Kimi K3: Model Open Raksasa 2,8 Triliun Parameter dari Moonshot AI
Kimi K3 adalah model sparse Mixture of Experts (MoE) dengan 2,8 triliun parameter, mengaktifkan 16 dari 896 'pakar' per token, dan memiliki jendela konteks 1 juta token serta kemampuan visi bawaan. Skor Kimi K3 pada Artificial Analysis Intelligence Index (57,1) menempatkannya di peringkat 4 secara global, hanya di b...
Diterbitkan olehDiedit dengan DeepSeek-V4-FlashGambar dibuat dengan GPT Image 1.5
Kimi K3 adalah model sparse Mixture of Experts (MoE) dengan 2,8 triliun parameter, mengaktifkan 16 dari 896 'pakar' per token, dan memiliki jendela konteks 1 juta token serta kemampuan visi bawaan.
Skor Kimi K3 pada Artificial Analysis Intelligence Index (57,1) menempatkannya di peringkat 4 secara global, hanya di belakang Claude Fable 5 ( 60) dan GPT 5.6 Sol ( 59), tetapi unggul tipis dari Claude Opus 4.8 ( 56).
Harga API Kimi K3 adalah $3 per juta token input (cache miss), $0,30 per juta token input (cache hit), dan $15 per juta token output.
Moonshot AI berhasil mengumpulkan dana sekitar $3,77 miliar dalam 4 putaran, dengan valuasi mencapai $30 miliar.
Search & fact-check with cited sources for What are the key details about Moonshot AI's newly launched Kimi K3 model, including its architecConceptual visualization of Kimi K3's sparse Mixture-of-Experts architecture, where only 16 of 896 experts activate per token.
AI Perintah
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What are the key details about Moonshot AI's newly launched Kimi K3 model, including its architec. Article summary: Here are the key facts on Moonshot AI's Kimi K3, organized by topic.. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
Moonshot AI meluncurkan Kimi K3 pada 16 Juli 2026, sebuah model dengan 2,8 triliun parameter yang diklaim oleh startup asal Beijing ini mampu menyaingi sistem proprietary terdepan dari Anthropic dan OpenAI dengan biaya yang jauh lebih rendah . Model ini kini sudah tersedia melalui API, dan bobot model (weights) penuh dijanjikan akan dirilis pada 27 Juli 2026 . Berikut adalah rincian lengkap tentang arsitektur, performa benchmark, harga, dan konteks strategis di balik salah satu rilis AI terbuka paling signifikan di tahun 2026.
Studio Global AI
Lanjutkan penelitian Anda
Halaman ini berisi jawaban yang didukung sumber yang dapat Anda lanjutkan di dalam Studio Global.
Apa jawaban singkat untuk "Kimi K3: Model Open Raksasa 2,8 Triliun Parameter dari Moonshot AI"?
Kimi K3 adalah model sparse Mixture of Experts (MoE) dengan 2,8 triliun parameter, mengaktifkan 16 dari 896 'pakar' per token, dan memiliki jendela konteks 1 juta token serta kemampuan visi bawaan.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
Kimi K3 adalah model sparse Mixture of Experts (MoE) dengan 2,8 triliun parameter, mengaktifkan 16 dari 896 'pakar' per token, dan memiliki jendela konteks 1 juta token serta kemampuan visi bawaan. Skor Kimi K3 pada Artificial Analysis Intelligence Index (57,1) menempatkannya di peringkat 4 secara global, hanya di belakang Claude Fable 5 ( 60) dan GPT 5.6 Sol ( 59), tetapi unggul tipis dari Claude Opus 4.8 ( 56).
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Harga API Kimi K3 adalah $3 per juta token input (cache miss), $0,30 per juta token input (cache hit), dan $15 per juta token output.
Kimi K3: Model Open Raksasa 2,8 Triliun Parameter dari Moonshot AI
Kimi K3 adalah model sparse Mixture of Experts (MoE) dengan 2,8 triliun parameter, mengaktifkan 16 dari 896 'pakar' per token, dan memiliki jendela konteks 1 juta token serta kemampuan visi bawaan. Skor Kimi K3 pada Artificial Analysis Intelligence Index (57,1) menempatkannya di peringkat 4 secara global, hanya di b...
Diterbitkan olehDiedit dengan DeepSeek-V4-FlashGambar dibuat dengan GPT Image 1.5
Kimi K3 adalah model sparse Mixture of Experts (MoE) dengan 2,8 triliun parameter, mengaktifkan 16 dari 896 'pakar' per token, dan memiliki jendela konteks 1 juta token serta kemampuan visi bawaan.
