Kimi K2.5 开源了吗？3 步完成 Kimi K2.5 API 接入指南

作者注：Kimi K2.5 已完全开源，本文详解开源协议、模型下载、API 接入方法，并提供通过 API易 快速调用 Kimi K2.5 的完整代码示例

Kimi K2.5 开源了吗？这是很多开发者近期最关心的问题。好消息是，月之暗面于 2026 年 1 月 26 日正式发布并 完全开源了 Kimi K2.5，包括代码和模型权重，采用 Modified MIT License 许可证。

核心价值：读完本文，你将了解 Kimi K2.5 的开源细节，并掌握 3 种接入方式——自部署、官方 API、第三方平台（如 API易 apiyi.com），快速在项目中使用这个万亿参数的多模态 Agent 模型。

Kimi K2.5 开源核心要点

Kimi K2.5 开源协议详解

Kimi K2.5 采用 Modified MIT License 许可证，这意味着：

• 商业使用：允许在商业产品中使用，无需支付授权费用
• 修改和分发：可以修改模型并重新分发
• 本地部署：完全支持私有化部署，数据不出本地
• 微调训练：可基于开源权重进行领域微调

与 LLaMA 系列的限制性许可不同，Kimi K2.5 的开源协议对开发者更加友好，特别适合企业级应用场景。

Kimi K2.5 开源资源获取

模型权重和代码可从以下渠道获取：

Kimi K2.5 接入快速上手

Kimi K2.5 接入方式主要有三种：自部署、官方 API、第三方平台。对于大多数开发者，推荐使用 API 接入方式，无需 GPU 资源即可快速验证效果。

极简示例

以下是通过 API易 平台调用 Kimi K2.5 的最简代码，10 行即可运行：

import openai

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

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子计算的基本原理"}]
)
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:
    """
    调用 Kimi K2.5 API

    Args:
        prompt: 用户输入
        thinking_mode: 是否启用思维模式（深度推理）
        system_prompt: 系统提示词
        max_tokens: 最大输出 token 数

    Returns:
        包含推理过程和最终答案的字典
    """
    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})

    # 配置推理模式
    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

# 使用示例 - Thinking 模式
result = call_kimi_k25(
    prompt="9.11 和 9.9 哪个更大？请仔细思考",
    thinking_mode=True
)
print(f"推理过程: {result['reasoning']}")
print(f"最终答案: {result['content']}")

建议：通过 API易 apiyi.com 获取免费测试额度，快速验证 Kimi K2.5 的推理能力。平台已上线 Kimi K2.5，支持 Thinking 和 Instant 双模式。

Kimi K2.5 接入方案对比

Kimi K2.5 接入三种方式详解

方式一：本地自部署

适合有 GPU 资源且对数据隐私要求高的企业。推荐使用 vLLM 或 SGLang 部署：

# 使用 Ollama 一键部署 (需 48GB+ 显存)
ollama run kimi-k2.5

方式二：官方 API

通过 Moonshot 官方平台接入，获取最新功能支持：

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

方式三：API易平台接入（推荐）

Kimi K2.5 已上线 API易 apiyi.com，提供以下优势：

• 统一 OpenAI 格式接口，零学习成本
• 支持与 GPT-4o、Claude 等模型快速切换对比
• 新用户赠送免费测试额度
• 国内访问稳定，无需代理

接入建议：建议先通过 API易 apiyi.com 进行功能验证和效果评估，确定适合业务场景后再考虑自部署方案。

Kimi K2.5 与竞品 API 成本对比

Kimi K2.5 在性能接近甚至超越部分闭源模型的同时，成本仅为 Claude Opus 4.5 的 1/5 左右，是目前性价比最高的万亿参数模型之一。

常见问题

总结

Kimi K2.5 开源接入的核心要点：

1. 完全开源：Kimi K2.5 采用 Modified MIT License，代码和权重均可商用
2. 多种接入方式：支持自部署、官方 API、第三方平台三种方式，按需选择
3. 性价比极高：万亿参数模型，成本仅为 Claude Opus 4.5 的 1/5

Kimi K2.5 已上线 API易 apiyi.com，新用户可获取免费额度，建议通过平台快速验证模型效果，评估是否适合你的业务场景。

参考资料

⚠️ 链接格式说明: 所有外链使用 资料名: domain.com 格式，方便复制但不可点击跳转，避免 SEO 权重流失。

1. Kimi K2.5 HuggingFace 模型卡: 官方模型权重和技术文档

   • 链接: huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5
   • 说明: 获取模型权重、部署指南和 API 使用示例

2. Kimi K2.5 技术报告: 详细的模型架构和训练方法

   • 链接: kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
   • 说明: 了解 Agent Swarm、MoE 架构等核心技术细节

3. Moonshot 开放平台: 官方 API 文档和 SDK

   • 链接: platform.moonshot.ai/docs/guide/kimi-k2-5-quickstart
   • 说明: 官方接入指南，包含定价和速率限制说明

4. Ollama Kimi K2.5: 本地一键部署方案

   • 链接: ollama.com/library/kimi-k2.5
   • 说明: 适合本地测试和小规模部署场景

作者: 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区讨论 Kimi K2.5 的使用体验，更多模型对比和教程可访问 API易 apiyi.com 技术社区