/ Модель

Характеристики

Размер весов
658 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
kimi_k25 · dense
Базовая модель
Kimi-K2.5
Библиотека
mlx
Опубликована
27 янв 2026

Kimi-K2.5

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

MLX-версия модели Kimi-K2.5, разработанной Moonshot AI и опубликованной в исходном виде как moonshotai/Kimi-K2.5.

127 тыс.скачиваний за 30 дней41лайквеса обновлены27 янв 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель была конвертирована сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm версии 0.30.5 с небольшими изменениями.

Модель предназначена для генерации текста и запуска через библиотеку mlx-lm, в том числе с применением chat template для диалоговых сценариев. README не содержит сведений об архитектуре, количестве параметров, поддерживаемых языках, модальностях или размере контекста, поэтому эти характеристики нельзя достоверно указать. Также не описаны конкретные сильные стороны, ограничения производительности или требования к оборудованию; из данных следует лишь, что модель адаптирована для экосистемы MLX.

Указана лицензия modified-MIT, обозначенная как other в метаданных. Условия использования следует уточнять по тексту лицензии исходной модели и конвертированной версии.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Kimi-K2.5

This model mlx-community/Kimi-K2.5 was converted to MLX format from moonshotai/Kimi-K2.5 using mlx-lm version 0.30.5 (slightly modified).

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Kimi-K2.5")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
KimiK25ForConditionalGeneration
Ревизия весов
351021a

0 моделей