Skor Kimi K3 pada Artificial Analysis Intelligence Index (57,1) menempatkannya di peringkat 4 secara global, hanya di belakang Claude Fable 5 ( 60) dan GPT 5.6 Sol ( 59), tetapi unggul tipis dari Claude Opus 4.8 ( 56).
Harga API Kimi K3 adalah $3 per juta token input (cache miss), $0,30 per juta token input (cache hit), dan $15 per juta token output.
Moonshot AI berhasil mengumpulkan dana sekitar $3,77 miliar dalam 4 putaran, dengan valuasi mencapai $30 miliar.
Search & fact-check with cited sources for What are the key details about Moonshot AI's newly launched Kimi K3 model, including its architecConceptual visualization of Kimi K3's sparse Mixture-of-Experts architecture, where only 16 of 896 experts activate per token.
AI Perintah
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What are the key details about Moonshot AI's newly launched Kimi K3 model, including its architec. Article summary: Here are the key facts on Moonshot AI's Kimi K3, organized by topic.. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
Moonshot AI meluncurkan Kimi K3 pada 16 Juli 2026, sebuah model dengan 2,8 triliun parameter yang diklaim oleh startup asal Beijing ini mampu menyaingi sistem proprietary terdepan dari Anthropic dan OpenAI dengan biaya yang jauh lebih rendah . Model ini kini sudah tersedia melalui API, dan bobot model (weights) penuh dijanjikan akan dirilis pada 27 Juli 2026 . Berikut adalah rincian lengkap tentang arsitektur, performa benchmark, harga, dan konteks strategis di balik salah satu rilis AI terbuka paling signifikan di tahun 2026.
Studio Global AI
Lanjutkan penelitian Anda
Halaman ini berisi jawaban yang didukung sumber yang dapat Anda lanjutkan di dalam Studio Global.
Apa jawaban singkat untuk "Kimi K3: Model Open Raksasa 2,8 Triliun Parameter dari Moonshot AI"?
Kimi K3 adalah model sparse Mixture of Experts (MoE) dengan 2,8 triliun parameter, mengaktifkan 16 dari 896 'pakar' per token, dan memiliki jendela konteks 1 juta token serta kemampuan visi bawaan.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
Kimi K3 adalah model sparse Mixture of Experts (MoE) dengan 2,8 triliun parameter, mengaktifkan 16 dari 896 'pakar' per token, dan memiliki jendela konteks 1 juta token serta kemampuan visi bawaan. Skor Kimi K3 pada Artificial Analysis Intelligence Index (57,1) menempatkannya di peringkat 4 secara global, hanya di belakang Claude Fable 5 ( 60) dan GPT 5.6 Sol ( 59), tetapi unggul tipis dari Claude Opus 4.8 ( 56).
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Harga API Kimi K3 adalah $3 per juta token input (cache miss), $0,30 per juta token input (cache hit), dan $15 per juta token output.
Kimi K3 adalah model sparse Mixture-of-Experts (MoE) dengan 2,8 triliun parameter. Dari total 896 pakar (experts), hanya 16 yang aktif per token. Desain ini bertujuan untuk memberikan kemampuan model besar dengan biaya komputasi yang jauh lebih kecil . Inovasi arsitektur utamanya meliputi:
Stable LatentMoE: Formulasi MoE khas Moonshot yang diklaim meningkatkan stabilitas dan efisiensi pelatihan .
Kimi Delta Attention (KDA) dan Attention Residuals (AttnRes): Mekanisme perhatian baru yang diklaim Moonshot mampu memberikan akselerasi pelatihan dan inferensi hingga 6,3 kali lebih cepat dibandingkan mekanisme standar .
Jendela konteks 1 juta token dengan kemampuan visi asli (native vision), memungkinkan model memproses dokumen panjang dan gambar dalam satu perintah .
Saat peluncuran, K3 berjalan secara default dalam mode max-effort reasoning; belum tersedia opsi inferensi yang lebih cepat atau lebih ringan .
Pilihan arsitektur ini memposisikan K3 sebagai penantang langsung bagi model-model frontier termahal, dengan tujuan menawarkan kecerdasan setara dengan nilai yang jauh lebih baik.
