Qu’est-ce que Kimi K3 ?
Moonshot a sorti Kimi K3.1 Pro le 23 octobre 2026 : le même modèle avec plus de post-entraînement, obtenant de meilleurs scores pour un tiers de moins par token, avec des poids promis pour le 4 novembre. K3 reste l'option à poids ouverts d'ici là.
Kimi K3 était le modèle phare de Moonshot AI, lancé dans l'appli et l'API Kimi le 16 juillet 2026, avec des poids ouverts sur Hugging Face à partir du 27 juillet. Moonshot le qualifie de premier modèle ouvert de classe 3 billions au monde : une architecture mixture-of-experts avec 2,8 billions de paramètres, 104 milliards actifs par token, entraînée avec des poids 4 bits (MXFP4) à partir du fine-tuning. Il lit le texte, les images et la vidéo, écrit du texte, et a un contexte de 1 048 576 tokens.
Le thinking est toujours actif, avec un effort low, high ou max (max par défaut). Les poids utilisent une licence MIT modifiée : gratuite pour la plupart des usages, mais les entreprises qui exploitent une activité de modèle en tant que service avec plus de 20 millions de dollars de revenus sur 12 mois ont besoin d'un accord séparé, et les produits de plus de 100 millions d'utilisateurs mensuels ou 20 millions de dollars de revenus mensuels doivent afficher le nom Kimi K3.
Sur l'API de Moonshot (platform.kimi.ai), il coûte 3 $ par million de tokens en entrée, 0,30 $ pour l'entrée en cache, et 15 $ par million de tokens en sortie. Amazon Bedrock, Together et Fireworks le servent aussi.
Combien coûte Kimi K3 ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| Weights | Free | Licence MIT modifiée |
| Input | $3 per 1M tokens | Entrée en cache à 0,30 $ |
| Output | $15 per 1M tokens |
Poids ouverts sous une licence MIT modifiée. API Kimi : 3 $ en entrée / 15 $ en sortie par 1M de tokens ; entrée en cache à 0,30 $.
Kimi K3 vaut-il le coup ?
Kimi K3 est le modèle à poids ouverts le plus fort pour le long travail d'agent, et parmi les plus chers à utiliser. La fiche de Moonshot le compare à effort max avec Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol et Claude Opus 4.8, les principaux modèles fermés de juillet 2026. Il a mené sur BrowseComp (91,2), MCPMark-Verified (94,5) et SWE-Marathon (42,0), et est arrivé à un point de Fable 5 sur OSWorld-Verified. Il était derrière Fable 5 sur Humanity's Last Exam (43,5 contre 53,3) et FrontierSWE (81,2 contre 86,6), et GPT-5.6 Sol sur DeepSWE (67,5 contre 73,0). Ce sont les exécutions de Moonshot, certaines sur des tests internes.
La mesure indépendante réduit l'avance. Artificial Analysis le note 44 sur son Intelligence Index, cinquième de sa catégorie à poids ouverts, à 2,00 $ par tâche de l'index et 37 tokens par seconde sur l'API de Kimi, 72e sur 78 en vitesse. GLM-5.3-Flash obtient 42 à 0,28 $ par tâche. Dans l'évaluation de code à l'aveugle de Surge AI, publiée par Mistral, K3 a obtenu 3,59 sur 5, un cheveu derrière GLM-5.3 (3,60) et derrière Mistral Large 4 Preview (3,74) et Claude Opus 5 (4,22).
Les conditions sur les données méritent une lecture attentive. La politique de confidentialité de Moonshot lui permet d'utiliser le contenu des utilisateurs, y compris les prompts et les sorties, pour entraîner ses modèles, ne décrit aucune exemption d'API ni option de retrait, et conserve les données tant que le compte est actif sur des serveurs à Singapour. Les équipes avec des entrées sensibles devraient utiliser les poids elles-mêmes ou un hébergeur comme Amazon Bedrock, qui liste le même prix de 3 $/15 $.
L'auto-hébergement est un projet de cluster. Le checkpoint fait environ 1,56 To, et la recette vLLM fixe un plancher de huit GPU Nvidia GB300 ou AMD MI355X, avec des agencements multi-nœuds pour du vrai trafic. Les intégrateurs doivent aussi renvoyer le message d'assistant complet, raisonnement inclus, à chaque tour, car K3 a été entraîné avec un historique de raisonnement préservé et Moonshot indique que les tours multiples et les appels d'outils l'exigent.
Là où il fait la différence
Une startup d'outils de recherche qui construit un agent de recherche approfondie
Répondre à des questions qui demandent des dizaines de recherches web et de longs rapports
Les 91,2 de K3 sur BrowseComp et son contexte de 1M conviennent aux longues boucles de navigation et de résumé ; la propre exécution de Moonshot a utilisé une compaction de contexte à 300K tokens. À 3 $/15 $, une tâche de 500K tokens en entrée et 30K en sortie coûte environ 1,95 $ avant mise en cache.
Une équipe plateforme fintech qui ne peut pas envoyer les données clients à Moonshot
Utiliser un modèle ouvert de classe frontière sous son propre contrat cloud
Appeler K3 sur Amazon Bedrock au même 3 $/15 $, avec un plafond de sortie de 128K là-bas, plutôt que platform.kimi.ai, dont la politique autorise l'entraînement sur le contenu des utilisateurs.
