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Kimi K3

Kimi K3 ist das 2,8T MoE model von Moonshot AI mit einem 1M token context window, nativer multimodaler Vision und Frontier-Coding-Performance für komplexe...

Open WeightsMultimodalCodingMoEReasoning
moonshot logomoonshotKimi16. Juli 2026
Kontext
1.0MToken
Max. Ausgabe
4KToken
Eingabepreis
$3.00/ 1M
Ausgabepreis
$15.00/ 1M
Modalität:TextImageVideo
Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik
Benchmarks
GPQA
93.5%
GPQA: Wissenschafts-Q&A auf Hochschulniveau. Ein anspruchsvoller Benchmark mit 448 Multiple-Choice-Fragen in Biologie, Physik und Chemie, erstellt von Fachexperten. Doktoranden erreichen nur 65-74% Genauigkeit, während Laien selbst mit unbegrenztem Webzugang nur 34% schaffen (daher 'Google-sicher'). Kimi K3 erreichte 93.5% bei diesem Benchmark.
HLE
44.3%
HLE: Expertenwissen-Reasoning. Testet die Fähigkeit eines Modells, Expertenwissen in spezialisierten Bereichen zu demonstrieren. Bewertet tiefes Verständnis komplexer Themen, die professionelles Wissen erfordern. Kimi K3 erreichte 44.3% bei diesem Benchmark.
MMLU
89.2%
MMLU: Massives Multitask-Sprachverständnis. Ein umfassender Benchmark mit 16.000 Multiple-Choice-Fragen zu 57 akademischen Fächern wie Mathematik, Philosophie, Jura und Medizin. Testet breites Wissen und Reasoning-Fähigkeiten. Kimi K3 erreichte 89.2% bei diesem Benchmark.
MMLU Pro
78.5%
MMLU Pro: MMLU Professional Edition. Eine erweiterte Version von MMLU mit 12.032 Fragen im schwereren 10-Optionen-Format. Umfasst Mathematik, Physik, Chemie, Jura, Ingenieurwesen, Wirtschaft, Gesundheit, Psychologie, Business, Biologie, Philosophie und Informatik. Kimi K3 erreichte 78.5% bei diesem Benchmark.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Faktische Genauigkeits-Benchmark. Testet die Fähigkeit eines Modells, akkurate, faktische Antworten auf einfache Fragen zu geben. Misst Zuverlässigkeit und reduziert Halluzinationen bei Wissensabruf. Kimi K3 erreichte 48% bei diesem Benchmark.
IFEval
89.1%
IFEval: Anweisungsbefolgungs-Evaluation. Misst, wie gut ein Modell spezifische Anweisungen und Einschränkungen befolgt. Testet die Fähigkeit, Formatierungsregeln, Längenbegrenzungen und andere explizite Anforderungen einzuhalten. Kimi K3 erreichte 89.1% bei diesem Benchmark.
AIME 2025
88%
AIME 2025: Amerikanische Mathematik-Olympiade. Wettbewerbsmathematik-Aufgaben aus der renommierten AIME-Prüfung für talentierte Oberstufenschüler. Testet fortgeschrittenes mathematisches Problemlösen, das abstraktes Denken erfordert. Kimi K3 erreichte 88% bei diesem Benchmark.
MATH
81.2%
MATH: Mathematisches Problemlösen. Ein umfassender Mathematik-Benchmark für Problemlösung in Algebra, Geometrie, Analysis und anderen mathematischen Bereichen. Erfordert mehrstufiges Reasoning und formales mathematisches Wissen. Kimi K3 erreichte 81.2% bei diesem Benchmark.
GSM8k
96.8%
GSM8k: Grundschul-Mathematik 8K. 8.500 Mathematik-Textaufgaben auf Grundschulniveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern. Testet grundlegende Arithmetik und logisches Denken durch Alltagsszenarien. Kimi K3 erreichte 96.8% bei diesem Benchmark.
MGSM
94.2%