Performa Benchmark
Skor benchmark Kimi K3 menempatkannya di antara model tertutup (closed models) lapis atas dan paket model open-weight. Skor independen utama memberikan gambaran yang jelas :
Artificial Analysis Intelligence Index: 57,1 – Peringkat #4 secara keseluruhan, di belakang Claude Fable 5 (~60) dan GPT-5.6 Sol (~59), dan unggul tipis dari Claude Opus 4.8 (~56) .
LMArena Frontend Code Arena: #1 – K3 menempati posisi teratas dalam tes buta (blind test) untuk coding frontend, mengalahkan semua model lain termasuk Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol .
LMArena Chatbot Arena (StyleCtrl): Peringkat #9 secara keseluruhan dengan Elo ~1380 .
GPQA Diamond: Mencetak 93,5%, hasil open-weight terkuat saat peluncuran, sedikit mengungguli Claude Fable 5 yang meraih 92,6% pada tolok ukur penalaran sains tingkat PhD ini .
SWE-bench Verified: Skor yang dilaporkan vendor adalah 80%+, menunjukkan performa coding agen yang kuat .
Terminal-Bench 2.1: Mencetak 88,3%, mengalahkan Claude Fable 5 pada tolok ukur agen terminal ini .
GDPval v2: Mencetak 1668 Elo pada papan peringkat pekerjaan pengetahuan ini, melampaui Claude Opus 4.8 (1600) tetapi masih di belakang Claude Fable 5 (1760) dan GPT-5.6 Sol (1748) .
Dalam perbandingan peluncuran 14 grafik milik Moonshot sendiri, K3 mengalahkan Claude Fable 5 pada 6 benchmark: Terminal-Bench 2.1, Program Bench, SWE Marathon, Automation Bench, SpreadsheetBench 2, dan BrowseComp. Fable 5 memenangkan 8 benchmark sisanya, dengan FrontierSWE menunjukkan kesenjangan terlebar (86,6 berbanding 81,2 milik K3) .
Penguji independen mencatat bahwa K3 lebih lambat dan lebih verbose dibandingkan model sebanding, dan hanya mode inferensi "max effort" yang tersedia saat ini . Semua perbandingan benchmark saat ini masih mengandalkan klaim yang dilaporkan vendor dan agregasi pihak ketiga dari Artificial Analysis dan LMArena; verifikasi tinjauan sejawat (peer review) yang independen untuk rangkaian lengkap masih menunggu .
Harga
Harga API Kimi K3 per 16 Juli 2026 :
Input (cache miss): $3,00 per juta token
Input (cache hit): $0,375 per juta token (dilaporkan sebagai $0,30 di beberapa sumber )
Output: $15,00 per juta token
Harga ini kira-kira 3–10 kali lebih murah dibandingkan Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol per token . Namun, harga ini juga sekitar tiga hingga empat kali lebih mahal dibandingkan model flagship Moonshot sebelumnya, K2, yang menandai berakhirnya era akses API China yang sangat murah . Harga ini tetap sama di seluruh jendela 1 juta token, tidak bertingkat berdasarkan tingkatan konteks .
Jadwal Rilis Bobot Model (Open-Weight)
Peluncuran API: 16 Juli 2026 di platform.kimi.ai.
Bobot model penuh di Hugging Face: Dijanjikan pada 27 Juli 2026, di bawah lisensi Modified MIT yang ramah untuk penggunaan komersial tetapi tetap memiliki batasan .
Hingga tanggal pelaporan yang tersedia (hingga 18 Juli 2026), bobot model belum dipublikasikan – hanya API dan program akses peneliti yang aktif .
Setelah dirilis, K3 akan menjadi model open-weight terbesar yang pernah diterbitkan, melampaui DeepSeek V4 Pro (1,6 triliun parameter) dan seri GLM 5 milik Zhipu AI (744 miliar) dengan selisih yang lebar .
Peluncuran dua langkah – API berbayar terlebih dahulu, bobot model terbuka sebelas hari kemudian – adalah bentuk utama dari pengumuman ini . Moonshot menyebut K3 sebagai "open frontier intelligence," tetapi sebutan ini lebih tepat digambarkan sebagai komitmen open-weight daripada praktiknya, hingga checkpoint dapat diunduh .
Konteks Strategis & Pendanaan
Moonshot AI telah melakukan penggalangan dana yang luar biasa agresif, didorong oleh kebutuhan untuk mengimbangi persaingan AI yang sangat ketat di China :
November 2025: Mengumpulkan dana dengan valuasi sekitar $4 miliar .
