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Kimi K3

O Kimi K3 é o model MoE de 2,8T da Moonshot AI, com janela de contexto de 1 milhão de tokens, visão multimodal nativa e desempenho em coding de nível frontier...

Open WeightsMultimodalCodingMoEReasoning
moonshot logomoonshotKimi16 de julho de 2026
Contexto
1.0Mtokens
Saida Max
4Ktokens
Preco Entrada
$3.00/ 1M
Preco Saida
$15.00/ 1M
Modalidade:TextImageVideo
Capacidades:VisaoFerramentasStreamingRaciocinio
Benchmarks
GPQA
93.5%
GPQA: Q&A de Ciencias Avancadas. Um benchmark rigoroso com 448 questoes de multipla escolha em biologia, fisica e quimica criadas por especialistas. Especialistas com PhD alcancam apenas 65-74% de precisao. Kimi K3 pontuou 93.5% neste benchmark.
HLE
44.3%
HLE: Raciocinio de Alto Nivel. Testa a capacidade de um modelo de demonstrar raciocinio de nivel especialista em dominios especializados. Kimi K3 pontuou 44.3% neste benchmark.
MMLU
89.2%
MMLU: Compreensao de Linguagem Multitarefa. Um benchmark abrangente com 16.000 questoes de multipla escolha em 57 disciplinas academicas. Kimi K3 pontuou 89.2% neste benchmark.
MMLU Pro
78.5%
MMLU Pro: MMLU Edicao Profissional. Uma versao aprimorada do MMLU com 12.032 questoes usando um formato mais dificil de multipla escolha com 10 opcoes. Kimi K3 pontuou 78.5% neste benchmark.
SimpleQA
48%
SimpleQA: Benchmark de Precisao Factual. Testa a capacidade de um modelo de fornecer respostas precisas e factuais a perguntas diretas. Kimi K3 pontuou 48% neste benchmark.
IFEval
89.1%
IFEval: Avaliacao de Seguimento de Instrucoes. Mede quao bem um modelo segue instrucoes e restricoes especificas. Kimi K3 pontuou 89.1% neste benchmark.
AIME 2025
88%
AIME 2025: Exame de Matematica Invitacional Americano. Problemas de matematica de nivel competitivo do prestigiado exame AIME. Kimi K3 pontuou 88% neste benchmark.
MATH
81.2%
MATH: Resolucao de Problemas Matematicos. Um benchmark abrangente de matematica testando resolucao de problemas em algebra, geometria, calculo e outros dominios. Kimi K3 pontuou 81.2% neste benchmark.
GSM8k
96.8%
GSM8k: Matematica do Ensino Fundamental 8K. 8.500 problemas de matematica de nivel escolar fundamental que requerem raciocinio em multiplas etapas. Kimi K3 pontuou 96.8% neste benchmark.
MGSM
94.2%
MGSM: Matematica Escolar Multilingue. O benchmark GSM8k traduzido para 10 idiomas. Kimi K3 pontuou 94.2% neste benchmark.
MathVista
70.2%
MathVista: Raciocinio Visual Matematico. Testa a capacidade de resolver problemas de matematica que envolvem elementos visuais como graficos e diagramas. Kimi K3 pontuou 70.2% neste benchmark.
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: Benchmark de Engenharia de Software. Modelos de IA tentam resolver issues reais do GitHub em projetos Python de codigo aberto. Kimi K3 pontuou 49% neste benchmark.
HumanEval
92.5%
HumanEval: Problemas de Programacao Python. 164 problemas de programacao escritos a mao onde modelos devem gerar implementacoes corretas de funcoes Python. Kimi K3 pontuou 92.5% neste benchmark.
LiveCodeBench
68%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificacao Ao Vivo. Testa habilidades de codificacao em desafios de programacao do mundo real continuamente atualizados. Kimi K3 pontuou 68% neste benchmark.
MMMU
72%
MMMU: Compreensao Multimodal. Benchmark de Compreensao Multimodal Multidisciplinar testando modelos de visao-linguagem em problemas de nivel universitario. Kimi K3 pontuou 72% neste benchmark.
MMMU Pro
59.5%
MMMU Pro: MMMU Edicao Profissional. Versao aprimorada do MMMU com questoes mais desafiadoras e avaliacao mais rigorosa. Kimi K3 pontuou 59.5% neste benchmark.
ChartQA
88.4%
ChartQA: Resposta a Perguntas sobre Graficos. Testa a capacidade de entender e raciocinar sobre informacoes apresentadas em graficos. Kimi K3 pontuou 88.4% neste benchmark.
DocVQA
93.6%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Resposta a Perguntas Visuais de Documentos testando a capacidade de extrair informacoes de imagens de documentos. Kimi K3 pontuou 93.6% neste benchmark.
Terminal-Bench
88.3%
Terminal-Bench: Tarefas de Terminal/CLI. Testa a capacidade de realizar operacoes de linha de comando e escrever scripts de shell. Kimi K3 pontuou 88.3% neste benchmark.
ARC-AGI
8%
ARC-AGI: Abstracao e Raciocinio. Corpus de Abstracao e Raciocinio para AGI - testa inteligencia fluida atraves de quebra-cabecas de reconhecimento de padroes. Kimi K3 pontuou 8% neste benchmark.

