Databricks Hadirkan Kimi K3: Model Open-Weight Terbesar di Dunia, Siap Saingi Raksasa Proprietary
Pada 7 Agustus 2026, Databricks mengumumkan ketersediaan Kimi K3 dari Moonshot AI melalui Foundation Model API dengan tata kelola penuh lewat Unity AI Gateway. Kimi K3 adalah model open weight terbesar di dunia: 2,8 triliun parameter, arsitektur sparse MoE dengan 104 miliar parameter aktif per token, dan jendela kon...
Diterbitkan olehDiedit dengan DeepSeek-V4-FlashGambar dibuat dengan GPT Image 1.5
Pada 7 Agustus 2026, Databricks mengumumkan ketersediaan Kimi K3 dari Moonshot AI melalui Foundation Model API dengan tata kelola penuh lewat Unity AI Gateway.
Kimi K3 adalah model open weight terbesar di dunia: 2,8 triliun parameter, arsitektur sparse MoE dengan 104 miliar parameter aktif per token, dan jendela konteks 1 juta token.
Dalam Artificial Analysis Intelligence Index, Kimi K3 menempati peringkat 3 atau 4 global, mengungguli semua model open weight lain dan hanya kalah dari Claude Fable 5 serta GPT 5.6 Sol.
Biaya per tugas Kimi K3 sekitar $0,94 — setengah dari biaya Claude Opus 4.8 dan setara dengan GPT 5.6 Sol, menjadikannya pilihan ekonomis untuk beban kerja agentic skala besar.
What did Databricks announce on August 7, 2026, regarding the integration of Moonshot AI's Kimi K3 model, what are the model's key specificaDatabricks adds Moonshot AI's Kimi K3, the world's largest open-weight model, to its platform with full governance via Unity AI Gateway.
AI Perintah
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Databricks announce on August 7, 2026, regarding the integration of Moonshot AI's Kimi K3 model, what are the model's key specifica. Article summary: On August 7, 2026, Databricks announced that Moonshot AI's Kimi K3 is now available on the Databricks platform through the Foundation Model API, with full governance via Unity AI Gateway, initially hosted in the US with . Topic tags: general, news, general web, user generated, documentation. 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, water
openai.com
Pada 7 Agustus 2026, Databricks mengumumkan bahwa Kimi K3 milik Moonshot AI — model open-weight terbesar di dunia — kini tersedia di platform Databricks melalui Foundation Model API, dengan tata kelola penuh via Unity AI Gateway . Awalnya dihosting di AS dengan kebijakan Zero Data Retention (ZDR) yang ketat, integrasi ini memberi perusahaan cara yang aman untuk menggunakan model frontier dengan bobot terbuka. Menurut tolok ukur internal Databricks, performa Kimi K3 setara dengan model proprietary teratas dari Anthropic, OpenAI, dan Google Gemini, tetapi dengan biaya per tugas 50–70% lebih rendah.
Peluncuran ini berbarengan dengan ketersediaan umum (General Availability) Unity AI Gateway, yang menyediakan panel kendali tunggal untuk mengelola pengeluaran AI, keamanan, dan akses di berbagai model, agen, dan server MCP .
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 "Databricks Hadirkan Kimi K3: Model Open-Weight Terbesar di Dunia, Siap Saingi Raksasa Proprietary"?
Pada 7 Agustus 2026, Databricks mengumumkan ketersediaan Kimi K3 dari Moonshot AI melalui Foundation Model API dengan tata kelola penuh lewat Unity AI Gateway.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
Pada 7 Agustus 2026, Databricks mengumumkan ketersediaan Kimi K3 dari Moonshot AI melalui Foundation Model API dengan tata kelola penuh lewat Unity AI Gateway. Kimi K3 adalah model open weight terbesar di dunia: 2,8 triliun parameter, arsitektur sparse MoE dengan 104 miliar parameter aktif per token, dan jendela konteks 1 juta token.
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Dalam Artificial Analysis Intelligence Index, Kimi K3 menempati peringkat 3 atau 4 global, mengungguli semua model open weight lain dan hanya kalah dari Claude Fable 5 serta GPT 5.6 Sol.
Databricks Hadirkan Kimi K3: Model Open-Weight Terbesar di Dunia, Siap Saingi Raksasa Proprietary
Pada 7 Agustus 2026, Databricks mengumumkan ketersediaan Kimi K3 dari Moonshot AI melalui Foundation Model API dengan tata kelola penuh lewat Unity AI Gateway. Kimi K3 adalah model open weight terbesar di dunia: 2,8 triliun parameter, arsitektur sparse MoE dengan 104 miliar parameter aktif per token, dan jendela kon...
