Kimi K3 ausprobieren
1M Kontext • permanentes Reasoning • Text + Bild • Tool Calling
Kimi K3 Assistent
Long-Horizon Coding • visuelles Reasoning • Wissensarbeit • strukturierte Ausgabe
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Kimi K3 auf einen Blick
Diese Angaben stammen aus den Veröffentlichungen von Moonshot AI zu Kimi K3. Kimrel ist ein unabhängiger Zugangsdienst und nicht mit Moonshot AI verbunden.
Gesamtparameter
2,8T
Ein sparsames Mixture-of-Experts-Modell in der Drei-Billionen-Parameter-Klasse
Kontextfenster
1M
Bis zu eine Million Token für große Repositories, Dokumentbestände und lange Sitzungen
Aktive Experten
16 / 896
Kimi K3 routet jedes Token durch sechzehn Experten seines Stable-LatentMoE-Designs
Kimrel-Mindestbetrag
3 Credits
Mindestabrechnung pro erfolgreicher Anfrage vor der tokenbasierten Berechnung
Warum Entwickler Kimi K3 evaluieren
Kimi K3 verbindet eine größere sparsame Architektur mit langem Kontext, nativer Bildverarbeitung, kontinuierlichem Reasoning und agentenorientierten API-Funktionen für mehrstufige Arbeit.
Langfristiges Software Engineering
Kimi K3 ist für ausdauernde Engineering-Sitzungen ausgelegt. Das Modell kann breiten Repository-Kontext prüfen, detaillierte Regeln befolgen, terminalähnliche Tools einsetzen und nach einem fehlgeschlagenen Ansatz weiterarbeiten. Änderungen sollten durch Tests und menschliche Reviews abgesichert werden.
Kontext mit einer Million Token
Kimi K3 erweitert das Kontextfenster auf eine Million Token und eignet sich damit für große Codebasen, Spezifikationen, Forschungssammlungen und langlebige Agentenverläufe. Eine gezielte Kontextauswahl bleibt dennoch wichtig für Latenz, Kosten und Qualität.
Natives Bildverständnis
Kimi K3 kann Text und Bilder in derselben Anfrage gemeinsam auswerten. Screenshots, Diagramme, Charts und UI-Zustände werden so zu Belegen in Coding- oder Analyseabläufen. Kimrel akzeptiert Bilder für diese Route, lehnt Videoeingaben jedoch bewusst ab.
Ständig aktives tiefes Reasoning
Kimi K3 führt vor der finalen Antwort immer einen Reasoning-Schritt aus. Die offizielle API verwendet das Top-Level-Feld `reasoning_effort`; aktuell ist `max` dokumentiert. Das `thinking`-Objekt der K2.x-Modelle darf nicht verwendet werden.
Tool Calling und strukturierte Ausgabe
Kimi K3 unterstützt Funktionswerkzeuge, erzwungene Tool-Auswahl, dynamische Tool-Definitionen, JSON-Schema-Ausgaben und partielle Fortsetzungen. Damit passt das Modell in typisierte Abläufe, die vorhersehbare Argumente und validierbare Ergebnisse benötigen.
Neue sparsame Architektur
Kimi K3 kombiniert Kimi Delta Attention, Attention Residuals, Gated MLA und Stable LatentMoE. Moonshot AI berichtet von etwa 2,5-facher Gesamtskalierungseffizienz gegenüber Kimi K2; pro Token werden 16 von 896 Experten aktiviert.
Was die veröffentlichten Daten zu Kimi K3 zeigen
Der Launch-Bericht von Moonshot AI verbindet Benchmarkwerte mit lang laufenden Fallstudien. Diese Beispiele sind nützliche Signale, aber keine Garantie. Prüfen Sie Kimi K3 vor dem Produktiveinsatz mit eigenen Prompts, Tools, Repositories und Korrektheitskriterien.
DeepSWE — 67,3
Moonshot AI meldet für Kimi K3 einen Wert von 67,3 auf DeepSWE mit dem mini-SWE-agent-Harness. Die Evaluation richtet sich an Software-Engineering-Agenten statt an kurze Codevervollständigung; Details des Harness beeinflussen das Resultat weiterhin.
BrowseComp — 90,4
Mit dem vollständigen Eine-Million-Token-Kontext und ohne zusätzliche Kontextverwaltung wird Kimi K3 auf BrowseComp mit 90,4 angegeben. Reale Forschungsqualität hängt trotzdem von Quellenauswahl, zuverlässigen Tools und sorgfältiger Verifikation ab.