Sobre Kimi K3

Aprenda sobre as capacidades do Kimi K3, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.

Arquitetura e Escala

O Kimi K3 é um model de terceira geração da Moonshot AI, utilizando uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) massiva de 2,8 trilhões de parameters. O model ativa 16 de 896 especialistas para cada token, permitindo alta eficiência computacional sem sacrificar a profundidade de inteligência associada a contagens extremas de parameters. Ele introduz o Kimi Delta Attention e residuais de atenção para manter alta precisão factual e estabilidade em toda a sua janela de contexto de 1.048.576 tokens.

Capacidades Multimodais

O model é nativamente multimodal, capaz de processar texto, imagens e frames de vídeo dentro de um framework unificado. Essa integração permite fluxos de trabalho agentic sofisticados, como a auditoria visual de código gerado ou a análise de vídeos técnicos longos para recuperação de informações. O Kimi K3 foi projetado especificamente para tarefas de longo prazo, incluindo pesquisa autônoma e engenharia de software complexa, onde loops de feedback visual são essenciais.

Posicionamento de Desempenho

O Kimi K3 compete diretamente com models closed-source como o Claude 3.5 Opus e sistemas da categoria GPT-5. Ele detém classificações altas no LMArena Frontend Code Board, demonstrando proficiência em desenvolvimento web e geração procedural 3D. Ao combinar open weights com raciocínio de nível frontier, o model fornece uma plataforma para desenvolvedores construírem sistemas autônomos especializados que exigem compreensão técnica profunda e processamento de dados em larga escala.

Kimi K3

Casos de Uso para Kimi K3

Descubra as diferentes maneiras de usar Kimi K3 para obter otimos resultados.

Coding agentic de longa duração

Execução de sessões de codificação autônomas de várias horas que envolvem milhares de chamadas de ferramentas e autocorreção baseada em output de terminal.

Desenvolvimento de jogos procedurais 3D

Geração de ambientes 3D funcionais baseados em navegador usando 3JS e WebGPU a partir de descrições em linguagem natural de alto nível.

Design de chips autônomo

Utilização de ferramentas EDA open-source para projetar, otimizar e verificar chips ASIC personalizados em execuções autônomas de 24 a 48 horas.

Síntese de literatura científica

Revisão de grandes repositórios de artigos científicos de nível PhD para implementar cálculos astrofísicos ou químicos complexos.

Visualizações de dados interativas

Processamento de grandes conjuntos de dados históricos para criar dashboards de pesquisa detalhados e relatórios interativos baseados na web.

Orquestração de múltiplos agentes

Coordenação de redes complexas de agentes heterogêneos para gerenciar tarefas de busca e execução paralela em larga escala.

Pontos Fortes

Limitacoes

Desempenho em coding de nível frontier: Classificado em 1º lugar no LMArena Frontend Code Board, superando gigantes da indústria em codificação criativa e desenvolvimento de UI.
Latência de throughput de saída: Gera de 17 a 20 tokens por segundo, o que é significativamente mais lento do que models especializados menores.
Estabilidade de contexto massiva: Mantém 90,4% de precisão em toda a sua janela de 1 milhão de tokens, utilizando Delta Attention para evitar perda de informações.
Teto de hardware para inference: Executar o model localmente requer clusters de computação com mais de 1,5 TB de VRAM, tornando-o inacessível para hardware de consumidor.
Agência multimodal nativa: Processa vídeo e imagens dentro de um framework unificado, permitindo que o model corrija tarefas de forma autônoma via feedback visual.
Overhead de tokens de reasoning: A extensa fase de pensamento pode resultar em medições de tempo até o primeiro token de até 8 segundos.
Escala extrema de parameters: Com 2,8 trilhões de parameters, é o maior model de open-weights disponível, oferecendo um conhecimento técnico especializado e profundo.
Lacunas na precisão factual: Uma pontuação de 48% no SimpleQA indica que o model pode ter dificuldades com verificação factual de alta precisão, apesar do forte raciocínio.

