Moonshot
Kimi K2.6
最大コンテキスト
262.1K
最大出力
262.1K
リリース日
N/A
kimi-k3Kimi K3は、高度な推論、コーディング、複雑なタスク実行のために設計された高性能AIモデルです。大規模なプログラミングプロジェクト、多段階の問題解決、知識集約型のアプリケーションで強力なパフォーマンスを発揮します。広範なコンテキスト処理能力とマルチモーダル機能を備え、K3はパワフルなAIエージェント、開発者ツール、エンタープライズレベルのアプリケーション構築に適しています。
Context Window
1M tokens
Maximum Output
131.1K tokens
Release Date
2026年7月16日
Modalities
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $2.8571/M | $14.2857/M | $0.2857/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Kimi K3は、長期的なコーディング、エージェント型知識業務、100万トークンのコンテキスト向けに設計されたオープンウェイトのネイティブマルチモーダル推論モデルです。
長時間の開発セッションを継続し、大規模リポジトリを把握して、少ない監督で開発ツールを連携させるよう設計されています。
Kimi K3は単一モデルでテキスト、画像、動画を理解し、視覚的な根拠と文章の文脈を結び付けて推論できます。
100万トークンのコンテキストウィンドウで、大量のコード、文書、メディア、長期タスク履歴を横断して推論できます。
Kimi K3は、長期的なソフトウェア開発、視覚情報を活用する開発、大規模な資料群を扱う一連の知識業務に適しています。
大規模なコードベースを把握し、ファイル横断の変更を計画・実行して、長時間の開発セッションでも作業の連続性を保ちます。
スクリーンショット、デザイン資料、動画フレームをソースコードと併用し、インターフェースの実装や視覚的な挙動の診断を行います。
大量の資料を調査して結果を整理し、レポート、可視化、ダッシュボードなどの完成した成果物を作成します。
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Kimi K3
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 57.1 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 76.2 |
| 知識と推論 | ||
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 93.5% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 44.3% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 58.7% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 74.7% |
指標の出典 Artificial Analysis
Kimi K3 API、料金、コーディング、推論、コンテキスト、ベンチマーク、モデル比較に関する質問です。
Kimi K3は、長文脈のコーディング、複雑な推論、ナレッジワーク向けのMoonshot AIの旗艦モデルです。ネイティブな視覚入力と100万トークンのコンテキストを備えます。
Kimi K3は、長期的なコーディング、複雑な推論、エージェント型タスク向けです。このページのベンチマークを参考に、自社のリポジトリと評価セットで検証してください。
Kimi K3の入力、出力、キャッシュ読み取り料金を分けて確認してください。長い出力を生成するコーディングやリサーチでは出力料金、長文脈を繰り返す場合はキャッシュ料金が重要です。
TokenHub APIキーを作成し、モデルIDを`kimi-k3`に設定して、このページにある利用可能なエンドポイントを使います。OpenAI互換アプリでは通常、APIキー、Base URL、モデルIDの更新だけで利用できます。
一般的なランキングではなく、実際のワークロードで選択してください。長文脈のコーディング、ナレッジワーク、ネイティブな視覚入力が重要ならKimi K3を評価し、料金、出力量、レイテンシ、ツール利用、自社評価でDeepSeek V4 Proと比較してください。
Kimi K3は100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。長文書、大規模コードベース、調査資料、複数ターンのエージェントワークフローに利用できますが、実際のコストはリクエストごとのトークン量に依存します。
Kimi K3にはネイティブな視覚機能があります。画像またはマルチモーダルのワークフローを構築する前に、このモデルページで公開中のモダリティとエンドポイント対応を確認してください。対応状況はエンドポイントによって異なる場合があります。
1つの API キーで Kimi K3 とその他の AI モデルにアクセスできます。
Kimi K3のメディア、デモ、レビュー
Kimi K3に関するローンチ発表、独立評価、コミュニティ議論です。
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Kimi.ai ·
Introducing Kimi K3: Open Frontier Intelligence 🔹 2.8 Trillion Parameters, 1 Million Context, Native Multimodal 🔹 Kimi Delta Attention enables up to 6.3x faster decoding in million-token contexts 🔹 Attention Residuals deliver ~25% higher training efficiency at <2% additional https://t.co/eFHEbdxn3P
https://pbs.twimg.com/media/HNXu0kobMAAPljb.pnghttps://pbs.twimg.com/media/HNXu2GWaYAAwH4w.png原文を見るChetaslua ·
Kimi K3 vs GPT-5.6 Sol Difference in taste is so stark , like if i swap kimi k 3 name with fable 5 people will trust it but this is not only about visuals , its also about function , you can see both achieve same result but the way to achieve is different kimi is more https://t.co/zpirIariVT
https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2077700438212972544/img/V0a6PbrfVi23eZ1m.jpg原文を見るJun Song ·
Kimi-K3 vs Opus-4.8 Flappybird test. Kimi is significantly better than Opus. That’s the reason why I claimed it as Opus-5 level. Test done in @arena https://t.co/Z5I7Ds9oWa
https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2077396898324094976/img/qG_Luc6NN43kmRjB.jpg原文を見るReddit
Kimi K3 dropped officially. Blog post, docs, pricing, the works.
thestreamcode ·
原文を見るMoonshot AI just dropped Kimi K3: An open weight frontier multimodal AI model (2.8T params) MoE with a 1M context window
ai_tech_simp ·
原文を見るYouTube
Kimi K3 is the best model ever made (sometimes)
Theo - t3․gg
原文を見るKimi K3 might be the most powerful open AI model I've seen!
Codex Community
原文を見るKimi K3: Testing Moonshot's 2.8T Open Model without Hype
Fahd Mirza
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