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Kimi K3

Kimi K3 est le model MoE 2.8T de Moonshot AI avec une context window de 1M de tokens, une vision multimodal native et des performances de codage de niveau...

Open WeightsMultimodalDéveloppementMoEReasoning
moonshot logomoonshotKimi16 juillet 2026
Contexte
1.0Mtokens
Sortie max.
4Ktokens
Prix entrée
$3.00/ 1M
Prix sortie
$15.00/ 1M
Modalité:TextImageVideo
Capacités:VisionOutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
93.5%
GPQA: Questions-Réponses Scientifiques Niveau Doctorat. Un benchmark rigoureux avec 448 questions à choix multiples en biologie, physique et chimie créées par des experts du domaine. Les experts en doctorat n'atteignent que 65-74% de précision, tandis que les non-experts obtiennent seulement 34% même avec un accès web illimité (d'où le terme 'résistant à Google'). Kimi K3 a obtenu 93.5% sur ce benchmark.
HLE
44.3%
HLE: Raisonnement d'Expertise de Haut Niveau. Teste la capacité d'un modèle à démontrer un raisonnement de niveau expert dans des domaines spécialisés. Évalue la compréhension approfondie de sujets complexes nécessitant des connaissances de niveau professionnel. Kimi K3 a obtenu 44.3% sur ce benchmark.
MMLU
89.2%
MMLU: Compréhension Linguistique Multitâche Massive. Un benchmark complet avec 16 000 questions à choix multiples couvrant 57 matières académiques incluant les mathématiques, la philosophie, le droit et la médecine. Teste les connaissances générales et les capacités de raisonnement. Kimi K3 a obtenu 89.2% sur ce benchmark.
MMLU Pro
78.5%
MMLU Pro: MMLU Édition Professionnelle. Une version améliorée du MMLU avec 12 032 questions utilisant un format plus difficile à 10 options. Couvre les mathématiques, la physique, la chimie, le droit, l'ingénierie, l'économie, la santé, la psychologie, les affaires, la biologie, la philosophie et l'informatique. Kimi K3 a obtenu 78.5% sur ce benchmark.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Benchmark de Précision Factuelle. Teste la capacité d'un modèle à fournir des réponses précises et factuelles à des questions directes. Mesure la fiabilité et réduit les hallucinations dans les tâches de récupération de connaissances. Kimi K3 a obtenu 48% sur ce benchmark.
IFEval
89.1%
IFEval: Évaluation du Suivi d'Instructions. Mesure la capacité d'un modèle à suivre des instructions et contraintes spécifiques. Teste la capacité à respecter les règles de formatage, les limites de longueur et autres exigences explicites. Kimi K3 a obtenu 89.1% sur ce benchmark.
AIME 2025
88%
AIME 2025: Examen d'Invitation Américain en Mathématiques. Problèmes mathématiques de niveau compétition issus du prestigieux examen AIME conçu pour les lycéens talentueux. Teste la résolution de problèmes mathématiques avancés nécessitant un raisonnement abstrait, pas simplement de la correspondance de motifs. Kimi K3 a obtenu 88% sur ce benchmark.
MATH
81.2%
MATH: Résolution de Problèmes Mathématiques. Un benchmark mathématique complet testant la résolution de problèmes en algèbre, géométrie, calcul et autres domaines mathématiques. Nécessite un raisonnement en plusieurs étapes et des connaissances mathématiques formelles. Kimi K3 a obtenu 81.2% sur ce benchmark.
GSM8k
96.8%
GSM8k: Mathématiques Niveau Primaire 8K. 8 500 problèmes de mathématiques niveau primaire nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes. Teste l'arithmétique de base et la pensée logique à travers des scénarios réels comme les achats ou les calculs de temps. Kimi K3 a obtenu 96.8% sur ce benchmark.
MGSM
94.2%
MGSM: Mathématiques Niveau Primaire Multilingue. Le benchmark GSM8k traduit en 10 langues incluant l'espagnol, le français, l'allemand, le russe, le chinois et le japonais. Teste le raisonnement mathématique dans différentes langues. Kimi K3 a obtenu 94.2% sur ce benchmark.
MathVista
70.2%
MathVista: Raisonnement Mathématique Visuel. Teste la capacité à résoudre des problèmes mathématiques impliquant des éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes de géométrie et les figures scientifiques. Combine la compréhension visuelle avec le raisonnement mathématique. Kimi K3 a obtenu 70.2% sur ce benchmark.
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: Benchmark d'Ingénierie Logicielle. Les modèles d'IA tentent de résoudre de vrais problèmes GitHub dans des projets Python open-source avec vérification humaine. Teste les compétences pratiques en ingénierie logicielle sur des bases de code en production. Les meilleurs modèles sont passés de 4,4% en 2023 à plus de 70% en 2024. Kimi K3 a obtenu 49% sur ce benchmark.
HumanEval
92.5%
HumanEval: Problèmes de Programmation Python. 164 problèmes de programmation écrits à la main où les modèles doivent générer des implémentations de fonctions Python correctes. Chaque solution est vérifiée par des tests unitaires. Les meilleurs modèles atteignent maintenant plus de 90% de précision. Kimi K3 a obtenu 92.5% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
68%
LiveCodeBench: Benchmark de Code en Direct. Teste les capacités de codage sur des défis de programmation réels continuellement mis à jour. Contrairement aux benchmarks statiques, utilise des problèmes frais pour éviter la contamination des données et mesurer les vraies compétences de codage. Kimi K3 a obtenu 68% sur ce benchmark.
MMMU
72%
MMMU: Compréhension Multimodale. Benchmark de Compréhension Multimodale Multi-discipline Massive testant les modèles vision-langage sur des problèmes universitaires dans 30 matières nécessitant à la fois la compréhension d'images et des connaissances expertes. Kimi K3 a obtenu 72% sur ce benchmark.
MMMU Pro
59.5%
MMMU Pro: MMMU Édition Professionnelle. Version améliorée du MMMU avec des questions plus difficiles et une évaluation plus stricte. Teste le raisonnement multimodal avancé aux niveaux professionnel et expert. Kimi K3 a obtenu 59.5% sur ce benchmark.
ChartQA
88.4%
ChartQA: Questions-Réponses sur Graphiques. Teste la capacité à comprendre et raisonner sur les informations présentées dans les graphiques. Nécessite l'extraction de données, la comparaison de valeurs et l'exécution de calculs à partir de représentations visuelles de données. Kimi K3 a obtenu 88.4% sur ce benchmark.
DocVQA
93.6%
DocVQA: Q&R Visuelle sur Documents. Benchmark de Questions-Réponses Visuelles sur Documents testant la capacité à extraire et raisonner sur les informations des images de documents incluant les formulaires, rapports et textes numérisés. Kimi K3 a obtenu 93.6% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
88.3%
Terminal-Bench: Tâches Terminal/CLI. Teste la capacité à effectuer des opérations en ligne de commande, écrire des scripts shell et naviguer dans les environnements terminal. Mesure les compétences pratiques en administration système et flux de travail de développement. Kimi K3 a obtenu 88.3% sur ce benchmark.
ARC-AGI
8%
ARC-AGI: Abstraction et Raisonnement. Corpus d'Abstraction et de Raisonnement pour l'AGI - teste l'intelligence fluide à travers des puzzles de reconnaissance de motifs nouveaux. Chaque tâche nécessite de découvrir la règle sous-jacente à partir d'exemples, mesurant la capacité de raisonnement général plutôt que la mémorisation. Kimi K3 a obtenu 8% sur ce benchmark.