MGSM: Mehrsprachige Grundschul-Mathematik. Der GSM8k-Benchmark übersetzt in 10 Sprachen inkl. Spanisch, Französisch, Deutsch, Russisch, Chinesisch und Japanisch. Testet mathematisches Reasoning in verschiedenen Sprachen. Kimi K3 erreichte 94.2% bei diesem Benchmark.
MathVista
70.2%
MathVista: Mathematisches visuelles Reasoning. Testet die Fähigkeit, mathematische Probleme mit visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen, Geometriefiguren und wissenschaftlichen Abbildungen zu lösen. Kimi K3 erreichte 70.2% bei diesem Benchmark.
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: Software-Engineering-Benchmark. KI-Modelle versuchen, echte GitHub-Issues in Open-Source-Python-Projekten zu lösen, mit menschlicher Verifizierung. Testet praktische Software-Engineering-Fähigkeiten. Top-Modelle stiegen von 4,4% (2023) auf über 70% (2024). Kimi K3 erreichte 49% bei diesem Benchmark.
HumanEval
92.5%
HumanEval: Python-Programmieraufgaben. 164 handgeschriebene Programmieraufgaben, bei denen Modelle korrekte Python-Funktionsimplementierungen generieren müssen. Jede Lösung wird durch Unit-Tests verifiziert. Top-Modelle erreichen heute 90%+. Kimi K3 erreichte 92.5% bei diesem Benchmark.
LiveCodeBench
68%
LiveCodeBench: Live-Coding-Benchmark. Testet Programmierfähigkeiten mit kontinuierlich aktualisierten, realen Programmieraufgaben. Anders als statische Benchmarks verwendet er frische Aufgaben, um Datenkontamination zu verhindern. Kimi K3 erreichte 68% bei diesem Benchmark.
MMMU
72%
MMMU: Multimodales Verständnis. Massive Multi-Disziplin Multimodales Verständnis Benchmark, der Vision-Sprach-Modelle bei Hochschulaufgaben in 30 Fächern testet, die sowohl Bildverständnis als auch Expertenwissen erfordern. Kimi K3 erreichte 72% bei diesem Benchmark.
MMMU Pro
59.5%
MMMU Pro: MMMU Professional Edition. Erweiterte Version von MMMU mit anspruchsvolleren Fragen und strengerer Bewertung. Testet fortgeschrittenes multimodales Reasoning auf professionellem und Expertenniveau. Kimi K3 erreichte 59.5% bei diesem Benchmark.
ChartQA
88.4%
ChartQA: Diagramm-Fragebeantwortung. Testet die Fähigkeit, Informationen in Diagrammen und Graphen zu verstehen und zu analysieren. Erfordert Datenextraktion, Wertevergleiche und Berechnungen aus visuellen Darstellungen. Kimi K3 erreichte 88.4% bei diesem Benchmark.
DocVQA
93.6%
DocVQA: Dokument-Visuelle Q&A. Dokument Visual Question Answering Benchmark, der die Fähigkeit testet, Informationen aus Dokumentbildern inkl. Formularen, Berichten und gescanntem Text zu extrahieren und zu analysieren. Kimi K3 erreichte 93.6% bei diesem Benchmark.
Terminal-Bench
88.3%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-Aufgaben. Testet die Fähigkeit, Kommandozeilen-Operationen auszuführen, Shell-Skripte zu schreiben und in Terminal-Umgebungen zu navigieren. Misst praktische Systemadministrations- und Entwickler-Workflow-Fähigkeiten. Kimi K3 erreichte 88.3% bei diesem Benchmark.
ARC-AGI
8%
ARC-AGI: Abstraktion & Reasoning. Abstraction and Reasoning Corpus für AGI - testet fluide Intelligenz durch neuartige Mustererkennungs-Puzzles. Jede Aufgabe erfordert das Entdecken der zugrundeliegenden Regel aus Beispielen und misst allgemeine Reasoning-Fähigkeit statt Auswendiglernen. Kimi K3 erreichte 8% bei diesem Benchmark.