Diterbitkan olehDiedit dengan DeepSeek-V4-FlashGambar dibuat dengan GPT Image 1.5
Pada 7 Agustus 2026, Databricks mengumumkan ketersediaan Kimi K3 dari Moonshot AI melalui Foundation Model API dengan tata kelola penuh lewat Unity AI Gateway.
Kimi K3 adalah model open weight terbesar di dunia: 2,8 triliun parameter, arsitektur sparse MoE dengan 104 miliar parameter aktif per token, dan jendela konteks 1 juta token.
Dalam Artificial Analysis Intelligence Index, Kimi K3 menempati peringkat 3 atau 4 global, mengungguli semua model open weight lain dan hanya kalah dari Claude Fable 5 serta GPT 5.6 Sol.
Biaya per tugas Kimi K3 sekitar $0,94 — setengah dari biaya Claude Opus 4.8 dan setara dengan GPT 5.6 Sol, menjadikannya pilihan ekonomis untuk beban kerja agentic skala besar.
What did Databricks announce on August 7, 2026, regarding the integration of Moonshot AI's Kimi K3 model, what are the model's key specificaDatabricks adds Moonshot AI's Kimi K3, the world's largest open-weight model, to its platform with full governance via Unity AI Gateway.
AI Perintah
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Databricks announce on August 7, 2026, regarding the integration of Moonshot AI's Kimi K3 model, what are the model's key specifica. Article summary: On August 7, 2026, Databricks announced that Moonshot AI's Kimi K3 is now available on the Databricks platform through the Foundation Model API, with full governance via Unity AI Gateway, initially hosted in the US with . Topic tags: general, news, general web, user generated, documentation. 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, water
openai.com
Pada 7 Agustus 2026, Databricks mengumumkan bahwa Kimi K3 milik Moonshot AI — model open-weight terbesar di dunia — kini tersedia di platform Databricks melalui Foundation Model API, dengan tata kelola penuh via Unity AI Gateway . Awalnya dihosting di AS dengan kebijakan Zero Data Retention (ZDR) yang ketat, integrasi ini memberi perusahaan cara yang aman untuk menggunakan model frontier dengan bobot terbuka. Menurut tolok ukur internal Databricks, performa Kimi K3 setara dengan model proprietary teratas dari Anthropic, OpenAI, dan Google Gemini, tetapi dengan biaya per tugas 50–70% lebih rendah.
Peluncuran ini berbarengan dengan ketersediaan umum (General Availability) Unity AI Gateway, yang menyediakan panel kendali tunggal untuk mengelola pengeluaran AI, keamanan, dan akses di berbagai model, agen, dan server MCP .
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 "Databricks Hadirkan Kimi K3: Model Open-Weight Terbesar di Dunia, Siap Saingi Raksasa Proprietary"?
Pada 7 Agustus 2026, Databricks mengumumkan ketersediaan Kimi K3 dari Moonshot AI melalui Foundation Model API dengan tata kelola penuh lewat Unity AI Gateway.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
Pada 7 Agustus 2026, Databricks mengumumkan ketersediaan Kimi K3 dari Moonshot AI melalui Foundation Model API dengan tata kelola penuh lewat Unity AI Gateway. Kimi K3 adalah model open weight terbesar di dunia: 2,8 triliun parameter, arsitektur sparse MoE dengan 104 miliar parameter aktif per token, dan jendela konteks 1 juta token.
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Dalam Artificial Analysis Intelligence Index, Kimi K3 menempati peringkat 3 atau 4 global, mengungguli semua model open weight lain dan hanya kalah dari Claude Fable 5 serta GPT 5.6 Sol.
Kimi K3 adalah model sparse Mixture-of-Experts (MoE) dengan spesifikasi berikut :
Total parameter: 2,8 triliun
Parameter aktif: 104 miliar yang diaktifkan per token
Arsitektur: Sparse MoE dengan 896 expert, 16 aktif per token, plus 2 shared expert
Jendela konteks: 1.048.576 token (1 juta)
Modalitas: Teks dan visi asli (gambar dan video)
Inovasi arsitektural: Kimi Delta Attention (KDA), Attention Residuals (AttnRes), dan Stable LatentMoE framework
Moonshot menyebut K3 sebagai "model kelas 3T terbuka pertama di dunia" . Bobot terbuka (open weights) dirilis pada 27 Juli 2026 di bawah lisensi MIT yang dimodifikasi .