À propos de Kimi K3

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser Kimi K3.

Architecture et Échelle

Kimi K3 est un model flagship de troisième génération de Moonshot AI, utilisant une architecture Mixture-of-Experts (MoE) massive de 2,8 billions de parameters. Le model active 16 experts sur 896 pour chaque token, permettant une grande efficacité de calcul sans sacrifier la profondeur d'intelligence associée aux nombres de paramètres extrêmes. Il introduit Kimi Delta Attention et des résidus d'attention pour maintenir une précision factuelle élevée et une stabilité sur l'intégralité de sa context window de 1 048 576 tokens.

Capacités Multimodal

Le model est multimodal par nature, capable de traiter du texte, des images et des vidéos dans un cadre unifié. Cette intégration permet des flux de travail agentic sophistiqués, tels que l'audit visuel du code généré ou l'analyse de longues vidéos techniques pour l'extraction d'informations. Kimi K3 est spécifiquement conçu pour les tâches à long horizon, incluant la recherche autonome et l'ingénierie logicielle complexe, où les boucles de rétroaction visuelle sont essentielles.

Positionnement des performances

Kimi K3 rivalise directement avec les modèles closed-source comme Claude 3.5 Opus et les systèmes de niveau GPT-5. Il détient des classements élevés sur le LMArena Frontend Code Board, démontrant sa compétence en développement web et en génération procédurale 3D. En combinant open weights et reasoning de niveau frontier, le model offre une plateforme aux développeurs pour construire des systèmes autonomes spécialisés nécessitant une compréhension technique approfondie et un traitement de données à grande échelle.

Kimi K3

Cas d'utilisation de Kimi K3

Découvrez les différentes façons d'utiliser Kimi K3 pour obtenir d'excellents résultats.

Développement agentic à long horizon

Exécution de sessions de codage autonomes de plusieurs heures impliquant des milliers d'appels d'outils et une auto-correction basée sur les sorties du terminal.

Développement de jeux 3D procéduraux

Génération d'environnements 3D fonctionnels pour navigateur utilisant 3JS et WebGPU à partir de descriptions en langage naturel de haut niveau.

Conception autonome de puces électroniques

Utilisation d'outils EDA open-source pour concevoir, optimiser et vérifier des puces ASIC personnalisées lors de cycles autonomes de 24 à 48 heures.

Synthèse de littérature scientifique

Examen de répertoires massifs d'articles scientifiques de niveau doctorat pour implémenter des calculs astrophysiques ou chimiques complexes.

Visualisations de données interactives

Traitement de grands jeux de données historiques pour construire des tableaux de bord de recherche et des rapports web interactifs.

