Moonshot
Kimi K2.6
Максимальный контекст
262.1K
Максимальный вывод
262.1K
Дата выпуска
N/A
kimi-k3Kimi K3 — это высокопроизводительная модель ИИ, предназначенная для расширенных рассуждений, программирования и выполнения сложных задач. Она демонстрирует высокую эффективность в крупномасштабных проектах разработки, многошаговом решении проблем и приложениях с интенсивным использованием знаний. Благодаря широкой обработке контекста и мультимодальным возможностям, K3 подходит для создания мощных ИИ-агентов, инструментов разработчика и корпоративных приложений.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
131.1K tokens
Release Date
16 июл. 2026 г.
Modalities
| Цена входа | Цена выхода | Чтение кэша |
|---|---|---|
| $2.8571/M | $14.2857/M | $0.2857/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Kimi K3 — мультимодальная модель рассуждения с открытыми весами, предназначенная для длительной разработки, агентной интеллектуальной работы и контекста на миллион токенов.
Модель рассчитана на продолжительные инженерные сессии, работу с крупными репозиториями и координацию инструментов разработки при ограниченном контроле.
Kimi K3 понимает текст, изображения и видео в рамках одной модели, связывая визуальные свидетельства с письменным контекстом.
Контекстное окно на миллион токенов поддерживает рассуждение по большим объёмам кода, документов, медиаданных и истории длительных задач.
Kimi K3 подходит для длительной разработки ПО, задач с визуальным контекстом и сквозной интеллектуальной работы с большими наборами источников.
Исследовать крупные кодовые базы, планировать изменения в нескольких файлах, выполнять этапы разработки и сохранять связность в длительных сессиях.
Использовать снимки экрана, дизайн-референсы и кадры видео вместе с исходным кодом для реализации интерфейсов и диагностики визуального поведения.
Исследовать большие массивы источников, систематизировать результаты и создавать законченные материалы в виде отчётов, визуализаций или панелей.
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
| Индексный балл | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Сводная оценка общих возможностей | 57.1 |
| Artificial Analysis Coding Index | Сводная оценка навыков программирования | 76.2 |
| Знания и рассуждения | ||
| GPQA | Решение сложных научных задач | 93.5% |
| HLE | Экспертные задания по широкому кругу тем | 44.3% |
| Программирование и разработка ПО | ||
| SciCode | Задачи по научному программированию | 58.7% |
| Следование инструкциям и агентные задачи | ||
| AA-LCR | Рассуждения в длинном контексте | 74.7% |
Источник метрик Artificial Analysis
Вопросы об API Kimi K3, цене, программировании, рассуждениях, контексте, бенчмарках и сравнении моделей.
Kimi K3 — флагманская модель Moonshot AI для программирования с длинным контекстом, сложных рассуждений и работы со знаниями. Она поддерживает нативное зрение и контекст до 1 млн токенов.
Kimi K3 предназначен для длительных задач программирования, сложных рассуждений и агентных сценариев. Используйте бенчмарки этой страницы, затем проверьте модель на собственных задачах.
Отдельно оценивайте цены Kimi K3 на вход, выход и чтение кэша. Код и исследования с длинным ответом чувствительнее к цене вывода, повторные длинные запросы — к цене кэша.
Создайте API-ключ TokenHub, укажите ID модели `kimi-k3` и используйте доступный эндпоинт с этой страницы. Совместимым с OpenAI приложениям обычно достаточно обновить ключ, Base URL и ID модели.
Выбирайте по рабочей нагрузке, а не по общему рейтингу. Оцените Kimi K3, если важны длинный контекст, работа со знаниями или нативное зрение, затем сравните его с DeepSeek V4 Pro по цене, объему вывода, задержке, инструментам и своим оценкам.
Kimi K3 поддерживает контекстное окно в 1 млн токенов. API Kimi K3 подходит для длинных документов, крупных репозиториев и многошаговых сценариев; фактическая стоимость зависит от токенов в каждом запросе.
Kimi K3 включает нативную поддержку зрения. Перед созданием сценария с изображениями или мультимодальностью проверьте опубликованные на этой странице модальности и поддержку эндпоинтов: она может различаться.
Получите доступ к Kimi K3 и другим моделям ИИ с одним API-ключом TokenHub.
Материалы, демонстрации и обзоры Kimi K3
Анонсы запуска, независимые оценки и обсуждения сообщества о Kimi K3.
X (Twitter)
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.pngОткрыть оригиналChetaslua ·
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.jpgОткрыть оригиналJun 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.jpgОткрыть оригиналReddit
Kimi K3 dropped officially. Blog post, docs, pricing, the works.
thestreamcode ·
Открыть оригиналMoonshot AI just dropped Kimi K3: An open weight frontier multimodal AI model (2.8T params) MoE with a 1M context window
ai_tech_simp ·
Открыть оригиналYouTube
Kimi K3 is the best model ever made (sometimes)
Theo - t3․gg
Открыть оригиналKimi K3 might be the most powerful open AI model I've seen!
Codex Community
Открыть оригиналKimi K3: Testing Moonshot's 2.8T Open Model without Hype
Fahd Mirza
Открыть оригинал