Februari 2026: Menutup putaran 'Series Unknown' senilai lebih dari $700 juta .
Mei 2026: Mengumpulkan dana ~$2 miliar dengan valuasi $20 miliar, dipimpin oleh lengan ventura Meituan, Long-Z Investments .
Juni 2026: Membuka pembicaraan untuk putaran lain senilai $1–2 miliar yang menargetkan valuasi $30 miliar – penggalangan dana ketiganya dalam enam bulan .
Total pendanaan yang diungkapkan adalah sekitar $3,77 miliar dalam 4 putaran . Pendukungnya termasuk Alibaba, Tencent, Meituan, 5Y Capital, IDG Capital, dan Zhen Fund . Pada April 2026, pendapatan tahunan berulang (ARR) Moonshot telah melampaui $200 juta, didorong oleh langganan chatbot Kimi dan layanan model AI .
Gambaran strategisnya: Moonshot membakar modal secara agresif untuk tetap bertahan dalam persaingan . Peluncuran K3 menandakan bahwa Moonshot dapat menghadirkan model open-weight setara frontier dengan biaya yang jauh lebih rendah dibandingkan pesaing AS – sebuah nilai jual utama bagi bisnis global yang mempertanyakan ROI dari harga Anthropic dan OpenAI . Strategi open-weight juga memposisikan K3 sebagai pesaing langsung model open milik DeepSeek untuk deployment enterprise yang di-host sendiri (self-hosted) .
aiweekly.co
Moonshot preps Kimi K3 launch at 2-3 trillion parameters
Kimi K3 adalah model sparse Mixture-of-Experts (MoE) dengan 2,8 triliun parameter. Dari total 896 pakar (experts), hanya 16 yang aktif per token. Desain ini bertujuan untuk memberikan kemampuan model besar dengan biaya komputasi yang jauh lebih kecil . Inovasi arsitektur utamanya meliputi:
Stable LatentMoE: Formulasi MoE khas Moonshot yang diklaim meningkatkan stabilitas dan efisiensi pelatihan .
Kimi Delta Attention (KDA) dan Attention Residuals (AttnRes): Mekanisme perhatian baru yang diklaim Moonshot mampu memberikan akselerasi pelatihan dan inferensi hingga 6,3 kali lebih cepat dibandingkan mekanisme standar .
Jendela konteks 1 juta token dengan kemampuan visi asli (native vision), memungkinkan model memproses dokumen panjang dan gambar dalam satu perintah .
Saat peluncuran, K3 berjalan secara default dalam mode max-effort reasoning; belum tersedia opsi inferensi yang lebih cepat atau lebih ringan .
Pilihan arsitektur ini memposisikan K3 sebagai penantang langsung bagi model-model frontier termahal, dengan tujuan menawarkan kecerdasan setara dengan nilai yang jauh lebih baik.
Performa Benchmark
Skor benchmark Kimi K3 menempatkannya di antara model tertutup (closed models) lapis atas dan paket model open-weight. Skor independen utama memberikan gambaran yang jelas :
Artificial Analysis Intelligence Index: 57,1 – Peringkat #4 secara keseluruhan, di belakang Claude Fable 5 (~60) dan GPT-5.6 Sol (~59), dan unggul tipis dari Claude Opus 4.8 (~56) .
LMArena Frontend Code Arena: #1 – K3 menempati posisi teratas dalam tes buta (blind test) untuk coding frontend, mengalahkan semua model lain termasuk Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol .
LMArena Chatbot Arena (StyleCtrl): Peringkat #9 secara keseluruhan dengan Elo ~1380 .
GPQA Diamond: Mencetak 93,5%, hasil open-weight terkuat saat peluncuran, sedikit mengungguli Claude Fable 5 yang meraih 92,6% pada tolok ukur penalaran sains tingkat PhD ini .
SWE-bench Verified: Skor yang dilaporkan vendor adalah 80%+, menunjukkan performa coding agen yang kuat .
Terminal-Bench 2.1: Mencetak 88,3%, mengalahkan Claude Fable 5 pada tolok ukur agen terminal ini .
GDPval v2: Mencetak 1668 Elo pada papan peringkat pekerjaan pengetahuan ini, melampaui Claude Opus 4.8 (1600) tetapi masih di belakang Claude Fable 5 (1760) dan GPT-5.6 Sol (1748) .