Peringkat Artificial Analysis Intelligence Index
Pada Artificial Analysis Intelligence Index (v4.1) independen, Kimi K3 mencetak skor 57 dalam konfigurasi standar dan 60 pada konfigurasi "max" . Peringkatnya :
#3 atau #4 secara keseluruhan di antara semua model yang diuji, tergantung konfigurasi
Pertama di antara model open-weight (pesaing terdekat: GLM-5.2 dengan skor 51)
Di bawah: Claude Fable 5 (~60) dan GPT-5.6 Sol (~59)
Di atas: Claude Opus 4.8 (~56), GPT-5.5, DeepSeek V4 Pro (44), dan GLM-5.2 (51)
Indeks ini menggabungkan sembilan evaluasi termasuk GDPval-AA v2, Terminal-Bench 2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, dan penalaran konteks panjang . Pada tolok ukur tertentu, Kimi K3 mencapai #1 di papan peringkat Frontend Code Arena dan #2 di AA-Briefcase (pekerjaan pengetahuan agentic), hanya kalah dari Fable 5 .
Perbandingan Biaya dengan Model Proprietary
Kimi K3 menawarkan keunggulan biaya yang signifikan dibandingkan pesaing proprietary :
Biaya per Tugas Intelligence Index: Sekitar $0,94
Kira-kira setengah biaya Claude Opus 4.8 (max reasoning, $1,80)
Biaya serupa dengan GPT-5.6 Sol (max, $1,04)
Databricks melaporkan biaya per tugas 50–72% lebih rendah dibandingkan pemimpin proprietary
Harga API: ~$3,00 per juta token input dan ~$15,00 per juta token output
Seperti yang dikatakan CEO Databricks Ali Ghodsi kepada CNBC, kombinasi performa tolok ukur dan efisiensi biaya K3 membuat beban kerja agentic yang sebelumnya mahal — seperti agen coding terus-menerus atau pemrosesan dokumen skala besar — kini layak secara ekonomi bagi perusahaan .
Unity AI Gateway: Tata Kelola Perusahaan dan Kendali Biaya
Unity AI Gateway menyediakan panel kendali terpadu bagi tim platform yang mengelola AI di seluruh perusahaan. Kemampuan utama yang berlaku untuk Kimi K3 meliputi :
Izin akses terperinci dan pagar pengaman keselamatan yang diberlakukan pada input dan output model
Jejak audit lengkap dan observabilitas waktu nyata untuk semua panggilan model
Kendali pengeluaran AI — peringatan anggaran proaktif di seluruh pengguna, ruang kerja, kasus penggunaan, dan seluruh akun, dikombinasikan dengan tabel sistem Unity Catalog dan anggaran Databricks
Pembatasan kecepatan dan perutean lalu lintas di seluruh model, agen, dan server MCP
Batas pengeluaran keras yang menghentikan permintaan saat anggaran tercapai
Zero Data Retention (ZDR) untuk Kimi K3 di Databricks
Tata kelola terpadu di seluruh model open-weight dan proprietary melalui kerangka kebijakan yang sama
Pada minggu yang sama, Unity AI Gateway mencapai Ketersediaan Umum (General Availability), menyatukan manajemen pengeluaran, pembatasan kecepatan, dan kontrol akses di seluruh LLM perusahaan, server MCP, dan agen coding .
Tren Lebih Luas: Kesenjangan Open-Weight Menyempit dengan Cepat
Databricks membingkai integrasi Kimi K3 sebagai bukti bahwa kesenjangan antara model AI open-weight dan proprietary menutup dengan cepat . Perusahaan mencatat bahwa setahun yang lalu, model open-weight terbaik tertinggal jauh dari rekan proprietary mereka — tetapi hari ini, model open-weight seperti Kimi K3 menyaingi pemimpin proprietary dalam performa tolok ukur sambil menawarkan biaya yang jauh lebih rendah dan fleksibilitas yang lebih besar .
Menurut Databricks, pergeseran ini memungkinkan perusahaan untuk mengadopsi strategi AI hibrida, mencampur model open-weight dan proprietary pada satu platform yang diatur. Perusahaan menekankan bahwa perusahaan kini memiliki pilihan nyata — dengan kemampuan merutekan beban kerja ke model yang paling hemat biaya untuk setiap tugas, tanpa mengorbankan performa atau tata kelola .
Kimi K3 adalah model sparse Mixture-of-Experts (MoE) dengan spesifikasi berikut :
Total parameter: 2,8 triliun
Parameter aktif: 104 miliar yang diaktifkan per token
Arsitektur: Sparse MoE dengan 896 expert, 16 aktif per token, plus 2 shared expert
Jendela konteks: 1.048.576 token (1 juta)
Modalitas: Teks dan visi asli (gambar dan video)
Inovasi arsitektural: Kimi Delta Attention (KDA), Attention Residuals (AttnRes), dan Stable LatentMoE framework
Moonshot menyebut K3 sebagai "model kelas 3T terbuka pertama di dunia" . Bobot terbuka (open weights) dirilis pada 27 Juli 2026 di bawah lisensi MIT yang dimodifikasi .
