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Kimi K2.5: ऐसा चैट AI जो पाठ और छवियाँ पढ़ता है

Kimi K2.5 एक बड़ा भाषा मॉडल है जो इनपुट के रूप में पाठ और छवियाँ दोनों स्वीकार करता है, जिससे आप एक ही सत्र में किसी फोटो के बारे में प्रश्न पूछ सकते हैं, लिखित सामग्री बना सकते हैं, या जटिल तर्क पर काम कर सकते हैं। यदि आपको कभी ऐसे AI की आवश्यकता हुई है जो स्क्रीनशॉट पढ़ सके, किसी दस्तावेज़ की व्याख्या कर सके, और आपको उत्तर का मसौदा तैयार करने में मदद कर सके, वह भी अलग-अलग टूल्स के बीच स्विच किए बिना, तो यह बिल्कुल उसी के लिए बनाया गया है। यह मॉडल दो मोड में चलता है: त्वरित, संवादात्मक उत्तरों के लिए एक मानक मोड और एक सोचने वाला मोड जो गणित, तर्क पहेलियों, या बहु-भाग शोध प्रश्नों जैसी कठिन समस्याओं को चरण दर चरण हल करता है। यह मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लोज़ का भी समर्थन करता है, जिसका अर्थ है कि आप इसे अन्य टूल्स के साथ जोड़कर ऐसे कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं जिनमें आमतौर पर कई चरण लगते हैं। आप अपनी आवश्यकतानुसार स्वर और सटीकता मिलाने के लिए आउटपुट लंबाई, तापमान, और सैंपलिंग को नियंत्रित कर सकते हैं। व्यवहार में, आप किसी उत्पाद की फोटो अपलोड करके ई-कॉमर्स लिस्टिंग के लिए उपयुक्त विवरण मांग सकते हैं, फिर मूल्य निर्धारण रणनीति के बारे में एक प्रश्न पूछ सकते हैं, और दोनों के उत्तर एक ही सत्र में प्राप्त कर सकते हैं। Picasso IA पर Kimi K2.5 खोलें, अपनी फ़ाइल संलग्न करें या अपना प्रश्न टाइप करें, और परिणाम कुछ ही सेकंड में देखें।

आधिकारिक

Moonshotai

34.6k रन

Kimi K2.5

2026-01-27

व्यावसायिक उपयोग

Kimi K2.5: ऐसा चैट AI जो पाठ और छवियाँ पढ़ता है

विषय-सूची

  • अवलोकन
  • यह कैसे काम करता है
  • अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
  • क्रेडिट लागत
  • विशेषताएँ
  • उपयोग के मामले
Nano Banana Pro प्राप्त करें

अवलोकन

Kimi K2.5 एक बड़ा भाषा मॉडल है जिसे एक ही अनुरोध में पाठ और छवियों दोनों को संभालने के लिए बनाया गया है, इसलिए जब आपके कार्य में स्क्रीनशॉट, स्प्रेडशीट फोटो, या चार्ट शामिल हो तो आपको अलग-अलग टूल्स के बीच स्विच करने की आवश्यकता नहीं होती। यह सीधे Picasso IA पर बिना किसी डाउनलोड, API keys, या तकनीकी कॉन्फ़िगरेशन के चलता है। मॉडल दो अलग-अलग मोड में काम करता है: सीधे प्रश्नों के लिए एक तेज़ प्रतिक्रिया मोड और एक जानबूझकर तर्क करने वाला मोड जो तब समस्याओं को चरण दर चरण हल करता है जब कार्य इसकी मांग करता है। चाहे आप ईमेल का मसौदा तैयार कर रहे हों, रिपोर्ट का सारांश बना रहे हों, किसी छवि से जानकारी निकाल रहे हों, या बहु-चरणीय तर्क श्रृंखला बना रहे हों, सब कुछ एक ही स्थान पर चलता है。

यह कैसे काम करता है

  • अपना प्रॉम्प्ट टेक्स्ट फ़ील्ड में टाइप करें। छवि शामिल करने के लिए, सबमिट करने से पहले फ़ाइल संलग्न करें; यदि वह 1024px से बड़ी होगी तो उसका आकार अपने आप बदल दिया जाएगा।
  • आउटपुट कितना केंद्रित या विविध है, यह नियंत्रित करने के लिए तापमान सेटिंग का उपयोग करें। 0.1 जैसे कम मान सुसंगत, तथ्यात्मक प्रतिक्रियाएँ देते हैं; अधिक मान अधिक विविधता लाते हैं।
  • प्रतिक्रिया की लंबाई तय करने के लिए max tokens सेट करें। छोटे मान सीधे उत्तरों के लिए अच्छी तरह काम करते हैं; ऊँची सीमाएँ मॉडल को विस्तृत व्याख्याओं के लिए जगह देती हैं।
  • generate दबाएँ। मॉडल आपके प्रॉम्प्ट की मांग के आधार पर उपयुक्त प्रोसेसिंग मोड चुनता है, बिना किसी मैन्युअल स्विचिंग के।
  • परिणाम पढ़ें और यदि आवश्यक हो तो अपना प्रॉम्प्ट परिष्कृत करें। एक ही वाक्यांश बदलने से अक्सर आउटपुट अर्थपूर्ण तरीके से बदल जाता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या इसे उपयोग करने के लिए मुझे प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता है? नहीं, बस Picasso IA पर Kimi K2.5 खोलें, अपनी इच्छित सेटिंग्स समायोजित करें, और generate दबाएँ।

