moonshot

Kimi K3

Kimi K3はMoonshot AIの2.8T MoE modelで、1M tokenのcontext window、ネイティブなmultimodal visionを備え、複雑なagent向けのfrontierレベルのコーディング性能を提供します。

Open WeightsMultimodalCodingMoEReasoning
moonshot logomoonshotKimi2026年7月16日
コンテキスト
1.0Mトークン
最大出力
4Kトークン
入力価格
$3.00/ 1M
出力価格
$15.00/ 1M
モダリティ:TextImageVideo
機能:ビジョンツールストリーミング推論
ベンチマーク
GPQA
93.5%
GPQA: 大学院レベル科学Q&A. 生物学、物理学、化学の448問の選択問題からなる厳格なベンチマーク。博士号専門家でも65-74%の正解率。 Kimi K3はこのベンチマークで93.5%を記録しました。
HLE
44.3%
HLE: 高レベル専門推論. 専門分野でエキスパートレベルの推論を示すモデルの能力をテスト。 Kimi K3はこのベンチマークで44.3%を記録しました。
MMLU
89.2%
MMLU: 大規模多タスク言語理解. 57の学術科目にわたる16,000問の選択問題からなる包括的なベンチマーク。 Kimi K3はこのベンチマークで89.2%を記録しました。
MMLU Pro
78.5%
MMLU Pro: MMLUプロフェッショナル版. より難しい10択形式の12,032問を含むMMLUの強化版。 Kimi K3はこのベンチマークで78.5%を記録しました。
SimpleQA
48%
SimpleQA: 事実精度ベンチマーク. 直接的な質問に対して正確で事実に基づく回答を提供するモデルの能力をテスト。 Kimi K3はこのベンチマークで48%を記録しました。
IFEval
89.1%
IFEval: 指示遵守評価. モデルが特定の指示と制約にどれだけ従うかを測定。 Kimi K3はこのベンチマークで89.1%を記録しました。
AIME 2025
88%
AIME 2025: アメリカ招待数学試験. 名門AIME試験からの競技レベルの数学問題。 Kimi K3はこのベンチマークで88%を記録しました。
MATH
81.2%
MATH: 数学問題解決. 代数、幾何、微積分などの分野をテストする包括的な数学ベンチマーク。 Kimi K3はこのベンチマークで81.2%を記録しました。
GSM8k
96.8%
GSM8k: 小学校算数8K. 多段階推論を必要とする8,500問の小学校レベルの算数文章問題。 Kimi K3はこのベンチマークで96.8%を記録しました。
MGSM
94.2%
MGSM: 多言語小学校算数. GSM8kベンチマークを10言語に翻訳したもの。 Kimi K3はこのベンチマークで94.2%を記録しました。
MathVista
70.2%
MathVista: 数学的視覚推論. グラフや図などの視覚要素を含む数学問題を解く能力をテスト。 Kimi K3はこのベンチマークで70.2%を記録しました。
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: ソフトウェアエンジニアリングベンチマーク. AIモデルがオープンソースPythonプロジェクトの実際のGitHub課題を解決しようとする。 Kimi K3はこのベンチマークで49%を記録しました。
HumanEval
92.5%
HumanEval: Pythonプログラミング問題. モデルが正しいPython関数実装を生成する必要がある164問の手書きプログラミング問題。 Kimi K3はこのベンチマークで92.5%を記録しました。
LiveCodeBench
68%
LiveCodeBench: ライブコーディングベンチマーク. 継続的に更新される実世界のプログラミングチャレンジでコーディング能力をテスト。 Kimi K3はこのベンチマークで68%を記録しました。
MMMU
72%
MMMU: マルチモーダル理解. 大学レベルの問題でビジョン言語モデルをテストする大規模多分野マルチモーダル理解ベンチマーク。 Kimi K3はこのベンチマークで72%を記録しました。
MMMU Pro
59.5%
MMMU Pro: MMMUプロフェッショナル版. より挑戦的な問題とより厳格な評価を備えたMMMUの強化版。 Kimi K3はこのベンチマークで59.5%を記録しました。
ChartQA
88.4%
ChartQA: チャート質問応答. チャートやグラフに表示された情報を理解し推論する能力をテスト。 Kimi K3はこのベンチマークで88.4%を記録しました。
DocVQA
93.6%
DocVQA: ドキュメント視覚Q&A. ドキュメント画像から情報を抽出する能力をテストするドキュメント視覚質問応答ベンチマーク。 Kimi K3はこのベンチマークで93.6%を記録しました。
Terminal-Bench
88.3%
Terminal-Bench: ターミナル/CLIタスク. コマンドライン操作を実行し、シェルスクリプトを書く能力をテスト。 Kimi K3はこのベンチマークで88.3%を記録しました。
ARC-AGI
8%
ARC-AGI: 抽象化と推論. AGIのための抽象化と推論コーパス - 新しいパターン認識パズルで流動的知性をテスト。 Kimi K3はこのベンチマークで8%を記録しました。

