Kimi K3, новият AI модел на китайската Moonshot AI, се доближава до водещите затворени системи при кодиране, търсене и сложни задачи.
Моделът разполага с общо 2,8 трлн. параметъра, вградени възможности за обработка на изображения и контекстен прозорец от 1 млн. токена. Той е предназначен за програмиране, проучвания, задачи с множество последователни стъпки и работа с визуална информация.
Kimi K3 използва архитектура Mixture of Experts. Това означава, че при обработката на всеки токен се активират 16 от общо 896 експертни компонента. Следователно общият брой параметри не показва пряко колко изчислителни ресурси използва моделът при всяка заявка.
Moonshot AI признава, че цялостното представяне на Kimi K3 все още изостава от Claude Fable 5 и GPT 5.6 Sol. Публикуваните от компанията резултати обаче показват малки разлики и предимство за K3 в някои конкретни тестове.
Как Kimi K3 се представя в тестовете
В Program Bench Kimi K3 постига резултат 77,8 точки. Claude Fable 5 получава 76,8 точки, а GPT 5.6 Sol достига 77,6 точки.
Моделът на Moonshot AI оглавява и BrowseComp с 91,2 точки. Този тест оценява способността на AI системите да намират труднодостъпна информация чрез търсене и работа с множество източници.
При SWE Marathon, който проверява изпълнението на продължителни задачи по разработка на софтуер, Kimi K3 получава 42 точки и според Moonshot AI изпреварва двата затворени конкурента.
Други резултати показват, че моделът все още има ограничения. В DeepSWE Kimi K3 постига 67,5 точки при 70 точки за Claude Fable 5 и 73 точки за GPT 5.6 Sol.
Тези числа трябва да се разглеждат внимателно. Конкретните сравнения са публикувани от Moonshot AI, а не са резултат от напълно независимо тестване при еднакви условия.
Компанията уточнява, че резултатите за Claude Fable 5 може да включват пренасочване към друг модел, а отговорите на GPT 5.6 Sol може да са ограничени от механизми за киберсигурност. Различията в инструментите, броя опити, настройките и начина на оценяване също могат да повлияят на крайните резултати.
Самата Moonshot AI посочва, че цялостното потребителско изживяване на Kimi K3 все още отстъпва на водещите модели на OpenAI и Anthropic. Следователно предимството в отделен тест не означава автоматично, че моделът е по-добър за всички задачи.
Отворените тегла се очакват до 27 юли
Една от най-важните характеристики на Kimi K3 е планираното публикуване на пълните му тегла до 27 юли 2026 г. Към 20 юли те все още не са достъпни за изтегляне.
Ако Moonshot AI изпълни обявения срок, разработчиците ще могат да разгръщат, адаптират и дообучават модела за конкретни приложения. Поради неговия мащаб обаче самостоятелното стартиране вероятно ще изисква специализирана изчислителна инфраструктура, а не стандартен персонален компютър.
„Отворени тегла“ не означава непременно напълно отворен модел. Условията на лиценза, информацията за използваните обучаващи данни и техническите изисквания за внедряване остават важни неизвестни до публикуването на теглата и техническия доклад.
Kimi K3 вече е достъпен чрез Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code и API. Заради рязкото увеличение на търсенето Moonshot AI временно спря новите абонаменти и даде приоритет на съществуващите платени потребители, съобщи Reuters.
Колко струва използването на Kimi K3
Цената на API е приблизително:
- 0,26 евро ($0,30) за 1 млн. кеширани входни токена;
- 2,63 евро ($3) за 1 млн. некеширани входни токена;
- 13,13 евро ($15) за 1 млн. изходни токена.
Цената е значително по-ниска от тази на Claude Fable 5, но не е необичайно ниска за китайски AI модел. Тя съвпада със стандартната цена на Claude Sonnet 5 от $3 за входни и $15 за изходни токени. До 31 август 2026 г. обаче Anthropic предлага Sonnet 5 на промоционална цена от $2 и $10, което временно го прави по-евтин от Kimi K3.
Какво означава Kimi K3 за пазара
Kimi K3 увеличава натиска върху OpenAI и Anthropic, но не защото категорично превъзхожда техните най-силни модели. По-важното е, че се доближава до тях в част от тестовете, предлага по-ниска цена спрямо премиум моделите и обещава възможност за самостоятелно внедряване.
За компаниите отворените тегла могат да осигурят повече контрол върху данните, настройките и специализацията на модела. Това обаче не гарантира по-ниска обща цена. Разходите за инфраструктура, оптимизация, сигурност, наблюдение и технически екип могат да направят самостоятелното разгръщане по-скъпо от използването на API, особено при по-малки обеми.
Kimi K3 показва, че разликата между водещите затворени системи и моделите с отворени тегла продължава да намалява. Дали моделът ще се превърне в реална алтернатива за бизнеса, ще стане по-ясно след независими тестове, публикуването на теглата и уточняването на лицензионните условия.