MiniTriton-Compilerprojekt
In einer veröffentlichten Fallstudie entwickelte Kimi K3 ein kompaktes Triton-ähnliches System mit Tile-IR, Optimierungspässen, PTX-Generierung und einer funktionierenden nanoGPT-Trainingspipeline. Das Beispiel verbindet mehrere Engineering-Ebenen statt nur ein einzelnes Snippet.
GPU-Kernel-Optimierung
Kimi K3 erhielt bis zu 24 Stunden, um vier GPU-Kernel-Aufgaben zu profilieren, umzuschreiben und zu benchmarken. Moonshot AI zufolge übernahm eine frühe Version außerdem einen großen Teil der späten Kernel-Optimierung des eigenen Teams.
Chipdesign in 48 Stunden
Ein Proof of Concept mit Kimi K3 nutzte Open-Source-EDA-Tools, um innerhalb von 48 Stunden einen Beschleuniger zu entwerfen und zu verifizieren. Die Simulation schloss bei 100 MHz und erreichte mehr als 8.700 Decode-Token pro Sekunde.
Vom Research zur ausführbaren Analyse
Für eine Astrophysik-Fallstudie sichtete Kimi K3 mehr als zwanzig Arbeiten, bewertete über 300 Zustandsgleichungen, erzeugte mehr als 3.000 Zeilen Python und baute ein interaktives Dashboard für Forschung, Implementierung und Darstellung.
Wo Kimi K3 am besten passt
Wählen Sie Kimi K3, wenn eine Aufgabe tiefes Reasoning, breiten Kontext, visuelle Belege und wiederholte Tool-Nutzung benötigt. Einfache Prompts können auf einer anderen Route schneller und günstiger sein; entscheidend ist die Aufgabe, nicht die Versionsnummer.
Feature-Umsetzung auf Repository-Ebene
Geben Sie Kimi K3 Architektur, Akzeptanzkriterien, Coding-Regeln und relevante Quellen. Das Modell kann Arbeit über Routes, Services, Datenbankcode und Tests verfolgen. Halten Sie den Agenten in einem reviewbaren Branch und überprüfen Sie seine Aussagen.
Visuelles Frontend-Debugging
Übermitteln Sie Kimi K3 einen Screenshot zusammen mit Komponentencode, Browserausgabe und Sollzustand. Native Vision verbindet sichtbare Abstands-, Hierarchie-, Overflow- und Interaktionsprobleme mit Implementierungsdetails, statt allein aus einer Beschreibung zu raten.
Wissensarbeit mit großen Dokumenten
Kimi K3 kann umfangreiche Berichte, Verträge, Spezifikationen und Forschungssammlungen in einem großen Kontext bearbeiten. Fordern Sie belegte Schlussfolgerungen, widersprüchliche Aussagen und klare Unsicherheiten, damit lange Antworten überprüfbar bleiben.
Forschung mit ausführbarer Analyse
Nutzen Sie Kimi K3, wenn Recherche in Code, Berechnungen, Diagrammen oder einem Dashboard enden soll. Trennen Sie Quellenarbeit, Implementierung, Validierung und Präsentation, damit jede Phase unabhängig geprüft werden kann.
Kontrollierte Tool-Agenten
Kimi K3 kann Funktionen auswählen, Ergebnisse lesen und über mehrere Runden fortfahren. Produktive Agenten sollten nur eng begrenzte Tools sehen, Argumente validieren, Iterationen begrenzen, Ergebnisse protokollieren und vor destruktiven Aktionen eine Freigabe verlangen.
Technische Designexploration
Kimi K3 kann Architekturen vergleichen, Randbedingungen abwägen und einen Entwurf in eine Implementierungsreihenfolge überführen, besonders wenn Code, Diagramme, Logs und schriftliche Anforderungen gemeinsam betrachtet werden müssen.
Kimi K3 über Kimrel aufrufen
Kimrel stellt Kimi K3 über denselben unabhängigen API-Key-Ablauf wie die anderen Modellrouten bereit. Bestehende Clients behalten Authentifizierung und Endpoint-Struktur, wählen die neue Modell-ID und berücksichtigen Reasoning sowie multimodale Eingaben.
Die exakte Modell-ID verwenden
Setzen Sie `model` auf `kimi-k3`. Kimi K3 nutzt die gemeinsame Upstream-Konfiguration `KIMI_API_KEY`; Kimrel führt dafür weder einen zweiten Provider-Schlüssel noch einen separaten Authentifizierungsweg ein.
reasoning_effort statt thinking
Auf `/v1/chat/completions` akzeptiert Kimi K3 `reasoning_effort: "max"`. Reasoning ist immer aktiv, das K2.x-Objekt `thinking` darf nicht gesendet werden. Planen Sie genügend Completion-Token für Reasoning und finale Antwort ein.
