Seni Bina

Kimi K3 adalah model sparse Mixture-of-Experts (MoE) dengan 2.8 trilion parameter. Daripada 896 pakar (experts) keseluruhannya, hanya 16 pakar yang aktif bagi setiap token, satu reka bentuk yang bertujuan untuk memberikan keupayaan model yang besar dengan kos pengiraan yang jauh lebih kecil . Inovasi seni bina utamanya termasuk:

• Stable LatentMoE: Formulasi MoE tersuai Moonshot, yang menurut syarikat itu meningkatkan kestabilan dan kecekapan latihan .
• Kimi Delta Attention (KDA) dan Attention Residuals (AttnRes): Mekanisme perhatian baharu yang didakwa Moonshot memberikan latihan dan inferens sehingga 6.3 kali lebih pantas berbanding mekanisme perhatian standard .
• Tetingkap konteks 1 juta token dengan keupayaan penglihatan asli, membolehkan model memproses dokumen panjang dan imej dalam satu gesaan (prompt) .
• Pada pelancaran, K3 berjalan secara eksklusif dalam mod 'max-effort reasoning' lalai; tiada pilihan inferens yang lebih pantas atau ringan lagi tersedia .

Pilihan seni bina ini meletakkan K3 sebagai pencabar langsung kepada model sempadan (frontier models) yang paling mahal, bertujuan untuk menyamai kepintaran mereka sambil menawarkan nilai yang jauh lebih baik.

Prestasi Penanda Aras

Skor penanda aras Kimi K3 meletakkannya secara kasarnya di antara model tertutup Tier-1 dan kelompok model berwajaran terbuka. Skor bebas utama menceritakan kisah ini :

• Artificial Analysis Intelligence Index: 57.1 – berada di kedudukan #4 keseluruhan, di belakang Claude Fable 5 (~60) dan GPT-5.6 Sol (~59), dan sedikit di hadapan Claude Opus 4.8 (~56) .
• LMArena Frontend Code Arena: #1 – K3 menduduki tempat teratas dalam ujian buta untuk pengekodan antara muka, mengalahkan semua model lain termasuk Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol .
• LMArena Chatbot Arena (StyleCtrl): #9 keseluruhan dengan Elo ~1380 .
• GPQA Diamond: mendapat skor 93.5%, keputusan berwajaran terbuka terkuat setakat pelancaran, mengatasi skor Claude Fable 5 iaitu 92.6% pada penanda aras penaakulan sains peringkat PhD ini .
• SWE-bench Verified: skor yang dilaporkan vendor adalah 80%+, menunjukkan prestasi pengekodan ejen (agentic coding) yang kukuh .
• Terminal-Bench 2.1: mendapat skor 88.3%, mengalahkan Claude Fable 5 pada penanda aras terminal ejen ini .
• GDPval v2: mendapat skor Elo 1668 pada papan pendahulu kerja pengetahuan ini, mengatasi Claude Opus 4.8 (1600) tetapi ketinggalan di belakang Claude Fable 5 (1760) dan GPT-5.6 Sol (1748) .

Dalam perbandingan pelancaran 14 carta Moonshot sendiri, K3 mengalahkan Claude Fable 5 pada 6 penanda aras: Terminal-Bench 2.1, Program Bench, SWE Marathon, Automation Bench, SpreadsheetBench 2, dan BrowseComp. Fable 5 memenangi baki 8 penanda aras yang lain, dengan FrontierSWE menunjukkan jurang terluas (86.6 berbanding 81.2 K3) .

Penguji bebas menyatakan bahawa K3 lebih perlahan dan lebih bertele-tele berbanding model setanding, dan hanya mod inferens 'max effort' yang tersedia buat masa ini . Semua perbandingan penanda aras pada masa ini bergantung pada tuntutan yang dilaporkan vendor dan pengagregatan pihak ketiga daripada Artificial Analysis dan LMArena; pengesahan bebas yang disemak oleh rakan sebaya bagi keseluruhan suite masih belum selesai .

