Heim
Chinas Moonshot stellt neues Open-Source-Modell Kimi K2.5 und KI-Codierungsagenten vor
Moonshot AI, ein chinesisches Unternehmen, das von Alibaba und HongShan (ehemals Sequoia China) unterstützt wird, hat Kimi K2.5 vorgestellt, ein neues Open-Source-Modell, das Texte, Bilder und Videos verarbeiten kann.
Das Unternehmen gab bekannt, dass das Modell mit 15 Billionen gemischten visuellen und textuellen Tokens trainiert wurde, wodurch native Multimodalität ermöglicht wird. Es zeichnet sich durch seine Fähigkeiten bei Codierungsaufgaben und der Verwaltung von Agentenschwärmen
herausragend – eine Konfiguration, bei der mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten. In Benchmark-Tests erreicht Kimi K2.5 die Leistung führender proprietärer Modelle und übertrifft diese in bestimmten Bereichen sogar.
Beispielsweise übertrifft Kimi K2.5 Gemini 3 Pro im SWE-Bench Verified-Codierungsbenchmark. Auch im SWE-Bench Multilingual-Test erzielt es höhere Werte als GPT 5.2 und Gemini 3 Pro. Im Bereich Videoverständnis schlägt es GPT 5.2 und Claude Opus 4.5 im VideoMMMU (Video Massive Multi-discipline Multimodal Understanding), einem Benchmark, der die Schlussfolgerungsfähigkeiten eines Modells anhand von Videoinhalten bewertet.

Bildnachweis: Moonshot AI Moonshot AI merkte an, dass das Modell zwar Texte effektiv verarbeitet, Benutzer aber auch Bilder oder Videos eingeben und es auffordern können, eine ähnliche Schnittstelle auf der Grundlage dieser Medien zu erstellen.
Hier ist ein kurzes Video von unserem Gründer Zhilin Yang.
(Es ist das erste Mal, dass er so vor der Kamera spricht, und er wollte Ihnen unbedingt Kimi K2.5 vorstellen! pic.twitter.com/2uDSOjCjly—
Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) 27. Januar 2026
Um diese Codierungsfunktionen zugänglich zu machen, hat das Unternehmen Kimi Code eingeführt, ein Open-Source-Codierungstool, das mit Claude Code von Anthropic und Gemini CLI von Google konkurriert. Entwickler können Kimi Code über ihr Terminal verwenden oder es in IDEs wie VSCode, Cursor und Zed integrieren. Das Start-up bestätigte außerdem, dass Kimi Code Bilder und Videos als Eingabe akzeptiert.
KI-Codierungstools gewinnen rasch an Bedeutung und werden zu wichtigen Einnahmequellen für KI-Unternehmen. Anthropic gab im November bekannt, dass Claude Code einen annualisierten wiederkehrenden Umsatz (ARR) von 1 Milliarde US-Dollar erreicht hat. Ein Bericht von Wired Anfang dieses Monats deutete darauf hin, dass das Tool bis Ende 2025 weitere 100 Millionen US-Dollar zu dieser Summe hinzufügen wird. Unterdessen bereitet sich Moonshots chinesischer Konkurrent Deepseek laut The Information darauf vor, nächsten Monat ein neues Modell mit fortschrittlichen Codierungsfunktionen auf den Markt zu bringen.
Moonshot wurde von Yang Zhilin gegründet, einem ehemaligen KI-Forscher bei Google und Meta. Das Unternehmen sicherte sich in einer Serie-B-Finanzierungsrunde 1 Milliarde US-Dollar und erreichte damit eine Bewertung von 2,5 Milliarden US-Dollar. Bloomberg berichtete, dass es kürzlich weitere 500 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 4,3 Milliarden US-Dollar aufgebracht hat und bereits eine neue Finanzierungsrunde anstrebt, die es mit 5 Milliarden US-Dollar bewerten würde.
Verwandter Artikel
DeepMind-CEO Hassabis: Ich schlafe sechs Stunden pro Tag und fühle mich normalerweise gegen 1 Uhr nachts energiegeladen.
Fortune hat kürzlich ein Interview mit Demis Hassabis, dem CEO von Google DeepMind, veröffentlicht, das seinen unkonventionellen Ansatz zu Erholung und Produktivität offenbart. Hassabis gab bekannt, dass er sehr wenig schläft und seine wachen Stunden
OpenAI und Anthropic kämpfen trotz Umsatzrückgängen um Marktanteile
Obwohl jüngste Berichte darauf hindeuten, dass OpenAI seine Umsatzziele verfehlt hat, was an diesem Dienstag Druck auf die Technologieaktien ausübte, zeigen sich private Investoren in KI-Labore weiter
Einhaltung der Vorschriften für autonome Fahrzeuge in Kalifornien: Eine neue Ära von Bußgeldern, Geofences und 1 Million Meilen
Guident betreibt einen AuveTech-Shuttle in Südflorida und verwaltet mithilfe seiner Fernüberwachungstechnologie eine vier Meilen lange Strecke in West Palm Beach sowie eine eine Meile lange Strecke in
Empfehlungen zu verwandten Spezialthemen
Kommentare (1)
Klingt spannend! Ich finde vor allem den Multimodal-Ansatz (Text/Bild/Video) von Kimi K2.5 interessant – das sind genau die Fähigkeiten, die KI für reale Aufgaben braucht. Obwohl es viele Open-Source-Modelle gibt, heben sich 15 Billionen Tokens an Trainingsdaten schon hervor. Vielleicht sollte ich es mal mit meinem Codierprojekt testen... 👨💻
Moonshot AI, ein chinesisches Unternehmen, das von Alibaba und HongShan (ehemals Sequoia China) unterstützt wird, hat Kimi K2.5 vorgestellt, ein neues Open-Source-Modell, das Texte, Bilder und Videos verarbeiten kann.
