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Kimi K3

Kimi K3 è il model MoE da 2.8T di Moonshot AI con context window da 1M di tokens, visione multimodal nativa e prestazioni di coding di livello frontier per...

Open WeightsMultimodalCodingMoEReasoning
moonshot logomoonshotKimi16 luglio 2026
Contesto
1.0Mtoken
Output max
4Ktoken
Prezzo input
$3.00/ 1M
Prezzo output
$15.00/ 1M
Modalita:TextImageVideo
Capacita:VisioneStrumentiStreamingRagionamento
Benchmark
GPQA
93.5%
GPQA: Domande scientifiche livello laurea. Un benchmark rigoroso con 448 domande su biologia, fisica e chimica. Gli esperti PhD raggiungono solo il 65-74% di accuratezza. Kimi K3 ha ottenuto 93.5% in questo benchmark.
HLE
44.3%
HLE: Ragionamento esperto di alto livello. Testa la capacita di un modello di dimostrare ragionamento a livello esperto in domini specializzati. Kimi K3 ha ottenuto 44.3% in questo benchmark.
MMLU
89.2%
MMLU: Comprensione linguistica multitask massiva. Un benchmark completo con 16.000 domande su 57 materie accademiche. Kimi K3 ha ottenuto 89.2% in questo benchmark.
MMLU Pro
78.5%
MMLU Pro: MMLU Edizione Professionale. Una versione migliorata di MMLU con 12.032 domande e un formato piu difficile a 10 opzioni. Kimi K3 ha ottenuto 78.5% in questo benchmark.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Benchmark di accuratezza fattuale. Testa la capacita di un modello di fornire risposte accurate e fattuali. Kimi K3 ha ottenuto 48% in questo benchmark.
IFEval
89.1%
IFEval: Valutazione del seguire istruzioni. Misura quanto bene un modello segue istruzioni e vincoli specifici. Kimi K3 ha ottenuto 89.1% in questo benchmark.
AIME 2025
88%
AIME 2025: Esame di matematica invitazionale americano. Problemi matematici a livello competitivo dal prestigioso esame AIME. Kimi K3 ha ottenuto 88% in questo benchmark.
MATH
81.2%
MATH: Risoluzione di problemi matematici. Un benchmark matematico completo che testa la risoluzione di problemi in algebra, geometria, calcolo. Kimi K3 ha ottenuto 81.2% in questo benchmark.
GSM8k
96.8%
GSM8k: Matematica scuola elementare 8K. 8.500 problemi matematici a parole di livello scuola elementare. Kimi K3 ha ottenuto 96.8% in questo benchmark.
MGSM
94.2%
MGSM: Matematica multilingue scuola elementare. Il benchmark GSM8k tradotto in 10 lingue. Kimi K3 ha ottenuto 94.2% in questo benchmark.
MathVista
70.2%
MathVista: Ragionamento visivo matematico. Testa la capacita di risolvere problemi matematici con elementi visivi. Kimi K3 ha ottenuto 70.2% in questo benchmark.
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: Benchmark ingegneria software. I modelli AI tentano di risolvere veri problemi GitHub in progetti Python. Kimi K3 ha ottenuto 49% in questo benchmark.
HumanEval
92.5%
HumanEval: Problemi di programmazione Python. 164 problemi di programmazione dove i modelli devono generare implementazioni corrette di funzioni Python. Kimi K3 ha ottenuto 92.5% in questo benchmark.
LiveCodeBench
68%
LiveCodeBench: Benchmark di codifica live. Testa le capacita di codifica su sfide di programmazione reali continuamente aggiornate. Kimi K3 ha ottenuto 68% in questo benchmark.
MMMU
72%
MMMU: Comprensione multimodale. Benchmark di comprensione multimodale su 30 materie universitarie. Kimi K3 ha ottenuto 72% in questo benchmark.
MMMU Pro
59.5%
MMMU Pro: MMMU Edizione Professionale. Versione migliorata di MMMU con domande piu impegnative. Kimi K3 ha ottenuto 59.5% in questo benchmark.
ChartQA
88.4%
ChartQA: Domande e risposte su grafici. Testa la capacita di comprendere e analizzare informazioni da grafici e diagrammi. Kimi K3 ha ottenuto 88.4% in questo benchmark.
DocVQA
93.6%
DocVQA: Domande visive su documenti. Testa la capacita di estrarre informazioni da immagini di documenti. Kimi K3 ha ottenuto 93.6% in questo benchmark.
Terminal-Bench
88.3%
Terminal-Bench: Attivita terminale/CLI. Testa la capacita di eseguire operazioni da linea di comando. Kimi K3 ha ottenuto 88.3% in questo benchmark.
ARC-AGI
8%
ARC-AGI: Astrazione e ragionamento. Testa l'intelligenza fluida attraverso nuovi puzzle di riconoscimento di pattern. Kimi K3 ha ottenuto 8% in questo benchmark.

