンク: kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
   • 説明: Agent Swarm、MoE アーキテクチャなどのコア技術の詳細を確認できます。

3. Moonshot オープンプラットフォーム: 公式APIドキュメントとSDK

   • リンク: platform.moonshot.ai/docs/guide/kimi-k2-5-quickstart
   • 説明: 価格設定やレート制限の説明を含む、公式の導入ガイドです。

4. Ollama Kimi K2.5: ローカルでのワンクリックデプロイソリューション

   • リンク: ollama.com/library/kimi-k2.5
   • 説明: ローカル環境でのテストや小規模なデプロイシーンに適しています。

著者: 技術チーム
技術交流: コメント欄での Kimi K2.5 の使用体験に関するディスカッションを歓迎します。さらなるモデル比較やチュートリアルについては、APIYI（apiyi.com）技術コミュニティをご覧ください。