Kimi K2.5 開源了嗎？3 步完成 Kimi K2.5 API 接入指南

作者注：Kimi K2.5 已完全開源，本文詳解開源協議、模型下載、API 接入方法，並提供通過 API易 快速調用 Kimi K2.5 的完整代碼示例

Kimi K2.5 開源了嗎？這是很多開發者近期最關心的問題。好消息是，月之暗面於 2026 年 1 月 26 日正式發佈並 完全開源了 Kimi K2.5，包括代碼和模型權重，採用 Modified MIT License 許可證。

核心價值：讀完本文，你將瞭解 Kimi K2.5 的開源細節，並掌握 3 種接入方式——自部署、官方 API、第三方平臺（如 API易 apiyi.com），快速在項目中使用這個萬億參數的多模態 Agent 模型。

Kimi K2.5 開源核心要點

Kimi K2.5 開源協議詳解

Kimi K2.5 採用 Modified MIT License 許可證，這意味着：

• 商業使用：允許在商業產品中使用，無需支付授權費用
• 修改和分發：可以修改模型並重新分發
• 本地部署：完全支持私有化部署，數據不出本地
• 微調訓練：可基於開源權重進行領域微調

與 LLaMA 系列的限制性許可不同，Kimi K2.5 的開源協議對開發者更加友好，特別適合企業級應用場景。

Kimi K2.5 開源資源獲取

模型權重和代碼可從以下渠道獲取：

Kimi K2.5 接入快速上手

Kimi K2.5 接入方式主要有三種：自部署、官方 API、第三方平臺。對於大多數開發者，推薦使用 API 接入方式，無需 GPU 資源即可快速驗證效果。

極簡示例

以下是通過 API易 平臺調用 Kimi K2.5 的最簡代碼，10 行即可運行：

import openai

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

response = client.chat.completions.create（
    model="kimi-k2.5"，
    messages=[{"role": "user"， "content": "解釋量子計算的基本原理"}]
）
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:
    """
    調用 Kimi K2.5 API

    Args:
        prompt: 用戶輸入
        thinking_mode: 是否啓用思維模式（深度推理）
        system_prompt: 系統提示詞
        max_tokens: 最大輸出 token 數

    Returns:
        包含推理過程和最終答案的字典
    """
    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 哪個更大？請仔細思考"，
    thinking_mode=True
）
print（f"推理過程: {result['reasoning']}"）
print（f"最終答案: {result['content']}"）

建議：通過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度，快速驗證 Kimi K2.5 的推理能力。平臺已上線 Kimi K2.5，支持 Thinking 和 Instant 雙模式。

Kimi K2.5 接入方案對比

Kimi K2.5 接入三種方式詳解

方式一：本地自部署

適合有 GPU 資源且對數據隱私要求高的企業。推薦使用 vLLM 或 SGLang 部署：

# 使用 Ollama 一鍵部署 （需 48GB+ 顯存）
ollama run kimi-k2.5

方式二：官方 API

通過 Moonshot 官方平臺接入，獲取最新功能支持：

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

方式三：API易平臺接入（推薦）

Kimi K2.5 已上線 API易 apiyi.com，提供以下優勢：

• 統一 OpenAI 格式接口，零學習成本
• 支持與 GPT-4o、Claude 等模型快速切換對比
• 新用戶贈送免費測試額度
• 國內訪問穩定，無需代理

接入建議：建議先通過 API易 apiyi.com 進行功能驗證和效果評估，確定適合業務場景後再考慮自部署方案。

Kimi K2.5 與競品 API 成本對比

Kimi K2.5 在性能接近甚至超越部分閉源模型的同時，成本僅爲 Claude Opus 4.5 的 1/5 左右，是目前性價比最高的萬億參數模型之一。

常見問題

總結

Kimi K2.5 開源接入的核心要點：

1. 完全開源：Kimi K2.5 採用 Modified MIT License，代碼和權重均可商用
2. 多種接入方式：支持自部署、官方 API、第三方平臺三種方式，按需選擇
3. 性價比極高：萬億參數模型，成本僅爲 Claude Opus 4.5 的 1/5

Kimi K2.5 已上線 API易 apiyi.com，新用戶可獲取免費額度，建議通過平臺快速驗證模型效果，評估是否適合你的業務場景。

參考資料

⚠️ 鏈接格式說明: 所有外鏈使用 資料名: domain.com 格式，方便複製但不可點擊跳轉，避免 SEO 權重流失。

1. Kimi K2.5 HuggingFace 模型卡: 官方模型權重和技術文檔

   • 鏈接: huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5
   • 說明: 獲取模型權重、部署指南和 API 使用示例

2. Kimi K2.5 技術報告: 詳細的模型架構和訓練方法

   • 鏈接: kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
   • 說明: 瞭解 Agent Swarm、MoE 架構等核心技術細節

3. Moonshot 開放平臺: 官方 API 文檔和 SDK

   • 鏈接: platform.moonshot.ai/docs/guide/kimi-k2-5-quickstart
   • 說明: 官方接入指南，包含定價和速率限制說明

4. Ollama Kimi K2.5: 本地一鍵部署方案

   • 鏈接: ollama.com/library/kimi-k2.5
   • 說明: 適合本地測試和小規模部署場景

作者: 技術團隊
技術交流: 歡迎在評論區討論 Kimi K2.5 的使用體驗，更多模型對比和教程可訪問 API易 apiyi.com 技術社區