Inicio Rapido da API

moonshotai/kimi-k3

Ver Documentacao
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();

Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.

O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre Kimi K3

Veja o que a comunidade pensa sobre Kimi K3

O Kimi K3 criou um jogo complexo para mim usando 600 mil tokens em três tentativas. A era em que os laboratórios chineses estavam muito atrás terminou oficialmente.
AICodeKing
youtube
As capacidades de longo prazo são insanas. Ele trabalhou em vários erros em uma tarefa de fine-tuning sem me pedir uma única dica.
DevGuru_88
reddit
É basicamente o 'momento Linux' para models de raciocínio. Estamos vendo lógica frontier disponível com open weights.
SiliconValleyWatcher
hackernews
O K3 faz com que o nível Opus pareça obsoleto para coding. Ele está no mesmo nível do topo absoluto, mas por uma fração do custo por tarefa.
TechReporter_X
twitter
O model estava disponível no Kimi Code no lançamento. Duas variantes: K3 Max para chat e K3 Swarm Max para processamento paralelo.
ivanfioravanti
twitter
Tenho certeza de que estou atingindo os limites do que 1,5 TB de memória pode fazer por um model de 2,5T de parameters e 1M de contexto.
mweinbach
twitter

Videos Sobre Kimi K3

Assista tutoriais, analises e discussoes sobre Kimi K3

Este é um model chamado Kimiko 3, 3 trilhões de parameters, e um model que está no mesmo nível do Opus.

O Kimiko 3 essencialmente tem um melhor roteamento de informações, então ele pode obter mais inteligência da mesma quantidade de computação.

Os benchmark sugerem que ele está superando o Fable 5 nos benchmark de codificação.

Estou interessado em ver como ele lida com a janela total de 1 milhão de tokens no mundo real.

O fato de ser open-weights é um grande desenvolvimento para o ecossistema.

A lógica do elevador está correta. As pessoas esperam corretamente e são atendidas uma a uma... O K3 está no mesmo nível dos melhores models.

No momento em que você dá a ele uma tarefa real, confusa e de longo prazo, o K3 supera tanto o Opus quanto o GPT-5.6.

Ele criou um jogo complexo para mim usando 600 mil tokens em três tentativas.

Sua visão nativa permite corrigir bugs visuais em tempo real.

O preço é, na verdade, muito competitivo em comparação com outros models frontier.

O Kimi K3 não apenas alcançou o Opus e o GPT-5.5, ele alcançou o Fable e o GPT-5.6.

Há um grande salto quando passamos do GLM 5.2 para o Kimi K3 em termos de geração de ativos de UI.

Os 2,8 trilhões de parameters explicam por que ele parece muito mais inteligente na lógica.

Ele é capaz de processar frames de vídeo para auditoria visual de código.

A Moonshot AI está definitivamente liderando o movimento open-weights agora.

Mais do que apenas prompts

Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA

Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.

Agentes de IA
Automacao Web
Fluxos Inteligentes

Dicas Profissionais para Kimi K3

Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo Kimi K3 e obter melhores resultados.

Aproveite o Kimi CLI

O K3 é altamente otimizado para o Kimi CLI; o uso desta interface proporciona o melhor desempenho para tarefas agentic de longo prazo.

Use loops de feedback visual

Forneça ao model capturas de tela da UI gerada; sua visão nativa permite identificar e corrigir bugs visuais em tempo real.

Otimize para caching

Aproveite o prompt caching para reduzir os custos de input em até 90% para blocos de contexto repetidos em grandes documentos.

Defina o esforço de raciocínio (thinking effort)

Ajuste o parâmetro de reasoning para 'esforço máximo' em provas matemáticas ou design de chips para utilizar totalmente a lógica de roteamento MoE.

Depoimentos

O Que Nossos Usuarios Dizem

Junte-se a milhares de usuarios satisfeitos que transformaram seu fluxo de trabalho

Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Emily Rodriguez

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Perguntas Frequentes Sobre Kimi K3

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