Архітектура

Kimi K3 — це розріджена експертна модель (Mixture-of-Experts або MoE) з 2,8 трильйона параметрів. Із 896 експертів лише 16 активуються для кожного токена — така конструкція дає змогу отримати потужність великої моделі з обчислювальними витратами набагато меншої . Ключові інновації:

• Stable LatentMoE: власна реалізація MoE від Moonshot, яка, за словами компанії, підвищує стабільність та ефективність навчання .
• Kimi Delta Attention (KDA) та Attention Residuals (AttnRes): нові механізми уваги, які прискорюють навчання та інференс у 6,3 раза порівняно зі стандартними .
• Контекстне вікно в 1 мільйон токенів з підтримкою зображень — модель може обробляти довжелезні документи та зображення в одному запиті .
• На старті K3 працює виключно в режимі максимальних зусиль; швидшого або легшого варіанту поки немає .

Ці архітектурні рішення роблять K3 прямим конкурентом найдорожчих закритих моделей, пропонуючи порівнянний інтелект за значно кращу ціну.

Результати тестів

Результати Kimi K3 у бенчмарках розташовують її десь між закритими моделями першого рівня та рештою відкритих моделей. Ось ключові незалежні показники :

• Індекс інтелекту Artificial Analysis: 57,1 — 4-те місце, позаду Claude Fable 5 (~60) та GPT-5.6 Sol (~59), але трохи попереду Claude Opus 4.8 (~56) .
• LMArena Frontend Code Arena: #1 — K3 посіла перше місце в сліпих тестах на фронтенд-кодування, обійшовши всі моделі, зокрема Claude Fable 5 та GPT-5.6 Sol .
• LMArena Chatbot Arena (StyleCtrl): 9-те місце з рейтингом Elo ~1380 .
• GPQA Diamond: 93,5% — найкращий результат серед відкритих моделей на момент запуску, випереджаючи Claude Fable 5 (92,6%) у цьому складному науковому тесті на рівні PhD .
• SWE-bench Verified: >80% за даними розробника — вказує на високу здатність до автономного кодування .
• Terminal-Bench 2.1: 88,3% — обігрує Claude Fable 5 у цьому тесті на роботу в терміналі .
• GDPval v2: 1668 Elo — перевершує Claude Opus 4.8 (1600), але поступається Claude Fable 5 (1760) та GPT-5.6 Sol (1748) у цьому тесті на знаннєву роботу .

У власному порівнянні Moonshot із 14 графіками, K3 обігрує Claude Fable 5 у 6 тестах: Terminal-Bench 2.1, Program Bench, SWE Marathon, Automation Bench, SpreadsheetBench 2 та BrowseComp. У решті 8 перемагає Fable 5, причому найбільший розрив — у FrontierSWE: 86,6 проти 81,2 у K3 .

Незалежні тестери зазначають, що K3 повільніша та багатослівніша за аналоги, і що поки доступний лише режим «максимальних зусиль» . Усі порівняння бенчмарків наразі базуються на даних розробника та сторонніх агрегаціях (Artificial Analysis, LMArena); незалежна рецензована верифікація всього набору тестів ще попереду .

Ціни

API ціни Kimi K3 станом на 16 липня 2026 року :

• Вхідні токени (не з кешу): $3,00 за мільйон токенів
• Вхідні токени з кешу: $0,375 за мільйон токенів (в деяких джерелах вказано $0,30 )
• Вихідні токени: $15,00 за мільйон токенів

Це приблизно у 3–10 разів дешевше, ніж Claude Fable 5 та GPT-5.6 Sol за токен . Однак це також приблизно у три-чотири рази дорожче, ніж попередня флагманська модель K2, що знаменує кінець ери надзвичайно дешевого китайського API . Ціна є фіксованою для всього вікна в 1 мільйон токенів, а не ступінчастою залежно від обсягу контексту .

Графік виходу відкритих ваг

• API запуск: 16 липня 2026 року на platform.kimi.ai .
• Повні ваги на Hugging Face: Обіцяно до 27 липня 2026 року під ліцензією Modified MIT, яка дозволяє комерційне використання, але з певними обмеженнями .
• Станом на звітні дати (до 18 липня 2026 року) ваги ще не опубліковані — доступні лише API та програма для дослідників .
• Після публікації K3 стане найбільшою моделлю з відкритими вагами, значно перевершуючи DeepSeek V4 Pro (1,6 трильйона параметрів) та Zhipu AI GLM 5 (744 мільярди) .