Über Kimi K3

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Kimi K3.

Architektur und Skalierung

Kimi K3 ist ein flagship model der dritten Generation von Moonshot AI, das eine massive 2,8 Billionen Parameter Mixture-of-Experts (MoE) Architektur nutzt. Das model aktiviert 16 von 896 Experten pro token, was eine hohe Recheneffizienz ermöglicht, ohne die Intelligenztiefe zu opfern, die mit einer so extremen Parameteranzahl einhergeht. Es führt Kimi Delta Attention und Attention-Residuals ein, um eine hohe faktische Genauigkeit und Stabilität über das gesamte 1.048.576 token context window aufrechtzuerhalten.

Multimodale Fähigkeiten

Das model ist nativ multimodal und in der Lage, Text, Bilder und Video-Frames in einem einheitlichen Framework zu verarbeiten. Diese Integration ermöglicht anspruchsvolle agentic Workflows, wie etwa die visuelle Prüfung von generiertem Code oder die Analyse langer technischer Videos zur Informationsbeschaffung. Kimi K3 ist speziell auf langfristige Aufgaben ausgelegt, einschließlich autonomer Forschung und komplexer Softwareentwicklung, bei denen visuelle Feedback-Schleifen unerlässlich sind.

Positionierung der Performance

Kimi K3 konkurriert direkt mit closed-source Modellen wie Claude 3.5 Opus und GPT-5-Systemen. Es hält Spitzenplätze auf dem LMArena Frontend Code Board und zeigt große Kompetenz in der Webentwicklung und der prozeduralen 3D-Generierung. Durch die Kombination von open weights mit frontier-level reasoning bietet das model eine Plattform für Entwickler, um spezialisierte autonome Systeme aufzubauen, die tiefes technisches Verständnis und groß angelegte Datenverarbeitung erfordern.

Kimi K3

Anwendungsfälle für Kimi K3

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Kimi K3 für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Langfristige agentic Programmierung

Durchführung autonomer, stundenlanger Coding-Sitzungen, die Tausende von Tool-Aufrufen und Selbstkorrekturen basierend auf Terminal-Ausgaben erfordern.

3D-prozedurale Spielentwicklung

Erstellung funktionaler browserbasierter 3D-Umgebungen unter Verwendung von 3JS und WebGPU aus übergeordneten natürlichsprachlichen Beschreibungen.

Autonomes Chip-Design

Einsatz von open-source EDA-Tools zur Konzeption, Optimierung und Verifizierung benutzerdefinierter ASIC-Chips in autonomen 24-48-Stunden-Läufen.

Synthese wissenschaftlicher Literatur

Durchsicht riesiger Repositorien wissenschaftlicher Arbeiten auf PhD-Niveau, um komplexe astrophysikalische oder chemische Berechnungen zu implementieren.

Interaktive Datenvisualisierungen

Verarbeitung umfangreicher historischer Datensätze zur Erstellung detaillierter Forschungs-Dashboards und interaktiver webbasierter Berichte.

Multi-Agenten-Orchestrierung

Koordination komplexer Netzwerke heterogener Agenten zur Verwaltung groß angelegter, paralleler Such- und Ausführungsaufgaben.

Stärken

Einschränkungen

Frontier Coding-Performance: Platz 1 auf dem LMArena Frontend Code Board; übertrifft Industriegrößen bei kreativem Coding und UI-Entwicklung.
Output-Latenz: Generiert 17-20 tokens pro Sekunde, was deutlich langsamer ist als bei kleineren, spezialisierten Modellen.
Massive Kontext-Stabilität: Behält eine Genauigkeit von 90,4 % über das gesamte 1M-token Fenster bei, unter Verwendung von Delta Attention zur Vermeidung von Informationsverlusten.
Hardware-Inferenz-Limit: Der lokale Betrieb des models erfordert Compute-Cluster mit über 1,5 TB VRAM, was es für Endverbraucher-Hardware unzugänglich macht.
Native multimodale Agency: Verarbeitet Video und Bilder in einem einheitlichen Framework, sodass das model Aufgaben durch visuelles Feedback selbst korrigieren kann.
Overhead durch Reasoning-Tokens: Die umfangreiche Denkphase kann zu einer hohen Time-to-first-token von bis zu 8 Sekunden führen.
Extreme Parameterskalierung: Mit 2,8 Billionen Parametern ist es das größte verfügbare open-weights model und bietet tiefgehendes, spezialisiertes technisches Wissen.
Lücken bei der faktischen Genauigkeit: Ein SimpleQA-Wert von 48 % deutet darauf hin, dass das model trotz starker reasoning-Fähigkeiten bei hochpräzisen Faktenprüfungen Schwierigkeiten haben kann.