Harga

Harga API Kimi K3 setakat 16 Julai 2026 :

• Input (cache miss): $3.00 bagi setiap juta token
• Input cache: $0.375 bagi setiap juta token (dilaporkan sebagai $0.30 dalam beberapa sumber )
• Output: $15.00 bagi setiap juta token

Harga ini secara kasarnya 3–10 kali lebih murah daripada Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol secara asas per-token . Walau bagaimanapun, ia juga kira-kira tiga hingga empat kali lebih mahal daripada model perdana Moonshot sebelum ini, K2, menandakan berakhirnya era akses API ultra-murah dari China . Harganya adalah rata merentas keseluruhan tetingkap 1 juta token, bukan mengikut peringkat konteks .

Garis Masa Pelepasan Berat Terbuka

• Pelancaran API: 16 Julai 2026 di platform.kimi.ai .
• Pemberat penuh di Hugging Face: Dijanjikan selewat-lewatnya 27 Julai 2026, di bawah lesen Modified MIT yang mesra untuk kegunaan komersial tetapi disertakan dengan sekatan .
• Setakat tarikh pelaporan yang tersedia (sehingga 18 Julai 2026), pemberat tersebut belum lagi awam – hanya API dan program akses penyelidik yang telah beroperasi .
• Setelah dikeluarkan, K3 akan menjadi model berwajaran terbuka terbesar yang pernah diterbitkan, mengatasi DeepSeek V4 Pro (1.6 trilion parameter) dan siri GLM 5 daripada Zhipu AI (744 bilion) dengan jurang yang luas .

Pelancaran dua langkah – API berbayar dahulu, pemberat terbuka sebelas hari kemudian – adalah bentuk utama pengumuman ini . Moonshot memanggil K3 sebagai 'kepintaran sempadan terbuka', tetapi ia lebih sesuai digambarkan sebagai komitmen berwajaran terbuka berbanding amalan sebenar sehingga pusat pemeriksaan (checkpoint) boleh dimuat turun .

Konteks Strategik & Pembiayaan

Moonshot AI telah melalui pusingan pengumpulan dana yang luar biasa, didorong oleh keperluan untuk bersaing dalam perlumbaan AI yang sangat kompetitif di China :

• November 2025: Mengumpul dana pada penilaian kira-kira $4 bilion .
• Februari 2026: Menutup Pusingan Tidak Diketahui (Series Unknown) sebanyak lebih $700 juta .
• Mei 2026: Mengumpul ~$2 bilion pada penilaian $20 bilion, diketuai oleh cabang usaha niaga Meituan, Long-Z Investments .
• Jun 2026: Memulakan rundingan untuk pusingan lain sebanyak $1–2 bilion yang menyasarkan penilaian $30 bilion – pengumpulan dana ketiganya dalam tempoh enam bulan .

Jumlah pembiayaan yang didedahkan adalah kira-kira $3.77 bilion merentas 4 pusingan . Penyokong termasuk Alibaba, Tencent, Meituan, 5Y Capital, IDG Capital, dan Zhen Fund . Menjelang April 2026, hasil tahunan berulang Moonshot mencecah $200 juta, didorong oleh langganan kepada chatbot Kimi dan perkhidmatan model AI .

Gambaran strategik: Moonshot membakar modal secara agresif untuk kekal dalam perlumbaan . Pelancaran K3 memberi isyarat bahawa Moonshot boleh menyampaikan model terbuka peringkat sempadan pada sebahagian kecil daripada kos pesaing AS – satu titik jualan utama untuk perniagaan global yang mempersoalkan pulangan pelaburan (ROI) harga Anthropic dan OpenAI . Strategi berwajaran terbuka juga meletakkan K3 sebagai pesaing langsung kepada model terbuka DeepSeek untuk penggunaan perusahaan yang dihoskan sendiri .