Orchestration multi-agents

Coordination de réseaux complexes d'agents hétérogènes pour gérer des tâches de recherche et d'exécution parallèles à grande échelle.

Points forts

Limitations

Performances de codage frontier: Classé n°1 au LMArena Frontend Code Board, surpassant les géants de l'industrie en matière de codage créatif et de développement UI.
Latence du débit de sortie: Génère 17 à 20 tokens par seconde, ce qui est nettement plus lent que les modèles spécialisés plus petits.
Stabilité massive du contexte: Maintient une précision de 90,4 % sur l'intégralité de sa context window de 1M de tokens, en utilisant Delta Attention pour éviter la perte d'informations.
Plafond d'inférence matérielle: L'exécution locale du model nécessite des clusters de calcul avec plus de 1,5 To de VRAM, le rendant inaccessible au matériel grand public.
Agence multimodal native: Traite la vidéo et les images dans un cadre unifié, permettant au model de s'auto-corriger via une rétroaction visuelle.
Surcoût de tokens de réflexion: La phase de réflexion approfondie peut entraîner des mesures de temps jusqu'au premier token allant jusqu'à 8 secondes.
Échelle extrême de paramètres: Avec 2,8 billions de parameters, c'est le plus grand model open-weights disponible, offrant une expertise technique spécialisée et approfondie.
Lacunes en précision factuelle: Un score SimpleQA de 48 % indique que le model peut éprouver des difficultés avec la vérification factuelle de haute précision malgré un fort raisonnement.

Démarrage rapide API

moonshotai/kimi-k3

Voir la documentation
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();

Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.

Ce que les gens disent de Kimi K3

Voyez ce que la communauté pense de Kimi K3

Kimi K3 a généré un jeu complexe pour moi en utilisant 600k tokens. L'époque où les laboratoires chinois étaient loin derrière est officiellement terminée.
AICodeKing
youtube
Les capacités à long horizon sont dingues. Il a résolu plusieurs erreurs dans une tâche de fine-tuning sans me demander le moindre indice.
DevGuru_88
reddit
C'est essentiellement le « moment Linux » pour les modèles de raisonnement. Nous voyons la logique frontier disponible en open weights.
SiliconValleyWatcher
hackernews
K3 rend le niveau Opus obsolète pour le codage. Il est au niveau du top absolu, mais à une fraction du coût par tâche.
TechReporter_X
twitter
Le model était disponible sur Kimi Code au lancement. Deux variantes : K3 Max pour le chat et K3 Swarm Max pour le traitement parallèle.
ivanfioravanti
twitter
Je suis quasiment certain d'atteindre les limites de ce que 1,5 To de RAM peut faire pour un model de 2,5T de paramètres avec 1M de contexte.
mweinbach
twitter

Vidéos sur Kimi K3

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Kimi K3

C'est un model appelé Kimiko 3, 3 billions de parameters, et il est au niveau d'Opus.

Kimiko 3 possède essentiellement un meilleur routage de l'information, il peut donc obtenir plus d'intelligence avec la même quantité de calcul.

Les benchmarks suggèrent qu'il bat Fable 5 dans les benchmarks de codage.

Je suis curieux de voir comment il gère la totalité de la context window de 1 million dans le monde réel.

Le fait qu'il soit open weights est une avancée majeure pour l'écosystème.

La logique des ascenseurs est correcte. Les gens attendent correctement et sont pris en charge un par un... K3 est au niveau des meilleurs modèles.

Dès que vous lui confiez une tâche réelle, complexe et à long horizon, K3 devance à la fois Opus et GPT-5.6.

Il a construit un jeu complexe pour moi en utilisant 600k tokens.

Sa vision native lui permet de corriger des bugs visuels en temps réel.

La tarification est vraiment très compétitive par rapport aux autres frontier models.

Kimi K3 n'a pas seulement rattrapé Opus et GPT-5.5, il a rattrapé Fable et GPT-5.6.

Il y a un grand pas en avant entre le GLM 5.2 et le Kimi K3 en termes de génération d'assets UI.

Les 2,8 billions de parameters expliquent pourquoi il semble beaucoup plus intelligent en logique.

Il est capable de traiter des trames vidéo pour l'audit visuel du code.

Moonshot AI mène clairement le mouvement open-weights en ce moment.

Plus que de simples prompts

Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA

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Flux Intelligents

Conseils Pro pour Kimi K3

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de Kimi K3.

Exploitez le CLI Kimi

K3 est hautement optimisé pour l'interface CLI de Kimi ; l'utilisation de cette interface offre les meilleures performances pour les tâches agentic à long horizon.

Utilisez des boucles de rétroaction visuelle

Fournissez au model des captures d'écran de l'interface utilisateur générée ; sa vision native lui permet d'identifier et de corriger les bugs visuels en temps réel.

Optimisez le caching

Tirez parti du prompt caching pour réduire les coûts d'entrée jusqu'à 90 % pour les blocs de contexte répétés dans les documents volumineux.

Configurez l'effort de réflexion

Ajustez le paramètre de reasoning sur « effort maximal » pour les preuves mathématiques ou la conception de puces afin d'utiliser pleinement la logique de routage MoE.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

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Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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