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3 min de lecture

Kimi K2.5 vs DeepSeek R1 : versions, licences et méthode

Par Dorian Laurenceau

Mis à jour le

Révision factuelle du 19 octobre 2026. Cette page compare deux générations précises, pas les meilleurs modèles actuels. Aucun test de modèle n’a été exécuté par LearnIA pour ce comparatif. Pour une sélection récente, consultez le panorama des modèles.

Identifier les versions avant de comparer

La fiche publiée par Moonshot décrit Kimi K2.5 comme un modèle multimodal à architecture MoE, avec 1 000 milliards de paramètres au total et 32 milliards activés. Elle indique un contexte de 256K et une licence modified-mit. Notre ancienne affirmation selon laquelle les deux familles relevaient d’Apache 2.0 était incorrecte.

Pour DeepSeek, ne mélangez pas R1 initial, R1-0528 et une version distillée. Le dépôt officiel DeepSeek R1 fournit les identifiants, la documentation et les licences à examiner pour chaque artefact. Un nom de famille ne suffit pas à identifier le modèle réellement testé.

QuestionInformation à relever
Quel modèle ?Identifiant, révision, poids complets ou distillation
Quel usage ?Texte, analyse visuelle, code ou outils
Quelles conditions ?Hébergement, limites, outils et réglages
Quelle licence ?Texte applicable aux poids et dépendances choisis

Des scores réels ne sont pas toujours comparables

La fiche Moonshot affiche 76,8 sur SWE-Bench Verified pour K2.5 Thinking dans son tableau d’évaluation. Ce tableau compare notamment DeepSeek V3.2, pas R1. On ne peut donc pas le transformer en victoire démontrée de K2.5 contre R1. Source : table et notes d’évaluation.

De même, rapprocher un score AIME d’une année et un résultat d’une autre suite ne donne pas un classement de raisonnement. Il faut conserver le protocole, les outils, le budget et les tentatives. Notre guide des benchmarks explique cette distinction.

Choisir une tâche représentative

Pour un usage documentaire, préparez deux notes contradictoires et demandez une table « fait, statut, source ». Pour le code, partez d’un dépôt de test limité, d’un bug reproductible et de tests pertinents. Pour l’analyse d’images, assurez-vous que le modèle et l’interface acceptent réellement ce type d’entrée.

Écrivez les critères avant les sorties : erreur critique, faits exacts, format utilisable et temps de correction. Un outil incapable de recevoir votre entrée ne doit pas recevoir une note arbitraire ; marquez-le comme non compatible avec ce protocole. Vous pourrez construire un autre test portant sur leurs capacités communes.

Un cas prêt à préparer gratuitement

Le dossier fictif de comparaison contient des sources et un corrigé. Demandez de distinguer le budget prévu de 1 200 €, le devis de 980 € HT et le montant de 1 176 € TTC. Le report au 19 novembre reste proposé ; Laura n’a pas encore validé.

Une sortie qui annonce une réunion confirmée ou un devis payé échoue au contrôle, même si elle est bien écrite. Conservez les fichiers bruts, la version exacte, les éventuelles reprises et la grille. Une réponse correcte sur ce cas ne prouve pas une fiabilité générale.

Avec un budget de 0 €, préparez les entrées et les références sans appel facturé. Les poids disponibles ne rendent pas automatiquement l’hébergement gratuit ni possible sur votre ordinateur. Le classeur vierge sert à documenter de futurs essais ; il ne contient aucun gagnant prérempli.

Conclusion pour une décision concrète

Ne choisissez pas sur une opposition vague « agents contre raisonnement ». Vérifiez la compatibilité avec votre tâche, puis la qualité observée dans un protocole commun. Gardez la date des sources et réexaminez le choix lorsque le produit, les documents ou les contraintes changent.

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Dorian Laurenceau

Développeur web et concepteur pédagogique

Dorian Laurenceau conçoit des parcours de formation en développement web et en intelligence artificielle. LearnIA propose ses méthodes, des exemples et des exercices pour apprendre à utiliser et vérifier les outils IA.

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Publié le 28 janvier 2026Mis à jour le 19 octobre 2026

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