Was ist Kimi K3?
Moonshot hat am 23. Oktober 2026 Kimi K3.1 Pro veröffentlicht: dasselbe Modell mit mehr Post-Training, mit höheren Werten zu einem Drittel weniger pro Token, die Gewichte sind bis zum 4. November versprochen. Bis dahin bleibt K3 die Option mit offenen Gewichten.
Kimi K3 war das Flaggschiffmodell von Moonshot AI, gestartet in der Kimi-App und der API am 16. Juli 2026, mit offenen Gewichten auf Hugging Face ab dem 27. Juli. Moonshot nennt es das weltweit erste offene Modell der 3-Billionen-Klasse: ein Mixture-of-Experts-Design mit 2,8 Billionen Parametern, davon 104 Milliarden aktiv pro Token, ab dem Fine-Tuning mit 4-Bit-Gewichten (MXFP4) trainiert. Es liest Text, Bilder und Video, schreibt Text und hat einen Kontext von 1.048.576 Tokens.
Das Denken ist immer eingeschaltet, mit dem Aufwand low, high oder max (standardmäßig max). Die Gewichte stehen unter einer modifizierten MIT-Lizenz: kostenlos für die meisten Zwecke, aber Unternehmen, die ein Model-as-a-Service-Geschäft mit über 20 Millionen $ Umsatz in 12 Monaten betreiben, brauchen eine gesonderte Vereinbarung, und Produkte mit über 100 Millionen monatlichen Nutzern oder 20 Millionen $ Monatsumsatz müssen den Namen Kimi K3 anzeigen.
Auf Moonshots API (platform.kimi.ai) kostet es 3 $ pro Million Input-Tokens, 0,30 $ für gecachten Input und 15 $ pro Million Output-Tokens. Auch Amazon Bedrock, Together und Fireworks bieten es an.
Was kostet Kimi K3?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Weights | Free | Modifizierte MIT-Lizenz |
| Input | $3 per 1M tokens | Gecachter Input 0,30 $ |
| Output | $15 per 1M tokens |
Offene Gewichte unter einer modifizierten MIT-Lizenz. Kimi API: 3 $ Input / 15 $ Output pro 1 Mio. Tokens; gecachter Input 0,30 $.
Lohnt sich Kimi K3?
Kimi K3 ist das stärkste Modell mit offenen Gewichten für lange Agentenarbeit und eines der teuersten in der Nutzung. Moonshots Model Card vergleicht es bei maximalem Aufwand mit Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol und Claude Opus 4.8, den führenden geschlossenen Modellen vom Juli 2026. Es führte bei BrowseComp (91,2), MCPMark-Verified (94,5) und SWE-Marathon (42,0) und kam bei OSWorld-Verified bis auf einen Punkt an Fable 5 heran. Hinter Fable 5 lag es bei Humanity's Last Exam (43,5 gegenüber 53,3) und FrontierSWE (81,2 gegenüber 86,6), hinter GPT-5.6 Sol bei DeepSWE (67,5 gegenüber 73,0). Das sind Moonshots eigene Läufe, teils auf internen Tests.
Unabhängige Messungen verkleinern den Vorsprung. Artificial Analysis gibt ihm 44 Punkte im Intelligence Index, Platz fünf in seiner Klasse der offenen Modelle, bei 2,00 $ pro Index-Aufgabe und 37 Output-Tokens pro Sekunde auf Kimis API, Platz 72 von 78 bei der Geschwindigkeit. GLM-5.3-Flash erreicht 42 Punkte zu 0,28 $ pro Aufgabe. In Surge AIs blinder Coding-Evaluierung, veröffentlicht von Mistral, kam K3 auf 3,59 von 5, knapp hinter GLM-5.3 (3,60) und hinter Mistral Large 4 Preview (3,74) und Claude Opus 5 (4,22).
Die Datenbedingungen verdienen genaues Lesen. Moonshots Datenschutzerklärung erlaubt, Nutzerinhalte einschließlich Prompts und Ausgaben zum Training der eigenen Modelle zu verwenden, beschreibt keine Ausnahme für die API und kein Opt-out und speichert Daten, solange das Konto aktiv ist, auf Servern in Singapur. Teams mit sensiblen Inputs sollten die Gewichte selbst nutzen oder einen Anbieter wie Amazon Bedrock, der denselben Preis von 3 $/15 $ führt.
Self-Hosting ist ein Cluster-Projekt. Der Checkpoint ist etwa 1,56 TB groß, und das vLLM-Rezept setzt als Untergrenze acht GPUs vom Typ Nvidia GB300 oder AMD MI355X an, mit Layouts über mehrere Knoten für echten Verkehr. Integratoren müssen außerdem in jeder Runde die vollständige Assistant-Nachricht samt Reasoning zurückgeben, denn K3 wurde mit erhaltenem Denkverlauf trainiert, und laut Moonshot brauchen Multi-Turn-Dialoge und Tool-Aufrufe das.
Wo es sich lohnt
Ein Startup für Recherchewerkzeuge, das einen Deep-Research-Agenten baut
Fragen beantworten, die Dutzende Websuchen und lange Berichte erfordern
Die 91,2 von K3 bei BrowseComp und der Kontext von 1M passen zu langen Schleifen aus Browsen und Zusammenfassen; Moonshots eigener Lauf nutzte Kontextverdichtung bei 300K Tokens. Bei 3 $/15 $ kostet eine Aufgabe mit 500K Input- und 30K Output-Tokens vor Caching etwa 1,95 $.
Ein Plattformteam bei einem Fintech, das keine Kundendaten an Moonshot schicken darf
Ein offenes Modell der Spitzenklasse unter dem eigenen Cloud-Vertrag nutzen
Ruf K3 auf Amazon Bedrock zu denselben 3 $/15 $ auf, dort mit einer Output-Grenze von 128K, statt über platform.kimi.ai, dessen Richtlinie Training mit Nutzerinhalten erlaubt.