Un laboratoire d'IA ou une grande entreprise avec un cluster de GPU
Auto-héberger un modèle ouvert qui rivalise avec les modèles fermés de frontière sur les tâches d'agent
Servir le checkpoint MXFP4 de 1,56 To avec vLLM ou SGLang sur au moins huit GPU GB300 ou MI355X, multi-nœuds pour la production. L'usage interne est exempté des clauses de revenus et d'affichage de la licence.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Sélectionnez kimi-k3 sur platform.kimi.ai via son API compatible OpenAI ou Anthropic, ou utilisez le CLI Kimi Code, que Moonshot recommande comme harnais d'agent. Repassez le message d'assistant complet, y compris reasoning_content et tool_calls, à chaque tour.
- Intégrations
- Entrée visuelle, sortie structurée, choix d'outil, chargement dynamique d'outils et mise en cache de contexte sur l'API de Moonshot ; aussi sur Amazon Bedrock, Together, Fireworks et d'autres via OpenRouter. vLLM, SGLang et TokenSpeed pour l'auto-hébergement.
- Données et confidentialité
- La politique de confidentialité de Moonshot autorise l'entraînement sur le contenu des utilisateurs sans exemption d'API décrite, conserve les données tant que le compte est actif et les stocke à Singapour ; aucune certification SOC 2 ou ISO n'est nommée. La licence exempte l'usage interne de ses clauses de revenus et d'affichage.
- Coût à grande échelle
- 3 $/15 $ par million de tokens, 0,30 $ en cache, avec des frais supplémentaires pour les écritures de cache de 5 minutes ou 1 heure. 1 000 tâches d'agent de 500K en entrée et 30K en sortie coûtent environ 1 950 $ hors cache ; Fireworks liste un endpoint à 2,10 $/10,50 $.
- Limites
- Contexte de 1 048 576 tokens ; la plupart des hébergeurs OpenRouter autorisent 943K tokens de sortie, Bedrock 128K. Le thinking ne peut pas être désactivé, et Artificial Analysis a mesuré 37 tokens par seconde avec un premier token de 3,5 secondes sur l'API de Kimi.
Les points forts
- Mène le tableau de Moonshot sur BrowseComp, MCPMark et SWE-Marathon
- Poids ouverts ; les conditions de licence ne mordent qu'au-dessus de 20M$ de revenus
- Contexte de 1M de tokens avec entrée d'image et de vidéo
- Même 3 $/15 $ sur Moonshot, Bedrock et Together
Les points faibles
- 2,00 $ par tâche Artificial Analysis, près du bas de sa catégorie
- Lent à 37 tokens par seconde sur l'API de Kimi
- La politique de Moonshot autorise l'entraînement sur le contenu de l'API, sans retrait indiqué
- L'auto-hébergement exige au moins huit GPU GB300 ou MI355X
Idéal pour
Les équipes qui construisent des agents de navigation et de recherche et veulent des poids ouverts, et peuvent auto-héberger ou payer des prix d'API proches de la frontière.
Alternatives à Kimi K3
Kimi K3 : questions fréquentes
- Kimi K3 vaut-il le coup ?
- Kimi K3 domine le tableau d'agent de Moonshot, mais à 2 $ par tâche Artificial Analysis il coûte sept fois GLM-5.3-Flash pour deux points d'index de plus. Nous lui donnons 4.3 sur 5.
- Combien coûte Kimi K3 ?
- Poids ouverts sous une licence MIT modifiée. API Kimi : 3 $ en entrée / 15 $ en sortie par 1M de tokens ; entrée en cache à 0,30 $.
- Quels sont les inconvénients de Kimi K3 ?
- 2,00 $ par tâche Artificial Analysis, près du bas de sa catégorie; lent à 37 tokens par seconde sur l'API de Kimi; la politique de Moonshot autorise l'entraînement sur le contenu de l'API, sans retrait indiqué; l'auto-hébergement exige au moins huit GPU GB300 ou MI355X.
- À qui s’adresse Kimi K3 ?
- Les équipes qui construisent des agents de navigation et de recherche et veulent des poids ouverts, et peuvent auto-héberger ou payer des prix d'API proches de la frontière.
- Combien coûte Kimi K3 pour une équipe ou en production ?
- 3 $/15 $ par million de tokens, 0,30 $ en cache, avec des frais supplémentaires pour les écritures de cache de 5 minutes ou 1 heure. 1 000 tâches d'agent de 500K en entrée et 30K en sortie coûtent environ 1 950 $ hors cache ; Fireworks liste un endpoint à 2,10 $/10,50 $.
- Kimi K3 est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- La politique de confidentialité de Moonshot autorise l'entraînement sur le contenu des utilisateurs sans exemption d'API décrite, conserve les données tant que le compte est actif et les stocke à Singapour ; aucune certification SOC 2 ou ISO n'est nommée. La licence exempte l'usage interne de ses clauses de revenus et d'affichage.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Kimi K3 ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Kimi K3.1 Pro, GLM-5.3, Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4-Pro et MiniMax-M3.
Réponses vérifiées le 26 oct. 2026.