Kimi K3について

Kimi K3の機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

アーキテクチャと規模

Kimi K3はMoonshot AIの第3世代のflagship modelであり、2.8 trillion parametersという巨大なMixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用しています。各tokenに対して896人の専門家のうち16人を活性化させることで、極めて多くのパラメータに関連する知能の深さを犠牲にすることなく、高い計算効率を実現しています。Kimi Delta Attentionを導入し、1,048,576 tokensの全context windowにおいて高い事実の正確性と安定性を維持します。

Multimodal機能

このmodelはネイティブにmultimodalであり、テキスト、画像、ビデオフレームを統合されたフレームワーク内で処理可能です。この統合により、生成されたコードの視覚的な監査や、情報検索のために長い技術ビデオを解析するなどの高度なagenticワークフローが可能になります。Kimi K3は、視覚的なフィードバックループが不可欠な自律的な研究や複雑なソフトウェアエンジニアリングなど、長期的なタスクに特化して設計されています。

パフォーマンス上の位置付け

Kimi K3は、Claude 3.5 OpusやGPT-5級のsystemなどのclosed-source modelと直接競合します。LMArenaのFrontend Code Boardでは高いランクを保持しており、Web開発や3Dプロシージャル生成において優れた能力を発揮しています。open weightsとfrontierレベルのreasoningを組み合わせることで、開発者は高度な技術的理解と大規模なデータ処理を必要とする専門的な自律システムを構築できるようになります。

Kimi K3

Kimi K3のユースケース

Kimi K3を使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

長期的なagenticコーディング

数千回のツール呼び出しとターミナル出力に基づく自己修正を伴う、数時間にわたる自律的なコーディングセッションの実行。

3Dプロシージャルゲーム開発

高度な自然言語記述から、3JSとWebGPUを使用して機能的なブラウザベースの3D環境を生成。

自律的なチップ設計

open-sourceのEDAツールを活用し、24~48時間の自律走行でカスタムASICチップの設計、最適化、検証を行う。

科学文献の統合

PhDレベルの膨大な科学論文リポジトリをレビューし、複雑な天体物理学や化学の計算を実装する。

インタラクティブなデータ可視化

大規模な履歴データセットを処理し、ドリルダウン可能な研究用ダッシュボードやインタラクティブなWebレポートを構築する。

マルチエージェントのオーケストレーション

異種agentの複雑なネットワークを調整し、大規模な並列検索および実行タスクを管理する。

強み

制限

frontierレベルのコーディングパフォーマンス: LMArenaのFrontend Code Boardで1位を獲得し、クリエイティブなコーディングやUI開発において業界大手を凌駕。
出力のthroughput latency: 生成速度は毎秒17~20 tokensであり、小規模な専門modelよりも大幅に低速。
大規模なcontextの安定性: Delta Attentionを活用し、1M-tokenの全領域にわたって90.4%の精度を維持し、情報損失を防ぐ。
ハードウェアinferenceの制限: ローカル環境でmodelを実行するには1.5TB以上のVRAMを持つコンピューティングクラスタが必要であり、一般向けのハードウェアでは利用不可。
ネイティブなmultimodalエージェント: 統一されたフレームワーク内でビデオと画像を処理し、視覚的なフィードバックを通じてタスクを自己修正する。
Reasoning tokenのオーバーヘッド: 広範な思考フェーズにより、最初のtokenが表示されるまでに最大8秒かかる場合がある。
極めて大規模なパラメータ規模: 2.8 trillion parametersを持つ、現在利用可能な最大規模のopen-weights modelであり、専門的な技術知識を提供する。
事実の正確性におけるギャップ: SimpleQAスコアが48%であることは、強力なreasoning能力を持ちながらも、高精度の事実確認に課題があることを示唆している。