Peringkat Artificial Analysis Intelligence Index
Pada Artificial Analysis Intelligence Index (v4.1) independen, Kimi K3 mencetak skor 57 dalam konfigurasi standar dan 60 pada konfigurasi "max" . Peringkatnya :
#3 atau #4 secara keseluruhan di antara semua model yang diuji, tergantung konfigurasi
Pertama di antara model open-weight (pesaing terdekat: GLM-5.2 dengan skor 51)
Di bawah: Claude Fable 5 (~60) dan GPT-5.6 Sol (~59)
Di atas: Claude Opus 4.8 (~56), GPT-5.5, DeepSeek V4 Pro (44), dan GLM-5.2 (51)
Indeks ini menggabungkan sembilan evaluasi termasuk GDPval-AA v2, Terminal-Bench 2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, dan penalaran konteks panjang . Pada tolok ukur tertentu, Kimi K3 mencapai #1 di papan peringkat Frontend Code Arena dan #2 di AA-Briefcase (pekerjaan pengetahuan agentic), hanya kalah dari Fable 5 .
Perbandingan Biaya dengan Model Proprietary
Kimi K3 menawarkan keunggulan biaya yang signifikan dibandingkan pesaing proprietary :
Biaya per Tugas Intelligence Index: Sekitar $0,94
Kira-kira setengah biaya Claude Opus 4.8 (max reasoning, $1,80)
Biaya serupa dengan GPT-5.6 Sol (max, $1,04)
Databricks melaporkan biaya per tugas 50–72% lebih rendah dibandingkan pemimpin proprietary
Harga API: ~$3,00 per juta token input dan ~$15,00 per juta token output
Seperti yang dikatakan CEO Databricks Ali Ghodsi kepada CNBC, kombinasi performa tolok ukur dan efisiensi biaya K3 membuat beban kerja agentic yang sebelumnya mahal — seperti agen coding terus-menerus atau pemrosesan dokumen skala besar — kini layak secara ekonomi bagi perusahaan .
Unity AI Gateway: Tata Kelola Perusahaan dan Kendali Biaya
Unity AI Gateway menyediakan panel kendali terpadu bagi tim platform yang mengelola AI di seluruh perusahaan. Kemampuan utama yang berlaku untuk Kimi K3 meliputi :
Izin akses terperinci dan pagar pengaman keselamatan yang diberlakukan pada input dan output model
Jejak audit lengkap dan observabilitas waktu nyata untuk semua panggilan model
Kendali pengeluaran AI — peringatan anggaran proaktif di seluruh pengguna, ruang kerja, kasus penggunaan, dan seluruh akun, dikombinasikan dengan tabel sistem Unity Catalog dan anggaran Databricks
Pembatasan kecepatan dan perutean lalu lintas di seluruh model, agen, dan server MCP
Batas pengeluaran keras yang menghentikan permintaan saat anggaran tercapai
Zero Data Retention (ZDR) untuk Kimi K3 di Databricks
Tata kelola terpadu di seluruh model open-weight dan proprietary melalui kerangka kebijakan yang sama
Pada minggu yang sama, Unity AI Gateway mencapai Ketersediaan Umum (General Availability), menyatukan manajemen pengeluaran, pembatasan kecepatan, dan kontrol akses di seluruh LLM perusahaan, server MCP, dan agen coding .
Tren Lebih Luas: Kesenjangan Open-Weight Menyempit dengan Cepat
Databricks membingkai integrasi Kimi K3 sebagai bukti bahwa kesenjangan antara model AI open-weight dan proprietary menutup dengan cepat . Perusahaan mencatat bahwa setahun yang lalu, model open-weight terbaik tertinggal jauh dari rekan proprietary mereka — tetapi hari ini, model open-weight seperti Kimi K3 menyaingi pemimpin proprietary dalam performa tolok ukur sambil menawarkan biaya yang jauh lebih rendah dan fleksibilitas yang lebih besar .
Menurut Databricks, pergeseran ini memungkinkan perusahaan untuk mengadopsi strategi AI hibrida, mencampur model open-weight dan proprietary pada satu platform yang diatur. Perusahaan menekankan bahwa perusahaan kini memiliki pilihan nyata — dengan kemampuan merutekan beban kerja ke model yang paling hemat biaya untuk setiap tugas, tanpa mengorbankan performa atau tata kelola .