Seni Bina

Kimi K3 adalah model sparse Mixture-of-Experts (MoE) dengan 2.8 trilion parameter. Daripada 896 pakar (experts) keseluruhannya, hanya 16 pakar yang aktif bagi setiap token, satu reka bentuk yang bertujuan untuk memberikan keupayaan model yang besar dengan kos pengiraan yang jauh lebih kecil . Inovasi seni bina utamanya termasuk:

• Stable LatentMoE: Formulasi MoE tersuai Moonshot, yang menurut syarikat itu meningkatkan kestabilan dan kecekapan latihan .
• Kimi Delta Attention (KDA) dan Attention Residuals (AttnRes): Mekanisme perhatian baharu yang didakwa Moonshot memberikan latihan dan inferens sehingga 6.3 kali lebih pantas berbanding mekanisme perhatian standard .
• Tetingkap konteks 1 juta token dengan keupayaan penglihatan asli, membolehkan model memproses dokumen panjang dan imej dalam satu gesaan (prompt) .
• Pada pelancaran, K3 berjalan secara eksklusif dalam mod 'max-effort reasoning' lalai; tiada pilihan inferens yang lebih pantas atau ringan lagi tersedia .

Pilihan seni bina ini meletakkan K3 sebagai pencabar langsung kepada model sempadan (frontier models) yang paling mahal, bertujuan untuk menyamai kepintaran mereka sambil menawarkan nilai yang jauh lebih baik.

Prestasi Penanda Aras

Skor penanda aras Kimi K3 meletakkannya secara kasarnya di antara model tertutup Tier-1 dan kelompok model berwajaran terbuka. Skor bebas utama menceritakan kisah ini :

• Artificial Analysis Intelligence Index: 57.1 – berada di kedudukan #4 keseluruhan, di belakang Claude Fable 5 (~60) dan GPT-5.6 Sol (~59), dan sedikit di hadapan Claude Opus 4.8 (~56) .
• LMArena Frontend Code Arena: #1 – K3 menduduki tempat teratas dalam ujian buta untuk pengekodan antara muka, mengalahkan semua model lain termasuk Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol .
• LMArena Chatbot Arena (StyleCtrl): #9 keseluruhan dengan Elo ~1380 .
• GPQA Diamond: mendapat skor 93.5%, keputusan berwajaran terbuka terkuat setakat pelancaran, mengatasi skor Claude Fable 5 iaitu 92.6% pada penanda aras penaakulan sains peringkat PhD ini .
• SWE-bench Verified: skor yang dilaporkan vendor adalah 80%+, menunjukkan prestasi pengekodan ejen (agentic coding) yang kukuh .
• Terminal-Bench 2.1: mendapat skor 88.3%, mengalahkan Claude Fable 5 pada penanda aras terminal ejen ini .
• GDPval v2: mendapat skor Elo 1668 pada papan pendahulu kerja pengetahuan ini, mengatasi Claude Opus 4.8 (1600) tetapi ketinggalan di belakang Claude Fable 5 (1760) dan GPT-5.6 Sol (1748) .

Dalam perbandingan pelancaran 14 carta Moonshot sendiri, K3 mengalahkan Claude Fable 5 pada 6 penanda aras: Terminal-Bench 2.1, Program Bench, SWE Marathon, Automation Bench, SpreadsheetBench 2, dan BrowseComp. Fable 5 memenangi baki 8 penanda aras yang lain, dengan FrontierSWE menunjukkan jurang terluas (86.6 berbanding 81.2 K3) .

Penguji bebas menyatakan bahawa K3 lebih perlahan dan lebih bertele-tele berbanding model setanding, dan hanya mod inferens 'max effort' yang tersedia buat masa ini . Semua perbandingan penanda aras pada masa ini bergantung pada tuntutan yang dilaporkan vendor dan pengagregatan pihak ketiga daripada Artificial Analysis dan LMArena; pengesahan bebas yang disemak oleh rakan sebaya bagi keseluruhan suite masih belum selesai .

