Databricks lisää Kimi K3:n valikoimaansa: Avoimen painon malli, joka haastaa GPT-5.6:n ja Clauden puoleen hintaan

Mallin tekniset tiedot

Kimi K3 on harva asiantuntijasekoitusmalli (MoE), jonka tiedot on vahvistettu :

• Parametrit yhteensä: 2,8 biljoonaa
• Aktiiviset parametrit: 104 miljardia aktivoituu tokenia kohden
• Arkkitehtuuri: Harva MoE, 896 asiantuntijaa, 16 aktiivista tokenia kohden, plus 2 jaettua asiantuntijaa
• Konteksti-ikkuna: 1 048 576 tokenia (1 miljoona)
• Sisällön muodot: Teksti ja natiivisti kuvat ja video
• Arkkitehtonisia innovaatioita: Kimi Delta Attention (KDA), Attention Residuals (AttnRes) ja Stable LatentMoE -kehys

Moonshot kutsuu K3:aa "maailman ensimmäiseksi avoimeksi 3T-luokan malliksi" . Avoimet painot julkaistiin 27. heinäkuuta 2026 muokatulla MIT-lisenssillä .

Sijoitus Artificial Analysis Intelligence Indexissä

Riippumattomalla Artificial Analysis Intelligence Indexillä (v4.1) Kimi K3 saa pistemäärän 57 peruskonfiguraatiolla ja 60 maksimikonfiguraatiolla . Sen sijoitus on :

• Sija 3–4 kaikista testatuista malleista konfiguraatiosta riippuen
• Ensimmäinen avoimen painon malleista (seuraavaksi paras avoin malli GLM-5.2 sai 51 pistettä)
• Takana: Claude Fable 5 (~60) ja GPT-5.6 Sol (~59)
• Edellä: Claude Opus 4.8 (~56), GPT-5.5, DeepSeek V4 Pro (44) ja GLM-5.2 (51)

Indeksi yhdistää yhdeksän eri arviointia, kuten GDPval-AA v2, Terminal-Bench 2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond ja pitkän kontekstin päättelytehtävät . Tietyillä vertailuilla Kimi K3 nousi ykköseksi Frontend Code Arena -listalla ja kakkoseksi AA-Briefcase-arvioinnissa (agenttimainen tietotyö), jossa se jäi vain Fable 5:n taakse .

Kustannusvertailu omisteisiin malleihin

Kimi K3 tarjoaa merkittävän kustannusedun omisteisiin kilpailijoihinsa verrattuna :

• Kustannus älykkyysindeksin tehtävää kohden: Noin 0,94 dollaria
• Noin puolet Claude Opus 4.8:n (maksimipäättely, 1,80 dollaria) kustannuksista
• Saman verran kuin GPT-5.6 Sol (max, 1,04 dollaria)
• Databricks raportoi 50–72 prosentin säästöä tehtävää kohden verrattuna omisteisiin johtajiin
• API-hinnoittelu: Noin 3 dollaria miljoonalta syöttötokenilta ja noin 15 dollaria miljoonalta tulostetokenilta

Kuten Databricksin toimitusjohtaja Ali Ghodsi totesi CNBC:lle, K3:n vertailuarvojen ja kustannustehokkuuden yhdistelmä tekee aiemmin kustannussyistä mahdottomista agenttimaisista työtehtävistä – kuten jatkuvista koodausagenteista tai laajamittaisesta asiakirjojen käsittelystä – taloudellisesti kannattavia yrityksille .

Unity AI Gateway -yrityshallinta ja kustannuskontrollit

Unity AI Gateway tarjoaa yhtenäisen hallintatason alustatiimeille, jotka hallinnoivat tekoälyä koko yrityksessä. K3:een sovellettavia keskeisiä ominaisuuksia ovat :

• Tarkat käyttöoikeudet ja turvallisuuskaiteet, jotka koskevat mallin syötteitä ja tulosteita
• Täydelliset tarkastuslokit ja reaaliaikainen seuranta kaikille mallikutsuille
• Tekoälymenojen hallinta – ennakoivat budjettihälytykset käyttäjien, työtilojen, käyttötapausten ja koko tilin tasolla yhdistettynä Unity Catalogin järjestelmätaulukoihin ja Databricks-budjetteihin
• Nopeusrajoitukset ja liikenteen ohjaus mallien, agenttien ja MCP-palvelinten välillä
• Kovat menokatokset, jotka pysäyttävät pyynnöt, kun budjetti on saavutettu
• Zero Data Retention (ZDR) Kimi K3:lle Databricksissa
• Yhtenäinen hallinta sekä avoimen painon että omisteisille malleille saman käytäntökehyksen kautta

Samalla viikolla Unity AI Gateway saavutti yleisen saatavuuden, yhdistäen menojen hallinnan, nopeusrajoitukset ja käyttöoikeuksien valvonnan yritysten suurten kielimallien, MCP-palvelinten ja koodausagenttien osalta .

Laajempi trendi: avoimen painon malli kuilu kapenee nopeasti

Databricksin mukaan Kimi K3 -integraatio on todiste siitä, että ero avoimen painon ja omisteisten tekoälymallien välillä kapenee nopeasti . Yhtiö huomauttaa, että vielä vuosi sitten parhaat avoimen painon mallit olivat selvästi jäljessä omisteisia vastineitaan – mutta nykyään avoimen painon mallit, kuten Kimi K3, kilpailevat omisteisten johtajien kanssa vertailuarvoissa tarjoten samalla dramaattisesti alhaisemmat kustannukset ja suuremman joustavuuden .

Databricksin mukaan tämä muutos mahdollistaa yrityksille hybriditekoälystrategioiden käyttöönoton, joissa avoimen painon ja omisteisia malleja käytetään rinnakkain samalla hallitulla alustalla. Yhtiö korostaa, että yrityksillä on nyt todellinen valinnanvara – ne voivat ohjata työtehtävät kustannustehokkaimmalle mallille tinkimättä suorituskyvystä tai hallinnasta .