Двоетапний реліз — спочатку платний API, а через одинадцять днів відкриті ваги — визначає характер цього анонсу . Moonshot називає K3 «відкритим передовим інтелектом», але на практиці це більше обіцянка відкритості, ніж реальність, поки контрольна точка не стане доступною для завантаження .

Стратегічний контекст та фінансування

Moonshot AI перебуває у вирі надзвичайно активного залучення коштів, що зумовлено необхідністю не відставати в надзвичайно конкурентній китайській гонці ШІ :

• Листопад 2025: Залучення коштів з оцінкою приблизно $4 мільярди .
• Лютий 2026: Закриття раунду Series Unknown на понад $700 мільйонів .
• Травень 2026: Залучення ~$2 мільярдів з оцінкою в $20 мільярдів під керівництвом венчурного підрозділу Meituan — Long-Z Investments .
• Червень 2026: Початок переговорів про ще один раунд на $1–2 мільярди з цільовою оцінкою в $30 мільярдів — третій раунд за шість місяців .

Загальний обсяг залученого фінансування становить приблизно $3,77 мільярда за 4 раунди . Серед інвесторів — Alibaba, Tencent, Meituan, 5Y Capital, IDG Capital та Zhen Fund . До квітня 2026 року річний регулярний дохід Moonshot перевищив $200 мільйонів, що було забезпечено підписками на чат-бота Kimi та послуги моделей ШІ .

Стратегічна картина: Moonshot агресивно витрачає капітал, щоб залишитися в гонці . Запуск K3 демонструє, що компанія здатна створювати передові відкриті моделі за частку вартості американських конкурентів — це ключова перевага для глобальних бізнесів, які сумніваються у співвідношенні ціни та якості Anthropic і OpenAI . Стратегія відкритих ваг також позиціонує K3 як прямого конкурента відкритих моделей DeepSeek для корпоративних розгортань .

Архітектура

Kimi K3 — це розріджена експертна модель (Mixture-of-Experts або MoE) з 2,8 трильйона параметрів. Із 896 експертів лише 16 активуються для кожного токена — така конструкція дає змогу отримати потужність великої моделі з обчислювальними витратами набагато меншої . Ключові інновації:

• Stable LatentMoE: власна реалізація MoE від Moonshot, яка, за словами компанії, підвищує стабільність та ефективність навчання .
• Kimi Delta Attention (KDA) та Attention Residuals (AttnRes): нові механізми уваги, які прискорюють навчання та інференс у 6,3 раза порівняно зі стандартними .
• Контекстне вікно в 1 мільйон токенів з підтримкою зображень — модель може обробляти довжелезні документи та зображення в одному запиті .
• На старті K3 працює виключно в режимі максимальних зусиль; швидшого або легшого варіанту поки немає .

Ці архітектурні рішення роблять K3 прямим конкурентом найдорожчих закритих моделей, пропонуючи порівнянний інтелект за значно кращу ціну.

Результати тестів

Результати Kimi K3 у бенчмарках розташовують її десь між закритими моделями першого рівня та рештою відкритих моделей. Ось ключові незалежні показники :

• Індекс інтелекту Artificial Analysis: 57,1 — 4-те місце, позаду Claude Fable 5 (~60) та GPT-5.6 Sol (~59), але трохи попереду Claude Opus 4.8 (~56) .
• LMArena Frontend Code Arena: #1 — K3 посіла перше місце в сліпих тестах на фронтенд-кодування, обійшовши всі моделі, зокрема Claude Fable 5 та GPT-5.6 Sol .
• LMArena Chatbot Arena (StyleCtrl): 9-те місце з рейтингом Elo ~1380 .
• GPQA Diamond: 93,5% — найкращий результат серед відкритих моделей на момент запуску, випереджаючи Claude Fable 5 (92,6%) у цьому складному науковому тесті на рівні PhD .
• SWE-bench Verified: >80% за даними розробника — вказує на високу здатність до автономного кодування .
• Terminal-Bench 2.1: 88,3% — обігрує Claude Fable 5 у цьому тесті на роботу в терміналі .
• GDPval v2: 1668 Elo — перевершує Claude Opus 4.8 (1600), але поступається Claude Fable 5 (1760) та GPT-5.6 Sol (1748) у цьому тесті на знаннєву роботу .