क्या इसे आज़माना मुफ्त है? हाँ, शुरुआत करने के लिए आप सशुल्क सदस्यता के बिना Picasso IA पर Kimi K2.5 चला सकते हैं। आपकी योजना के आधार पर उपयोग सीमाएँ लागू हो सकती हैं।

प्रतिक्रिया मिलने में कितना समय लगता है? अधिकांश केवल-पाठ प्रॉम्प्ट कुछ ही सेकंड में परिणाम लौटाते हैं। जिन अनुरोधों में छवि शामिल होती है या लंबे आउटपुट माँगे जाते हैं, उनमें जटिलता के अनुसार थोड़ा अधिक समय लग सकता है।

मैं आउटपुट का उपयोग किस लिए कर सकता हूँ? मॉडल सादा पाठ लौटाता है जिसे आप सीधे किसी भी दस्तावेज़, ईमेल, या टूल में कॉपी कर सकते हैं। निपटने के लिए कोई स्वामित्व वाला प्रारूप नहीं है।

क्या मैं अपने प्रॉम्प्ट्स के साथ छवियाँ भेज सकता हूँ? हाँ। अपने लिखित प्रॉम्प्ट के साथ फोटो, चार्ट, या स्क्रीनशॉट संलग्न करें, और Kimi K2.5 दोनों को एक साथ पढ़ता है। आप उससे छवि का वर्णन करने, उससे जानकारी निकालने, या उसे फ़ॉलो-अप प्रश्न के लिए संदर्भ के रूप में उपयोग करने के लिए कह सकते हैं।

मैं आउटपुट कितना रचनात्मक या सटीक होगा, इसे कैसे नियंत्रित करूँ? तापमान स्लाइडर का उपयोग करें। 0.1 के निकट मान प्रतिक्रियाओं को केंद्रित और तथ्यात्मक रखता है। इसे 1.0 की ओर बढ़ाने से अधिक विविध, कम पूर्वानुमेय आउटपुट मिलते हैं, जो विचार-मंथन या रचनात्मक लेखन कार्यों के लिए बेहतर काम करता है।

अगर मैं परिणाम से संतुष्ट नहीं हूँ तो क्या होगा? अपने प्रॉम्प्ट को फिर से लिखें, तापमान समायोजित करें, या यदि प्रतिक्रिया बहुत जल्दी समाप्त हो गई हो तो max tokens बढ़ाएँ। मॉडल तेज़ी से प्रतिक्रिया देता है, इसलिए कुछ संस्करणों के बीच पुनरावृत्ति करने में केवल कुछ सेकंड लगते हैं。

क्रेडिट लागत

प्रत्येक जेनरेशन 1 क्रेडिट का उपयोग करता है

1 क्रेडिट

या 5 क्रेडिट्स 5 जेनेरेशन के लिए

विशेषताएँ

यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है

दृश्य इनपुट

एक ही प्रॉम्प्ट में पाठ के साथ-साथ फोटो, स्क्रीनशॉट, और छवियाँ पढ़ें।

सोचने वाला मोड

गणित, तर्क, और बहु-भाग समस्याओं के लिए चरण-दर-चरण तर्क पर स्विच करें।

मल्टी-एजेंट समर्थन

बहु-चरणीय कार्यों को स्वचालित रूप से पूरा करने के लिए मॉडल को अन्य टूल्स के साथ जोड़ें।

आउटपुट नियंत्रण

स्वर, रचनात्मकता, और सटीकता को बेहतर बनाने के लिए तापमान और सैंपलिंग सेटिंग्स समायोजित करें।

लंबा संदर्भ विंडो

पहले के विवरण खोए बिना लंबे दस्तावेज़, लेख, या वार्तालाप संभालें।

द्वि-इनपुट मोड

अलग-अलग क्वेरी चलाने के बजाय एक अनुरोध में पाठ और छवि को मिलाएँ।

तेज़ प्रतिक्रियाएँ

तर्क प्रक्रिया का इंतज़ार किए बिना कुछ ही सेकंड में सीधे सवालों के जवाब प्राप्त करें।

उपयोग के मामले

किसी उत्पाद की फोटो अपलोड करें और मॉडल से कहें कि वह ऑनलाइन स्टोर लिस्टिंग के लिए एक विस्तृत विवरण लिखे

एक लंबा लेख चिपकाएँ और उससे एक संक्षिप्त सारांश माँगें जिसमें तीन सबसे महत्वपूर्ण बिंदु निकाले गए हों

एक तर्क पहेली या गणित समस्या सबमिट करें और सोचने वाले मोड का उपयोग करके चरण-दर-चरण विवरण प्राप्त करें

एक ईमेल का मोटा मसौदा टाइप करें और मॉडल से उसे अधिक पेशेवर या अनौपचारिक स्वर में फिर से लिखने को कहें

एक त्रुटि संदेश का स्क्रीनशॉट संलग्न करें और पूछें कि क्या गलत हुआ और उसे कैसे ठीक किया जाए

विषय और लक्षित दर्शक का वर्णन करके किसी ब्लॉग पोस्ट या रिपोर्ट के लिए एक संरचित रूपरेखा बनाएं

एक बहु-चरणीय शोध प्रश्न चलाएँ जहाँ मॉडल खोजता है, सारांशित करता है, और निष्कर्षों को एक ही बार में प्रारूपित करता है

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