APIクイックスタート

moonshotai/kimi-k3

ドキュメントを見る
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();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

Kimi K3についてのユーザーの声

Kimi K3についてコミュニティがどう思っているか見てください

Kimi K3は60万tokensを使って、複雑なゲームを3ステップで構築しました。中国のラボが大きく遅れをとっている時代は正式に終わりました。
AICodeKing
youtube
長期的な能力が異常です。ヒントを一度も求めることなく、fine-tuningタスクの複数のエラーを自力で解決しました。
DevGuru_88
reddit
reasoning modelにとっての「Linuxの瞬間」といえます。frontierレベルのロジックがopen weightsで利用可能になりました。
SiliconValleyWatcher
hackernews
K3を使えば、コーディングにおいてOpus層は時代遅れに感じられます。トップ層と同等でありながら、タスクあたりのコストはわずかです。
TechReporter_X
twitter
modelはリリース時にKimi Codeで利用可能でした。チャット用のK3 Maxと並列処理用のK3 Swarm Maxの2つのバリエーションがあります。
ivanfioravanti
twitter
2.5T parameterで1M contextのmodelに対して、1.5TBのメモリがどこまで耐えられるかの限界に挑戦している気がします。
mweinbach
twitter

Kimi K3についての動画

Kimi K3についてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

Kimiko 3、3 trillion parameters、Opusと並ぶ性能を持つmodelです。

Kimiko 3は情報ルーティングが優れているため、同じ計算量からより高い知能を引き出せます。

benchmarkによれば、coding benchmarkでFable 5を上回っています。

実環境で100万のcontext windowをどう扱うのか興味があります。

これがopen weightsであることは、エコシステムにとって大きな前進です。

エレベーターのロジックが正確。人々は正しく待ち、一人ずつピックアップされます... K3はトップmodelに肩を並べています。

実際の複雑で長期的なタスクを与えた瞬間、K3はOpusとGPT-5.6の両方を凌駕します。

60万tokensを使って、複雑なゲームを3ステップで完了させました。

ネイティブなvisionにより、視覚的なバグをリアルタイムで修正できます。

料金は他のfrontier modelと比較しても非常に競争力があります。

Kimi K3はOpusとGPT-5.5に追いついただけでなく、FableとGPT-5.6にも追いつきました。

GLM 5.2からKimi K3へ移行すると、UIアセット生成において大きな飛躍があります。

2.8 trillion parametersは、なぜこれほど論理的にスマートなのかを説明しています。

コードの視覚的監査のためにビデオフレームを処理できます。

Moonshot AIは現在、間違いなくopen-weightsムーブメントを牽引しています。

プロンプト以上のもの

ワークフローを強化する AI自動化

AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。

AIエージェント
ウェブ自動化
スマートワークフロー

Kimi K3のプロのヒント

Kimi K3を最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

Kimi CLIの活用

K3はKimi CLI環境に最適化されており、このインターフェースを使用することで、長期的なagenticタスクにおいて最高のパフォーマンスを発揮します。

視覚的フィードバックループの利用

生成されたUIのスクリーンショットをmodelに提供してください。ネイティブなvision機能により、視覚的なバグをリアルタイムで特定・修正できます。

Cachingのための最適化

prompt cachingを活用することで、大規模ドキュメント内の繰り返しcontextブロックの入力コストを最大90%削減できます。

Thinking Effortの設定

数学的な証明やチップ設計などのタスクでは、reasoning parameterを「max effort」に調整し、MoEルーティングロジックを最大限に活用してください。

お客様の声

ユーザーの声

ワークフローを変革した何千人もの満足したユーザーに加わりましょう

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

Mohammed Ibrahim

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

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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

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

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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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Kimi K3についてのよくある質問

Kimi K3に関するよくある質問への回答を見つけてください