Ein KI-Labor oder Großunternehmen mit GPU-Cluster
Ein offenes Modell selbst hosten, das bei Agentenaufgaben mit geschlossenen Spitzenmodellen konkurriert
Stell den MXFP4-Checkpoint mit 1,56 TB mit vLLM oder SGLang auf mindestens acht GB300- oder MI355X-GPUs bereit, für den Produktivbetrieb über mehrere Knoten. Interne Nutzung ist von den Umsatz- und Kennzeichnungsklauseln der Lizenz ausgenommen.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Wähle kimi-k3 auf platform.kimi.ai über die OpenAI- oder Anthropic-kompatible API oder nutze Kimi Code CLI, das Moonshot als Agenten-Umgebung empfiehlt. Gib in jeder Runde die vollständige Assistant-Nachricht einschließlich reasoning_content und tool_calls zurück.
- Integrationen
- Bildeingabe, strukturierte Ausgabe, Tool Choice, dynamisches Laden von Tools und Context Caching auf Moonshots API; außerdem auf Amazon Bedrock, Together, Fireworks und weiteren über OpenRouter. vLLM, SGLang und TokenSpeed für Self-Hosting.
- Daten und Datenschutz
- Moonshots Datenschutzerklärung erlaubt Training mit Nutzerinhalten ohne beschriebene Ausnahme für die API, speichert Daten, solange das Konto aktiv ist, und zwar in Singapur; keine SOC-2- oder ISO-Zertifizierung genannt. Die Lizenz nimmt interne Nutzung von ihren Umsatz- und Kennzeichnungsklauseln aus.
- Kosten im großen Maßstab
- 3 $/15 $ pro Million Tokens, gecacht 0,30 $, mit Zusatzkosten für Cache-Schreibvorgänge von 5 Minuten oder 1 Stunde. 1.000 Agentenaufgaben mit 500K Input- und 30K Output-Tokens kosten ohne Cache etwa 1.950 $; Fireworks führt einen Endpunkt zu 2,10 $/10,50 $.
- Grenzen
- Kontext von 1.048.576 Tokens; die meisten Anbieter auf OpenRouter erlauben 943K Output-Tokens, Bedrock 128K. Das Denken lässt sich nicht abschalten, und Artificial Analysis hat auf Kimis API 37 Tokens pro Sekunde und das erste Token nach 3,5 Sekunden gemessen.
Was gut ist
- Führt Moonshots Tabelle bei BrowseComp, MCPMark und SWE-Marathon an
- Offene Gewichte; Lizenzbedingungen greifen erst ab 20 Mio. $ Umsatz
- 1M Tokens Kontext mit Bild- und Videoeingabe
- Gleiche 3 $/15 $ bei Moonshot, Bedrock und Together
Was nicht
- 2,00 $ pro Aufgabe bei Artificial Analysis, nahe dem Ende seiner Klasse
- Langsam mit 37 Tokens pro Sekunde auf Kimis API
- Moonshots Richtlinie erlaubt Training mit API-Inhalten, ohne genanntes Opt-out
- Self-Hosting braucht mindestens acht GB300- oder MI355X-GPUs
Am besten für
Teams, die Browsing- und Recherche-Agenten bauen, offene Gewichte wollen und selbst hosten oder API-Preise auf Spitzenniveau zahlen können.
Alternativen zu Kimi K3
Kimi K3: häufige Fragen
- Lohnt sich Kimi K3?
- Kimi K3 führt Moonshots eigene Agenten-Wertung an, kostet aber mit 2 $ pro Aufgabe bei Artificial Analysis das Siebenfache von GLM-5.3-Flash für zwei Indexpunkte mehr. Wir bewerten es mit 4.3 von 5.
- Was kostet Kimi K3?
- Offene Gewichte unter einer modifizierten MIT-Lizenz. Kimi API: 3 $ Input / 15 $ Output pro 1 Mio. Tokens; gecachter Input 0,30 $.
- Welche Nachteile hat Kimi K3?
- 2,00 $ pro Aufgabe bei Artificial Analysis, nahe dem Ende seiner Klasse; Langsam mit 37 Tokens pro Sekunde auf Kimis API; Moonshots Richtlinie erlaubt Training mit API-Inhalten, ohne genanntes Opt-out; Self-Hosting braucht mindestens acht GB300- oder MI355X-GPUs.
- Für wen eignet sich Kimi K3?
- Teams, die Browsing- und Recherche-Agenten bauen, offene Gewichte wollen und selbst hosten oder API-Preise auf Spitzenniveau zahlen können.
- Was kostet Kimi K3 für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- 3 $/15 $ pro Million Tokens, gecacht 0,30 $, mit Zusatzkosten für Cache-Schreibvorgänge von 5 Minuten oder 1 Stunde. 1.000 Agentenaufgaben mit 500K Input- und 30K Output-Tokens kosten ohne Cache etwa 1.950 $; Fireworks führt einen Endpunkt zu 2,10 $/10,50 $.
- Ist Kimi K3 sicher für Firmendaten?
- Moonshots Datenschutzerklärung erlaubt Training mit Nutzerinhalten ohne beschriebene Ausnahme für die API, speichert Daten, solange das Konto aktiv ist, und zwar in Singapur; keine SOC-2- oder ISO-Zertifizierung genannt. Die Lizenz nimmt interne Nutzung von ihren Umsatz- und Kennzeichnungsklauseln aus.
- Was sind die besten Alternativen zu Kimi K3?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind Kimi K3.1 Pro, GLM-5.3, Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4-Pro und MiniMax-M3.
Antworten geprüft am 26. Okt. 2026.