2026年初頭、オープンソース系AIモデルの勢力図は劇的な変化を遂げています。その中心にいるのが、Moonshot AIのKimi K2.5と、圧倒的なコストパフォーマンスを誇るDeepSeekシリーズです。
本記事では、これら2つの巨頭がどのように異なり、ユーザーはどちらを選ぶべきなのか、技術スペックと実用性の両面から徹底解説します。
1. 各モデルの基本特性とアーキテクチャ
両モデルとも、巨大な計算資源を効率的に扱う**MoE（Mixture-of-Experts）**構造を採用していますが、その進化の方向性は対照的です。
特徴 Kimi K2.5 (Moonshot AI) DeepSeek-V3.2 / V4 (DeepSeek)
主要コンセプト ネイティブ・マルチモーダル・エージェント 究極の推論効率とコストリーダーシップ
パラメータ数 合計 1T (1兆) / 活性 32B 671B+ (V4では700B超を予定)
入力形式 テキスト、画像、ビデオ（ネイティブ対応） 主にテキスト（V4で長文・コードを大幅強化）
コンテキスト 256K tokens 128K 〜 1M+ (V4のEngram技術)
特筆すべき機能 Agent Swarm (最大100のエージェント並列) Engramメモリ (100万以上の超長文処理)
ライセンス 改変MITライセンス MITライセンス
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