API-Schnellstart

moonshotai/kimi-k3

Dokumentation anzeigen
moonshot SDK
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.MOONSHOT_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.moonshot.cn/v1',
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'kimi-k3',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Design a procedural 3D forest in 3JS.' }],
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of completion) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
  }
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Kimi K3 sagen

Sehen Sie, was die Community über Kimi K3 denkt

Kimi K3 hat für mich ein komplexes Spiel mit 600k tokens in nur drei Schritten erstellt. Die Ära, in der chinesische Labore weit zurücklagen, ist offiziell vorbei.
AICodeKing
youtube
Die Fähigkeiten für langfristige Aufgaben sind wahnsinnig. Es hat mehrere Fehler in einer fine-tuning Aufgabe korrigiert, ohne mich nach einem einzigen Hinweis zu fragen.
DevGuru_88
reddit
Es ist im Grunde der 'Linux-Moment' für reasoning models. Wir sehen frontier-Logik, die als open-weights verfügbar ist.
SiliconValleyWatcher
hackernews
K3 lässt die Opus-Klasse beim Coden obsolet erscheinen. Es spielt in der absoluten Spitzenliga, aber zu einem Bruchteil der Kosten pro Aufgabe.
TechReporter_X
twitter
Das model war beim Start auf Kimi Code verfügbar. Zwei Varianten: K3 Max für Chat und K3 Swarm Max für parallele Verarbeitung.
ivanfioravanti
twitter
Ich bin mir sicher, dass ich an die Grenzen dessen stoße, was 1,5 TB Speicher für ein model mit 2,5 T Parametern und 1M Kontext leisten können.
mweinbach
twitter

Videos über Kimi K3

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Kimi K3

Dies ist ein model namens Kimiko 3, 3 Billionen Parameter, auf Augenhöhe mit Opus.

Kimiko 3 hat im Wesentlichen ein besseres Informations-Routing und kann somit mehr Intelligenz aus der gleichen Rechenleistung herausholen.

Die benchmarks deuten darauf hin, dass es Fable 5 in Coding-benchmarks schlägt.

Ich bin gespannt, wie es sich in der Praxis mit dem vollständigen 1 Million context window schlägt.

Dass dies ein open-weights model ist, ist eine enorme Entwicklung für das Ökosystem.

Die Aufzugslogik ist korrekt. Die Leute warten ordnungsgemäß und werden nacheinander abgeholt... K3 ist auf dem Niveau der Top-Modelle.

Sobald man ihm eine echte, komplexe Langzeitaufgabe gibt, zieht K3 an Opus und GPT-5.6 vorbei.

Es hat ein komplexes Spiel für mich mit 600k tokens in drei Schritten fertiggestellt.

Dank seiner nativen Vision kann es visuelle Bugs in Echtzeit beheben.

Die Preisgestaltung ist im Vergleich zu anderen frontier models tatsächlich sehr wettbewerbsfähig.

Kimi K3 hat nicht nur zu Opus und GPT-5.5 aufgeschlossen, sondern auch zu Fable und GPT-5.6.

Es gibt einen gewaltigen Sprung von GLM 5.2 zu Kimi K3 in Bezug auf die Generierung von UI-Assets.

Die 2,8 Billionen Parameter erklären, warum es sich bei der Logik so viel intelligenter anfühlt.

Es kann Video-Frames zur visuellen Code-Prüfung verarbeiten.

Moonshot AI führt definitiv die open-weights-Bewegung an.

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Pro-Tipps für Kimi K3

Expertentipps, um das Beste aus Kimi K3 herauszuholen.

Kimi CLI nutzen

K3 ist für das Kimi CLI Harness optimiert; die Verwendung dieser Schnittstelle bietet die beste Performance für langwierige agentic Aufgaben.

Visuelle Feedback-Schleifen verwenden

Stellen Sie dem model Screenshots der generierten UI zur Verfügung; dank seiner nativen Vision kann es visuelle Bugs in Echtzeit erkennen und beheben.

Caching optimieren

Nutzen Sie prompt caching, um die Input-Kosten für wiederholte Kontextblöcke in großen Dokumenten um bis zu 90 % zu senken.

Denkaufwand festlegen

Passen Sie den reasoning parameter für mathematische Beweise oder Chip-Design auf 'max effort' an, um die MoE-Routing-Logik voll auszuschöpfen.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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