Einen der kompatiblen Endpoints wählen
Verwenden Sie Kimi K3 über `/v1/chat/completions` oder `/v1/messages`. Die Anthropic-kompatible Route bildet unterstützte Nachrichten- und Tool-Strukturen für den Upstream ab; K3 nutzt standardmäßig maximales Reasoning.
Text und unterstützte Bilder senden
Kimi K3 akzeptiert auf Kimrel Text sowie PNG-, JPEG/JPG-, WEBP- oder GIF-Bilder. Moonshot AI dokumentiert zwar native Videoverarbeitung für das zugrunde liegende Modell, dieser Dienst lehnt Videodateien und Video-URL-Teile jedoch ab.
Remote-Bilder von Kimrel normalisieren lassen
Senden Sie für Kimi K3 eine HTTP(S)-Bild-URL oder `data:image/...;base64,...`. Kimrel lädt entfernte Bilder, prüft Typ und Host und konvertiert sie in Base64. Originaldateien sind auf 6 MB, codierte Payloads auf 8 MB begrenzt.
Tokenbasierte Credits planen
Kimi K3 kostet 300 Input- und 1.500 Output-Credits pro Million Token, mindestens jedoch drei Credits pro erfolgreicher Anfrage. Kimrel verwendet gemeldete Usage-Daten und andernfalls den dokumentierten Schätzpfad.
Klare Antworten zu Kimi K3
Die Antworten unterscheiden zwischen den von Moonshot AI veröffentlichten Modellfähigkeiten und den konkreten Grenzen des unabhängigen Kimrel-Dienstes.
Was ist Kimi K3?
Kimi K3 ist das 2,8-Billionen-Parameter-Flaggschiffmodell von Moonshot AI für Long-Horizon Coding, Wissensarbeit, visuelles Reasoning und Tool-Agenten. Es verbindet Kimi Delta Attention, Attention Residuals, ein sparsames MoE-Design und ein Kontextfenster mit einer Million Token.
Ist Kimi K3 bereits über Kimrel verfügbar?
Ja. Kimi K3 ist als `kimi-k3` in Chat, Playground, Modellliste, Billing und API-Routing von Kimrel registriert. Es verwendet denselben Kimrel API Key wie die anderen unterstützten Modelle und ist über beide kompatiblen Endpoints erreichbar.
Unterstützt Kimi K3 Bilder und Videos?
Das zugrunde liegende Kimi K3 besitzt native visuelle Fähigkeiten; Moonshot AI dokumentiert Bild- und Videoverständnis. Kimrel akzeptiert derzeit nur Text und Bilder. Videos werden bewusst abgelehnt, damit die öffentliche Funktion dem validierten Forwarding-Pfad entspricht.
Wie wird das Reasoning von Kimi K3 konfiguriert?
Kimi K3 führt immer Reasoning aus. Verwenden Sie am OpenAI-kompatiblen Endpoint das Top-Level-Feld `reasoning_effort` mit `max`, zugleich der aktuelle Standard. Senden Sie kein K2.x-`thinking`-Objekt und bewahren Sie in mehrstufigen Tool-Abläufen die vollständige Assistant-Nachricht.
Kann Kimi K3 Tools aufrufen und JSON liefern?
Ja. Kimi K3 unterstützt im Upstream Function Calling, `tool_choice`, dynamisch geladene Tools, JSON Mode, strikte JSON-Schema-Ausgaben und partielle Fortsetzungen. Anwendungen müssen erzeugte Argumente trotzdem validieren und eigene Berechtigungsgrenzen durchsetzen.
Ist Kimrel der Entwickler von Kimi K3?
Nein. Kimi K3 wird von Moonshot AI entwickelt. Kimrel ist eine unabhängige Plattform für kompatiblen Zugriff, Credit-Abrechnung, Remote-Bildnormalisierung und eigene Servicekontrollen. Kimrel ist weder mit Moonshot AI verbunden noch von Moonshot AI unterstützt oder gesponsert.
Kimi K3 mit einem anspruchsvollen Workflow testen
Probieren Sie Kimi K3 im Chat aus und bauen Sie anschließend mit der Kimrel API langkontextige, bildgestützte und toolbasierte Anwendungen.