У власному порівнянні Moonshot із 14 графіками, K3 обігрує Claude Fable 5 у 6 тестах: Terminal-Bench 2.1, Program Bench, SWE Marathon, Automation Bench, SpreadsheetBench 2 та BrowseComp. У решті 8 перемагає Fable 5, причому найбільший розрив — у FrontierSWE: 86,6 проти 81,2 у K3 .

Незалежні тестери зазначають, що K3 повільніша та багатослівніша за аналоги, і що поки доступний лише режим «максимальних зусиль» . Усі порівняння бенчмарків наразі базуються на даних розробника та сторонніх агрегаціях (Artificial Analysis, LMArena); незалежна рецензована верифікація всього набору тестів ще попереду .

Ціни

API ціни Kimi K3 станом на 16 липня 2026 року :

• Вхідні токени (не з кешу): $3,00 за мільйон токенів
• Вхідні токени з кешу: $0,375 за мільйон токенів (в деяких джерелах вказано $0,30 )
• Вихідні токени: $15,00 за мільйон токенів

Це приблизно у 3–10 разів дешевше, ніж Claude Fable 5 та GPT-5.6 Sol за токен . Однак це також приблизно у три-чотири рази дорожче, ніж попередня флагманська модель K2, що знаменує кінець ери надзвичайно дешевого китайського API . Ціна є фіксованою для всього вікна в 1 мільйон токенів, а не ступінчастою залежно від обсягу контексту .

Графік виходу відкритих ваг

• API запуск: 16 липня 2026 року на platform.kimi.ai .
• Повні ваги на Hugging Face: Обіцяно до 27 липня 2026 року під ліцензією Modified MIT, яка дозволяє комерційне використання, але з певними обмеженнями .
• Станом на звітні дати (до 18 липня 2026 року) ваги ще не опубліковані — доступні лише API та програма для дослідників .
• Після публікації K3 стане найбільшою моделлю з відкритими вагами, значно перевершуючи DeepSeek V4 Pro (1,6 трильйона параметрів) та Zhipu AI GLM 5 (744 мільярди) .

Двоетапний реліз — спочатку платний API, а через одинадцять днів відкриті ваги — визначає характер цього анонсу . Moonshot називає K3 «відкритим передовим інтелектом», але на практиці це більше обіцянка відкритості, ніж реальність, поки контрольна точка не стане доступною для завантаження .

Стратегічний контекст та фінансування

Moonshot AI перебуває у вирі надзвичайно активного залучення коштів, що зумовлено необхідністю не відставати в надзвичайно конкурентній китайській гонці ШІ :

• Листопад 2025: Залучення коштів з оцінкою приблизно $4 мільярди .
• Лютий 2026: Закриття раунду Series Unknown на понад $700 мільйонів .
• Травень 2026: Залучення ~$2 мільярдів з оцінкою в $20 мільярдів під керівництвом венчурного підрозділу Meituan — Long-Z Investments .
• Червень 2026: Початок переговорів про ще один раунд на $1–2 мільярди з цільовою оцінкою в $30 мільярдів — третій раунд за шість місяців .

Загальний обсяг залученого фінансування становить приблизно $3,77 мільярда за 4 раунди . Серед інвесторів — Alibaba, Tencent, Meituan, 5Y Capital, IDG Capital та Zhen Fund . До квітня 2026 року річний регулярний дохід Moonshot перевищив $200 мільйонів, що було забезпечено підписками на чат-бота Kimi та послуги моделей ШІ .

Стратегічна картина: Moonshot агресивно витрачає капітал, щоб залишитися в гонці . Запуск K3 демонструє, що компанія здатна створювати передові відкриті моделі за частку вартості американських конкурентів — це ключова перевага для глобальних бізнесів, які сумніваються у співвідношенні ціни та якості Anthropic і OpenAI . Стратегія відкритих ваг також позиціонує K3 як прямого конкурента відкритих моделей DeepSeek для корпоративних розгортань .