Informazioni su Kimi K3

Scopri le capacita di Kimi K3, le funzionalita e come puo aiutarti a ottenere risultati migliori.

Architettura e scala

Kimi K3 è un model flagship di terza generazione di Moonshot AI, che utilizza una massiccia architettura Mixture-of-Experts (MoE) da 2,8 trilioni di parameters. Il model attiva 16 esperti su 896 per ogni token, consentendo un'elevata efficienza computazionale senza sacrificare la profondità di intelligenza associata a conteggi di parameters estremi. Introduce Kimi Delta Attention e residui di attenzione per mantenere un'elevata precisione fattuale e stabilità sull'intero context window da 1.048.576 tokens.

Capacità multimodal

Il model è nativamente multimodal, in grado di elaborare testo, immagini e video frame all'interno di un framework unificato. Questa integrazione abilita sofisticati workflow agentic, come l'audit visivo di codice generato o l'analisi di lunghi video tecnici per il recupero di informazioni. Kimi K3 è specificamente progettato per task a lungo termine, inclusa la ricerca autonoma e la complessa ingegneria del software, dove i cicli di feedback visivo sono essenziali.

Posizionamento delle prestazioni

Kimi K3 compete direttamente con model closed-source come Claude 3.5 Opus e sistemi di livello GPT-5. Detiene classifiche elevate sulla LMArena Frontend Code Board, dimostrando competenza nello sviluppo web e nella generazione procedurale 3D. Combinando open weights con il ragionamento di livello frontier, il model fornisce una piattaforma per gli sviluppatori per costruire sistemi autonomi specializzati che richiedono una profonda comprensione tecnica ed elaborazione dati su larga scala.

Kimi K3

Casi d'uso per Kimi K3

Scopri i diversi modi in cui puoi usare Kimi K3 per ottenere ottimi risultati.

Coding Agentic a lungo termine

Esecuzione di sessioni di programmazione autonome di diverse ore che coinvolgono migliaia di tool calls e autocorrezione basata sull'output del terminale.

Sviluppo di giochi procedurali 3D

Generazione di ambienti 3D funzionali basati su browser usando 3JS e WebGPU a partire da descrizioni in linguaggio naturale.

Progettazione autonoma di chip

Utilizzo di strumenti EDA open-source per progettare, ottimizzare e verificare chip ASIC personalizzati in esecuzioni autonome di 24-48 ore.

Sintesi di letteratura scientifica

Revisione di enormi repository di paper scientifici di livello PhD per implementare complessi calcoli astrofisici o chimici.

Visualizzazione dati interattiva

Elaborazione di ampi dataset storici per creare dashboard di ricerca e report web interattivi.

Orchestrazione Multi-Agent

Coordinamento di reti complesse di agenti eterogenei per gestire task di ricerca ed esecuzione parallela su larga scala.

Punti di forza

Limitazioni

Prestazioni di coding di livello frontier: Classificato al n. 1 sulla LMArena Frontend Code Board, supera i giganti del settore nel coding creativo e nello sviluppo UI.
Latenza di output throughput: Genera 17-20 tokens al secondo, una velocità significativamente inferiore rispetto a model specializzati più piccoli.
Stabilità su contesti massivi: Mantiene una precisione del 90,4% sull'intero context window da 1M di tokens, utilizzando la Delta Attention per prevenire la perdita di informazioni.
Limite hardware per l'inference: Eseguire il model localmente richiede cluster di calcolo con oltre 1,5 TB di VRAM, rendendolo inaccessibile per l'hardware consumer.
Agency multimodal nativa: Elabora video e immagini all'interno di un framework unificato, consentendo al model di auto-correggere i task tramite feedback visivo.
Overhead di tokens di ragionamento: L'estesa fase di riflessione può portare a misurazioni del tempo al primo token (time-to-first-token) fino a 8 secondi.
Scala estrema di parameters: Con 2,8 trilioni di parameters, è il più grande model open-weights disponibile, offrendo profonde conoscenze tecniche specializzate.
Lacune nell'accuratezza fattuale: Un punteggio SimpleQA del 48% indica che il model può avere difficoltà con la verifica fattuale ad alta precisione nonostante il forte ragionamento.