Das Unternehmen gab bekannt, dass das Modell mit 15 Billionen gemischten visuellen und textuellen Tokens trainiert wurde, wodurch native Multimodalität ermöglicht wird. Es zeichnet sich durch seine Fähigkeiten bei Codierungsaufgaben und der Verwaltung von Agentenschwärmen
herausragend – eine Konfiguration, bei der mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten. In Benchmark-Tests erreicht Kimi K2.5 die Leistung führender proprietärer Modelle und übertrifft diese in bestimmten Bereichen sogar.
Beispielsweise übertrifft Kimi K2.5 Gemini 3 Pro im SWE-Bench Verified-Codierungsbenchmark. Auch im SWE-Bench Multilingual-Test erzielt es höhere Werte als GPT 5.2 und Gemini 3 Pro. Im Bereich Videoverständnis schlägt es GPT 5.2 und Claude Opus 4.5 im VideoMMMU (Video Massive Multi-discipline Multimodal Understanding), einem Benchmark, der die Schlussfolgerungsfähigkeiten eines Modells anhand von Videoinhalten bewertet.

Moonshot AI merkte an, dass das Modell zwar Texte effektiv verarbeitet, Benutzer aber auch Bilder oder Videos eingeben und es auffordern können, eine ähnliche Schnittstelle auf der Grundlage dieser Medien zu erstellen.
Hier ist ein kurzes Video von unserem Gründer Zhilin Yang.
Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) 27. Januar 2026
(Es ist das erste Mal, dass er so vor der Kamera spricht, und er wollte Ihnen unbedingt Kimi K2.5 vorstellen! pic.twitter.com/2uDSOjCjly—
Um diese Codierungsfunktionen zugänglich zu machen, hat das Unternehmen Kimi Code eingeführt, ein Open-Source-Codierungstool, das mit Claude Code von Anthropic und Gemini CLI von Google konkurriert. Entwickler können Kimi Code über ihr Terminal verwenden oder es in IDEs wie VSCode, Cursor und Zed integrieren. Das Start-up bestätigte außerdem, dass Kimi Code Bilder und Videos als Eingabe akzeptiert.
KI-Codierungstools gewinnen rasch an Bedeutung und werden zu wichtigen Einnahmequellen für KI-Unternehmen. Anthropic gab im November bekannt, dass Claude Code einen annualisierten wiederkehrenden Umsatz (ARR) von 1 Milliarde US-Dollar erreicht hat. Ein Bericht von Wired Anfang dieses Monats deutete darauf hin, dass das Tool bis Ende 2025 weitere 100 Millionen US-Dollar zu dieser Summe hinzufügen wird. Unterdessen bereitet sich Moonshots chinesischer Konkurrent Deepseek laut The Information darauf vor, nächsten Monat ein neues Modell mit fortschrittlichen Codierungsfunktionen auf den Markt zu bringen.
Moonshot wurde von Yang Zhilin gegründet, einem ehemaligen KI-Forscher bei Google und Meta. Das Unternehmen sicherte sich in einer Serie-B-Finanzierungsrunde 1 Milliarde US-Dollar und erreichte damit eine Bewertung von 2,5 Milliarden US-Dollar. Bloomberg berichtete, dass es kürzlich weitere 500 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 4,3 Milliarden US-Dollar aufgebracht hat und bereits eine neue Finanzierungsrunde anstrebt, die es mit 5 Milliarden US-Dollar bewerten würde.
DeepMind-CEO Hassabis: Ich schlafe sechs Stunden pro Tag und fühle mich normalerweise gegen 1 Uhr nachts energiegeladen.
Fortune hat kürzlich ein Interview mit Demis Hassabis, dem CEO von Google DeepMind, veröffentlicht, das seinen unkonventionellen Ansatz zu Erholung und Produktivität offenbart. Hassabis gab bekannt, dass er sehr wenig schläft und seine wachen Stunden
OpenAI und Anthropic kämpfen trotz Umsatzrückgängen um Marktanteile
Obwohl jüngste Berichte darauf hindeuten, dass OpenAI seine Umsatzziele verfehlt hat, was an diesem Dienstag Druck auf die Technologieaktien ausübte, zeigen sich private Investoren in KI-Labore weiter
Klingt spannend! Ich finde vor allem den Multimodal-Ansatz (Text/Bild/Video) von Kimi K2.5 interessant – das sind genau die Fähigkeiten, die KI für reale Aufgaben braucht. Obwohl es viele Open-Source-Modelle gibt, heben sich 15 Billionen Tokens an Trainingsdaten schon hervor. Vielleicht sollte ich es mal mit meinem Codierprojekt testen... 👨💻











