Laster katalogen …
Laster katalogen …
Moonshot AIs flaggskipmodell med åpne vekter, alltid-aktiv resonnering, 2,8 billioner parametere (MoE), kontekstvindu på 1 million token, innebygd verktøybruk og multimodal inndata.
Oversikt. Kimi K3 er flaggskipmodellen fra Moonshot AI med åpne vekter – en mixture-of-experts-modell med 2,8 billioner parametere totalt og 104 milliarder aktive per token. Den er bygget på en hybrid av KDA og Gated MLA-oppmerksomhet med et MoonViT-V2-visuelt tårn. Resonnering er alltid på og kan ikke slås av, og modellen støtter et kontekstvindu på 1 048 576 token – ett av de største som finnes i dag. Utviklere bruker den når en oppgave krever resonnering på toppnivå over lange dokumenter, bilder og video, med full tilgang til åpne vekter for selvhosting.
Viktigste styrker. Moonshoots egne evalueringstabeller plasserer Kimi K3 på 93,5 på GPQA Diamond, 88,3 på Terminal-Bench 2.1 og 84,8 på OSWorld-Verified, noe som setter den blant frontmodellene innen resonnering på masternivå i naturfag og agentiske oppgaver med mange steg. Uavhengige målinger fra Artificial Analysis ved maksimalt resonneringsnivå viser en kodeskår på 76,2 og en agentskår på 50, noe som bekrefter styrken på reell koding og arbeidsflyter med verktøybruk. Den gjør det også godt på nettlesing og dokumentbenchmarker (BrowseComp 91,2, OmniDocBench 91,1), noe som gjenspeiler de alltid-aktive resonneringssporene kombinert med innebygd verktøykall og strukturerte utdata.
Når du bør bruke den. Bruk Kimi K3 til resonneringskrevende arbeid – koding med mange steg, agentisk verktøybruk, research og nettlesingsoppgaver samt matematikk- og naturfagsproblemer – der den alltid-aktive tankeprosessen og kontekstvinduet på én million token er en fordel snarere enn en ulempe. Den passer godt når du trenger å resonnere over svært store dokumenter, kodebaser eller lange samtalehistorikker i ett enkelt kall, eller når en oppgave kombinerer tekst og bilder. Siden resonnering er obligatorisk og som standard kjøres på maksimalt resonneringsnivå, bør du forvente svartid som ved batchkjøring snarere enn rask konversasjonell respons – den egner seg derfor bedre for asynkrone behandlingskjeder enn for svartidssensitiv chat.
Begrensninger. Resonnering kan ikke slås av og er som standard satt til høyeste resonneringsnivå, slik at hvert kall medfører synlig tankekjede-overhead som gir lengre svartid sammenlignet med modeller uten resonnering. Temperaturen er låst til 1,0 og kan ikke justeres, og Moonshot har ikke oppgitt når treningsdataene slutter. Modellen støtter heller ikke lydinndata eller lydutdata.
Suverenitetsnotat. Kimi K3 er laget av Moonshot AI og leveres med åpne vekter, slik at selskaper kan selvhoste den på suveren infrastruktur for full kontroll over datalokasjon og behandling. Tilgjengelige opplysninger bekrefter ikke CLOUD Act-eksponering eller en policy om trening på inndata for noe bestemt hostet endepunkt, så dette bør sjekkes per endepunkt før modellen brukes til regulerte arbeidsbelastninger.
| Inferensleverandør | Suverenitet | Kjører i | Inn / ut per 1M | Status | Lås |
|---|---|---|---|---|---|
| L2 | 2,69 / 13,46€ | Tilkoblet | |||
| L1 | 2,70 / 13,50€ | Tilkoblet | |||
| L1 | 3,00 / 15,00€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 2,56 / 12,79€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 2,69 / 13,46€ | Tilkoblet | |||
| L0 | 4,04 / 20,19€ | Tilkoblet |
22 bruksområder klassifisert av kuratoren. Notatet forklarer hvorfor.
2,8T mixture-of-experts med 104B aktive parametere, utvidet resonnering og verktøykall – designet for agentiske kodingsoppgaver med mange steg, med 1M-token kontekstvindu for full bevissthet om hele kodebasen.
Eksplisitt verktøykall på flaggskipnivå (2,8T mixture-of-experts, 104B aktive) støtter pålitelig generering av strukturerte funksjonskall.
Utvidet resonneringsmodus kombinert med stor MoE-resonneringskapasitet passer godt til systematiske arbeidsflyter for rotårsaksanalyse.
Bildeegenskapen med støtte for bilder og video passer godt til å tolke skjermbilder av brukergrensesnitt i agentiske arbeidsflyter eller støttearbeidsflyter.
1M kontekst kombinert med resonneringsmodus gjør det mulig å gjennomgå store diff-er eller hele kodebasen i én enkelt gjennomgang.
1M-token kontekst støtter sammenhengende skriving over svært lange utdata og kildemateriale.
Utvidet resonnering hjelper ved strukturerte analytiske oppgaver, selv om ingen referansemålinger spesifikke for dataanalyse er oppgitt.
Støtte for bilder som inndata muliggjør forståelse av dokumentbilder, selv om det ikke er oppgitt referansemålinger spesifikke for OCR.
Flaggskiparkitektur med resonnering i fokus (104B aktive parametere) er kraftig, men alltid aktiv utvidet tenkning gir lengre svartid sammenlignet med modeller optimert for fullføring.
Innebygd verktøykall er en forutsetning for nettleserautomatiseringsløkker, men utkaststatusen og fraværet av agentiske referansemålinger begrenser tilliten til akseptabel snarere enn sterk.
Det store kontekstvinduet er nyttig for hentingsoppgaver over hele korpuset, selv om ingen referansemålinger spesifikke for henting er publisert.
Ingen lydegenskaper av noe slag – stemmekloning faller utenfor modellens modalitetssett.
Ingen lydutdata er oppgitt – dette er en tekst- og bildemodell som ikke kan generere tale.
Ingen lydinndata er oppgitt – modellen kan ikke utføre tale-til-tekst.
Innhentede tall, ikke våre egne evalueringer. Persentilene er mot hele Stav-katalogen.
Beregnet fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4, aa-lcr.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "moonshotai/kimi-k3",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level – nivået forespørselen ble betjent på