Harga

Harga API Kimi K3 setakat 16 Julai 2026 :

• Input (cache miss): $3.00 bagi setiap juta token
• Input cache: $0.375 bagi setiap juta token (dilaporkan sebagai $0.30 dalam beberapa sumber )
• Output: $15.00 bagi setiap juta token

Harga ini secara kasarnya 3–10 kali lebih murah daripada Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol secara asas per-token . Walau bagaimanapun, ia juga kira-kira tiga hingga empat kali lebih mahal daripada model perdana Moonshot sebelum ini, K2, menandakan berakhirnya era akses API ultra-murah dari China . Harganya adalah rata merentas keseluruhan tetingkap 1 juta token, bukan mengikut peringkat konteks .

Garis Masa Pelepasan Berat Terbuka

• Pelancaran API: 16 Julai 2026 di platform.kimi.ai .
• Pemberat penuh di Hugging Face: Dijanjikan selewat-lewatnya 27 Julai 2026, di bawah lesen Modified MIT yang mesra untuk kegunaan komersial tetapi disertakan dengan sekatan .
• Setakat tarikh pelaporan yang tersedia (sehingga 18 Julai 2026), pemberat tersebut belum lagi awam – hanya API dan program akses penyelidik yang telah beroperasi .
• Setelah dikeluarkan, K3 akan menjadi model berwajaran terbuka terbesar yang pernah diterbitkan, mengatasi DeepSeek V4 Pro (1.6 trilion parameter) dan siri GLM 5 daripada Zhipu AI (744 bilion) dengan jurang yang luas .

Pelancaran dua langkah – API berbayar dahulu, pemberat terbuka sebelas hari kemudian – adalah bentuk utama pengumuman ini . Moonshot memanggil K3 sebagai 'kepintaran sempadan terbuka', tetapi ia lebih sesuai digambarkan sebagai komitmen berwajaran terbuka berbanding amalan sebenar sehingga pusat pemeriksaan (checkpoint) boleh dimuat turun .

Konteks Strategik & Pembiayaan

Moonshot AI telah melalui pusingan pengumpulan dana yang luar biasa, didorong oleh keperluan untuk bersaing dalam perlumbaan AI yang sangat kompetitif di China :

• November 2025: Mengumpul dana pada penilaian kira-kira $4 bilion .
• Februari 2026: Menutup Pusingan Tidak Diketahui (Series Unknown) sebanyak lebih $700 juta .
• Mei 2026: Mengumpul ~$2 bilion pada penilaian $20 bilion, diketuai oleh cabang usaha niaga Meituan, Long-Z Investments .
• Jun 2026: Memulakan rundingan untuk pusingan lain sebanyak $1–2 bilion yang menyasarkan penilaian $30 bilion – pengumpulan dana ketiganya dalam tempoh enam bulan .

Jumlah pembiayaan yang didedahkan adalah kira-kira $3.77 bilion merentas 4 pusingan . Penyokong termasuk Alibaba, Tencent, Meituan, 5Y Capital, IDG Capital, dan Zhen Fund . Menjelang April 2026, hasil tahunan berulang Moonshot mencecah $200 juta, didorong oleh langganan kepada chatbot Kimi dan perkhidmatan model AI .

Gambaran strategik: Moonshot membakar modal secara agresif untuk kekal dalam perlumbaan . Pelancaran K3 memberi isyarat bahawa Moonshot boleh menyampaikan model terbuka peringkat sempadan pada sebahagian kecil daripada kos pesaing AS – satu titik jualan utama untuk perniagaan global yang mempersoalkan pulangan pelaburan (ROI) harga Anthropic dan OpenAI . Strategi berwajaran terbuka juga meletakkan K3 sebagai pesaing langsung kepada model terbuka DeepSeek untuk penggunaan perusahaan yang dihoskan sendiri .