Dalam perbandingan peluncuran 14 grafik milik Moonshot sendiri, K3 mengalahkan Claude Fable 5 pada 6 benchmark: Terminal-Bench 2.1, Program Bench, SWE Marathon, Automation Bench, SpreadsheetBench 2, dan BrowseComp. Fable 5 memenangkan 8 benchmark sisanya, dengan FrontierSWE menunjukkan kesenjangan terlebar (86,6 berbanding 81,2 milik K3) .
Penguji independen mencatat bahwa K3 lebih lambat dan lebih verbose dibandingkan model sebanding, dan hanya mode inferensi "max effort" yang tersedia saat ini . Semua perbandingan benchmark saat ini masih mengandalkan klaim yang dilaporkan vendor dan agregasi pihak ketiga dari Artificial Analysis dan LMArena; verifikasi tinjauan sejawat (peer review) yang independen untuk rangkaian lengkap masih menunggu .
Harga
Harga API Kimi K3 per 16 Juli 2026 :
Input (cache miss): $3,00 per juta token
Input (cache hit): $0,375 per juta token (dilaporkan sebagai $0,30 di beberapa sumber )
Output: $15,00 per juta token
Harga ini kira-kira 3–10 kali lebih murah dibandingkan Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol per token . Namun, harga ini juga sekitar tiga hingga empat kali lebih mahal dibandingkan model flagship Moonshot sebelumnya, K2, yang menandai berakhirnya era akses API China yang sangat murah . Harga ini tetap sama di seluruh jendela 1 juta token, tidak bertingkat berdasarkan tingkatan konteks .
Jadwal Rilis Bobot Model (Open-Weight)
Peluncuran API: 16 Juli 2026 di platform.kimi.ai.
Bobot model penuh di Hugging Face: Dijanjikan pada 27 Juli 2026, di bawah lisensi Modified MIT yang ramah untuk penggunaan komersial tetapi tetap memiliki batasan .
Hingga tanggal pelaporan yang tersedia (hingga 18 Juli 2026), bobot model belum dipublikasikan – hanya API dan program akses peneliti yang aktif .
Setelah dirilis, K3 akan menjadi model open-weight terbesar yang pernah diterbitkan, melampaui DeepSeek V4 Pro (1,6 triliun parameter) dan seri GLM 5 milik Zhipu AI (744 miliar) dengan selisih yang lebar .
Peluncuran dua langkah – API berbayar terlebih dahulu, bobot model terbuka sebelas hari kemudian – adalah bentuk utama dari pengumuman ini . Moonshot menyebut K3 sebagai "open frontier intelligence," tetapi sebutan ini lebih tepat digambarkan sebagai komitmen open-weight daripada praktiknya, hingga checkpoint dapat diunduh .
Konteks Strategis & Pendanaan
Moonshot AI telah melakukan penggalangan dana yang luar biasa agresif, didorong oleh kebutuhan untuk mengimbangi persaingan AI yang sangat ketat di China :
November 2025: Mengumpulkan dana dengan valuasi sekitar $4 miliar .
Februari 2026: Menutup putaran 'Series Unknown' senilai lebih dari $700 juta .
Mei 2026: Mengumpulkan dana ~$2 miliar dengan valuasi $20 miliar, dipimpin oleh lengan ventura Meituan, Long-Z Investments .
Juni 2026: Membuka pembicaraan untuk putaran lain senilai $1–2 miliar yang menargetkan valuasi $30 miliar – penggalangan dana ketiganya dalam enam bulan .
Total pendanaan yang diungkapkan adalah sekitar $3,77 miliar dalam 4 putaran . Pendukungnya termasuk Alibaba, Tencent, Meituan, 5Y Capital, IDG Capital, dan Zhen Fund . Pada April 2026, pendapatan tahunan berulang (ARR) Moonshot telah melampaui $200 juta, didorong oleh langganan chatbot Kimi dan layanan model AI .
Gambaran strategisnya: Moonshot membakar modal secara agresif untuk tetap bertahan dalam persaingan . Peluncuran K3 menandakan bahwa Moonshot dapat menghadirkan model open-weight setara frontier dengan biaya yang jauh lebih rendah dibandingkan pesaing AS – sebuah nilai jual utama bagi bisnis global yang mempertanyakan ROI dari harga Anthropic dan OpenAI . Strategi open-weight juga memposisikan K3 sebagai pesaing langsung model open milik DeepSeek untuk deployment enterprise yang di-host sendiri (self-hosted) .
aiweekly.co
Moonshot preps Kimi K3 launch at 2-3 trillion parameters
