Kimi K3

Fiche modèle · Moonshot AI · kimi-k3

Kimi K3 is Moonshot AI's flagship open Mixture-of-Experts model for long-horizon coding, knowledge work, and reasoning. It has 2.8 trillion total parameters, activates 16 of 896 experts, and combines Kimi Delta Attention, Attention Residuals, and Stable LatentMoE. The model supports a 1M-token context window, native image and video understanding, tool calling, structured output, and always-on reasoning with max thinking effort at launch.

Fiches modèles

Identité

OrganisationMoonshot AI
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-07-16
Licencekimi k3 license
Licence commercialeoui
Licence open sourcenon
Poids ouvertsoui
Auto-hébergement (DGX Spark)non — 2.8e+03 Md > 107 Md
Modalitésimage|text|video
Fenêtre de contexte1 048 576
KV cache / token (Q8)2.29 Mo/token
Paramètres totaux2.8 T
Paramètres actifs (session)104 B
Source des paramètres actifsweb : https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3
Curation des paramètres actifs2026-11-04
Prix par session5.70 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)47.87 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-07-17T02:50:10.663128Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:57.903524Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/kimi-k3
Tokens/tâche

IA Act — preuves fournisseur

ICA 2/100 · périmètre complet · seuil systémique inconnu

CritèreNote / 5Poids
Documentation technique2,55 %
Résumé des données d'entraînement0,035 %
Conformité droit d'auteur0,035 %
Code of Practice GPAI0,020 %
Risque systémique0,05 %

Curation : 2026-10-23.

IA Act

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : souverain — via Arkane (cortecs), Berget AI AB (cortecs, eurouter), GreenPT (eurouter), Lyceum Technology GmbH (eurouter), Nebius (cortecs), Nebul (eurouter), Tensorix (cortecs, eurouter).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
Arkanecortecssouverain3.02 $15.11 $—1 000 000———
Berget AI ABcortecs, euroutersouverain3.37 $16.84 $mxfp41 000 000 / 1 048 576———
GreenPTeuroutersouverain———1 048 576———
Lyceum Technology GmbHeuroutersouverain———1 048 576———
Nebiuscortecssouverain3.02 $15.11 $fp41 024 000———
Nebuleuroutersouverain———1 048 576———
Tensorixcortecs, euroutersouverain3.02 $15.11 $mxfp41 048 576———
Sferencecortecspartiel3.02 $15.11 $nvfp41 048 576———
DeepInfrallm-statsnon2.85 $14.25 $————active
Fireworks AIllm-statsnon3.00 $15.00 $————active
Moonshot AIllm-statsnon3.00 $15.00 $————active
Novitallm-statsnon3.00 $15.00 $————active
Together AIllm-statsnon3.00 $15.00 $————active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
math0.80
multimodal0.70
physics0.90
productivity516.30
reasoning74.40
search0.90
general54.00
agents82.10
biology0.90
chemistry0.90
code0.70
systems0.40
tool_calling0.60
vision0.70

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aa-briefcaseagents1 548.003 000.000.52nonnon2026-11-04T06:04:58.013298Z
apex-agentsreasoning0.381.000.38nonoui2026-11-04T06:04:58.020127Z
automationbenchagents0.311.000.31nonoui2026-11-04T06:04:57.999079Z
babyvisionvision0.861.000.86nonoui2026-11-04T06:04:58.113366Z
browsecompreasoning0.911.000.91nonoui2026-11-04T06:04:57.971494Z
charxiv-rreasoning0.911.000.91nonoui2026-11-04T06:04:58.091978Z
deck-benchagents0.731.000.73nonoui2026-11-04T06:04:58.050002Z
deepsearchqasearch0.951.000.95nonoui2026-11-04T06:04:57.980089Z
deepswecode0.681.000.68nonoui2026-11-04T06:04:57.913621Z
deepswe-1.1code0.691.000.69nonnon2026-11-04T06:04:58.155141Z
frontierswecode0.811.000.81nonoui2026-11-04T06:04:57.939648Z
gpqareasoning0.941.000.94nonoui2026-11-04T06:04:58.055527Z
humanity's-last-examreasoning0.561.000.56nonoui2026-11-04T06:04:58.063039Z
job-benchagents0.531.000.53nonoui2026-11-04T06:04:58.009758Z
kimi-code-bench-v2agents0.731.000.73nonoui2026-11-04T06:04:57.966678Z
lifesci-diamond-2026-11healthcare0.091.000.09nonnon2026-11-04T06:04:58.158677Z
mathvisionmath0.981.000.98nonoui2026-11-04T06:04:58.107939Z
mcp-atlasreasoning0.841.000.84nonoui2026-11-04T06:04:57.992977Z
mls-bench-liteagents0.481.000.48nonoui2026-11-04T06:04:57.963301Z
mmmu-provision0.821.000.82nonoui2026-11-04T06:04:58.067073Z
mmmu-pro-with-toolsvision0.831.000.83nonoui2026-11-04T06:04:58.076655Z
officeqa-proagents0.631.000.63nonoui2026-11-04T06:04:58.033183Z
omnidocbenchvision0.911.000.91nonoui2026-11-04T06:04:58.140099Z
perceptionbenchvision0.581.000.58nonoui2026-11-04T06:04:58.145809Z
posttrainbenchagents0.371.000.37nonoui2026-11-04T06:04:57.953069Z
program-benchagents0.781.000.78nonoui2026-11-04T06:04:57.919876Z
spreadsheetbench-2agents0.351.000.35nonoui2026-11-04T06:04:58.039766Z
swe-marathoncode0.421.000.42nonoui2026-11-04T06:04:57.949160Z
terminal-bench-2.1reasoning0.881.000.88nonoui2026-11-04T06:04:57.931099Z
toolathlonagents0.731.000.73nonoui2026-11-04T06:04:57.989052Z
worldvqavision0.511.000.51nonoui2026-11-04T06:04:58.133239Z
zerobenchvision0.41100.000.41nonoui2026-11-04T06:04:58.126394Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
agents2082.1037.2919trueskill2026-11-04T08:08:47.839150Zrankings
code140.7040.7210trueskill2026-11-04T08:08:39.742311Zrankings
math70.8042.052trueskill2026-11-04T08:08:42.442591Zrankings
multimodal90.7036.648trueskill2026-11-04T08:08:46.488887Zrankings
reasoning1274.4050.3421trueskill2026-11-04T08:08:41.093494Zrankings

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04