最終情報更新: 2026-02-18
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 種別 | 大規模言語モデル（LLM） |
| 開発元 | Moonshot AI / 中国 |
| SWE-bench | 76.8%（オープンソース最高） |
| 料金 | API従量課金（コスト効率良好） |
| ライセンス | Modified MIT |
Kimi K2.5とは？
Kimi K2.5は、中国のMoonshot AIが開発する大規模言語モデル。**SWE-bench 76.8%**でオープンソースモデル最高スコアを記録し、Claude 4.5 Opus、Gemini 3 Proに次ぐ第3位にランクイン（2026年2月LogRocket調査）。
最大の特徴はAgent Swarm機能。最大100のサブエージェントを同時起動し、1,500回のツールコールを実行可能。複雑なタスクを複数エージェントで分担処理することで、単一エージェントでは不可能な大規模作業を自動化できる。
Modified MITライセンスでオープンソース公開されており、セルフホスティングも可能。コスト重視のソロビルダーにとって、商用モデルの代替として有力な選択肢となる。
こんな人におすすめ
| ターゲット | 適性 | 理由 |
|---|---|---|
| オープンソース志向 | ⭐⭐⭐ | Modified MITでセルフホスト可 |
| コスト重視 | ⭐⭐⭐ | 商用モデルより大幅に安い |
| エージェント開発者 | ⭐⭐⭐ | Agent Swarmで複雑タスク分担 |
| コーディングAI利用者 | ⭐⭐⭐ | SWE-bench 76.8%の実力 |
| 動画・画像処理 | ⭐⭐ | ネイティブマルチモーダル対応 |
主要機能
Agent Swarm
最大100のサブエージェントを同時に起動し、タスクを分担処理。1,500回のツールコールをサポートし、複雑なワークフローを自動化。例えば「100個のAPIエンドポイントをテスト」といったタスクを並列実行。
超長文脈（200万トークン）
200万トークンのコンテキストウィンドウで、長文書籍や大規模コードベースを一括処理。プロジェクト全体を把握した上での提案が可能。
ネイティブマルチモーダル
テキスト、画像、動画をネイティブで処理。UIのスクリーンショットやデモ動画からコードを生成するなど、ビジュアル情報を活用した開発が可能。
高精度コーディング
SWE-bench 76.8%は、オープンソースモデルとして最高スコア。実際のソフトウェアエンジニアリングタスク（バグ修正、機能追加）で高い成功率を発揮。
セルフホスティング
Modified MITライセンスにより、自社サーバーでのホスティングが可能。データの外部送信を避けたい企業や、APIコストを削減したいチームに最適。
使い方（Getting Started）
- API登録: Moonshot AIでAPIキーを取得
- SDK導入: Python/JavaScript SDKをインストール
- モデル指定:
kimi-k2.5を指定してAPI呼び出し - Agent Swarm: 複数タスクを並列実行する場合はSwarm APIを使用
- Kimi Code連携: ターミナルで使う場合はKimi Codeを導入
料金（2026年2月時点）
| 項目 | 料金 | 備考 |
|---|---|---|
| 入力 | 約$2/100万トークン | Claude比で大幅に安価 |
| 出力 | 約$8/100万トークン | Claude比で大幅に安価 |
| セルフホスト | 無料 | Modified MITライセンス |
※為替・プラン変更により変動。最新情報は公式サイト参照。
Pros（メリット）
- ✅ SWE-bench 76.8%: オープンソース最高スコア
- ✅ Agent Swarm: 100サブエージェント、1,500ツールコール
- ✅ 200万トークン: 超長文脈で大規模プロジェクト対応
- ✅ マルチモーダル: 動画・画像のネイティブ処理
- ✅ オープンソース: Modified MITでセルフホスト可
- ✅ コスト効率: 商用モデル比で大幅に安価
- ✅ Kimi Code連携: ターミナル統合ツールあり
- ✅ IDE統合: VSCode、Cursor、Zed対応
Cons（デメリット）
- ⚠️ 中国発: データ取り扱い・利用規約に注意
- ⚠️ 日本からのアクセス: 一部制限の可能性
- ⚠️ 英語/中国語以外: 日本語精度は検証が必要
- ⚠️ ドキュメント: 英語/中国語が中心
- ⚠️ エコシステム: Claude/OpenAI比でツール連携は発展途上
- ⚠️ セルフホスト: 高性能GPU必須
ユーザーの声
「Agent Swarmで100APIを同時テスト。手動だと3日かかる作業が30分で終わった」 — X（Twitter）開発者
「SWE-benchスコアは本物。実際のバグ修正で体感できる」 — Hacker News コメント
「セルフホストでAPIコスト90%削減。RTX 4090で十分動く」 — ソロビルダー
「中国サーバーへのデータ送信が気になる人はセルフホスト推奨」 — Reddit r/LocalLLaMA
FAQ
Q: Claude/GPT-4と比べてどう？
A: SWE-bench 76.8%はClaude 4.5 Opus（80.9%）、Gemini 3 Pro（74.2%）に匹敵。オープンソースとしては最強クラス。Agent Swarmは他モデルにない独自機能。
Q: 日本語対応は？
A: 中国語・英語が中心。日本語も対応しているが、精度は検証が必要。技術文書は英語で入力するのが安全。
Q: セルフホストに必要なスペックは？
A: VRAM 24GB以上（RTX 4090、A100など）推奨。量子化版なら16GBでも動作可能。
Q: Kimi Codeとの違いは？
A: Kimi K2.5はAIモデル本体、Kimi Codeはそれを活用したターミナル統合ツール。セットで使うのが推奨。
Q: 商用利用は可能？
A: Modified MITライセンスで商用利用可能。ただし規約の詳細は最新版を確認。
競合比較
| モデル | SWE-bench | 文脈長 | Agent機能 | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.5 | 76.8% | 200万 | Agent Swarm | Modified MIT |
| Claude 4.5 Opus | 80.9% | 20万 | Agent Teams | 商用 |
| Gemini 3 Pro | 74.2% | 100万 | なし | 商用 |
| GPT-5.2 | 69% | 40万 | なし | 商用 |
ソロビルダー向けの使いどころ
大規模リファクタリング
Agent Swarmで複数ファイルを同時に分析・修正。200万トークンの文脈で巨大コードベースも一括処理。
自動テスト生成
100エンドポイントのAPIテストを並列生成。手動では数日かかる作業を数十分で完了。
コスト最適化
商用APIの代わりにKimi K2.5をセルフホスト。月間APIコストを90%以上削減した事例も。
動画からコード生成
デモ動画からUIコンポーネントを自動生成。マルチモーダル入力で開発速度アップ。
注意点・制限
技術的な制限
- セルフホスト: 高性能GPU必須（VRAM 24GB以上推奨）
- 日本語: 精度は英語/中国語に劣る可能性
- ドキュメント: 英語/中国語中心
運用上の注意
- データ送信先: APIは中国サーバー経由（セルフホストで回避可能）
- 利用規約: 中国の法規制に基づく条項あり
- サポート: 英語/中国語が中心
公式リンク
- 公式サイト: https://kimi.moonshot.cn/
- API Platform: https://platform.moonshot.cn/
- GitHub: https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2
- Kimi Code: /products/kimi-code