Avvio rapido API

moonshotai/kimi-k3

Visualizza documentazione
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();

Installa l'SDK e inizia a fare chiamate API in pochi minuti.

Cosa dice la gente su Kimi K3

Guarda cosa pensa la community di Kimi K3

Kimi K3 ha risolto un gioco complesso per me in tre tentativi usando 600k tokens. L'era in cui i laboratori cinesi erano molto indietro è ufficialmente finita.
AICodeKing
youtube
Le capacità a lungo termine sono folli. Ha lavorato su molteplici errori in un task di fine-tuning senza chiedermi alcun suggerimento.
DevGuru_88
reddit
È praticamente il 'momento Linux' per i model di ragionamento. Vediamo logica frontier disponibile con open weights.
SiliconValleyWatcher
hackernews
K3 rende il livello di Opus obsoleto per il coding. È alla pari con il top assoluto ma a una frazione del costo per task.
TechReporter_X
twitter
Il model era disponibile su Kimi Code al lancio. Due varianti: K3 Max per chat e K3 Swarm Max per elaborazione parallela.
ivanfioravanti
twitter
Sono abbastanza sicuro di aver raggiunto i limiti di ciò che 1,5 TB di memoria possono fare per un model da 2,5 T di parameters e 1 M di context.
mweinbach
twitter

Video su Kimi K3

Guarda tutorial, recensioni e discussioni su Kimi K3

Questo è un model chiamato Kimiko 3, 3 trilioni di parameters, alla pari con Opus.

Kimiko 3 ha essenzialmente un routing delle informazioni migliore, quindi può ottenere più intelligenza con la stessa quantità di calcolo.

I benchmark suggeriscono che stia battendo Fable 5 nei test di coding.

Sono curioso di vedere come gestisce l'intero context window da 1 milione nel mondo reale.

Il fatto che sia open weights è un enorme sviluppo per l'ecosistema.

La logica dell'ascensore è corretta. Le persone aspettano correttamente e vengono raccolte una per una... K3 è ai livelli dei migliori model.

Nel momento in cui gli dai un task reale, disordinato e a lungo termine, K3 supera sia Opus che GPT-5.6.

Ha risolto un gioco complesso in tre tentativi usando 600k tokens.

La sua visione nativa gli permette di correggere bug visivi in tempo reale.

Il prezzo è in realtà molto competitivo rispetto ad altri frontier model.

Kimi K3 non ha solo raggiunto Opus e GPT-5.5, ha raggiunto Fable e GPT-5.6.

C'è un enorme salto di qualità quando passiamo da GLM 5.2 a Kimi K3 in termini di generazione di asset UI.

I 2,8 trilioni di parameters spiegano perché sembra così intelligente nella logica.

È in grado di elaborare video frame per l'audit visivo del codice.

Moonshot AI è decisamente alla guida del movimento open-weights al momento.

Piu di semplici prompt

Potenzia il tuo workflow con l'automazione AI

Automatio combina la potenza degli agenti AI, dell'automazione web e delle integrazioni intelligenti per aiutarti a fare di piu in meno tempo.

Agenti AI
Automazione web
Workflow intelligenti

Consigli Pro per Kimi K3

Consigli esperti per aiutarti a ottenere il massimo da Kimi K3 e raggiungere risultati migliori.

Sfrutta la Kimi CLI

K3 è altamente ottimizzato per la Kimi CLI; l'utilizzo di questa interfaccia offre le migliori prestazioni per task agentic a lungo termine.

Usa cicli di feedback visivo

Fornisci al model screenshot della UI generata; la sua visione nativa gli permette di identificare e correggere bug visivi in tempo reale.

Ottimizza per il Caching

Sfrutta il prompt caching per ridurre i costi di input fino al 90% per blocchi di contesto ripetuti in documenti lunghi.

Imposta il livello di ragionamento

Regola il parameter di reasoning su 'max effort' per prove matematiche o design di chip per sfruttare appieno la logica di routing MoE.

Testimonianze

Cosa dicono i nostri utenti

Unisciti a migliaia di utenti soddisfatti che hanno trasformato il loro workflow

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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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

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Domande frequenti su Kimi K3

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