Kimi K3 आज़माएँ
1M context • हमेशा चालू reasoning • text + image input • tool calling
Kimi K3 Assistant
long-horizon coding • visual reasoning • knowledge work • structured output
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Kimi K3 एक नज़र में
ये आँकड़े Moonshot AI के Kimi K3 launch material से लिए गए हैं। Kimrel एक स्वतंत्र access service है और Moonshot AI से संबद्ध नहीं है।
कुल Parameters
2.8T
तीन-trillion-parameter श्रेणी का sparse Mixture-of-Experts model
Context Window
1M
बड़े repositories, document collections और लंबी sessions के लिए दस लाख tokens तक
Active Experts
16 / 896
Kimi K3 अपने Stable LatentMoE design में हर token को सोलह experts से route करता है
Kimrel Minimum
3 Credits
Token-based calculation से पहले हर successful request का न्यूनतम charge
Developers Kimi K3 को क्यों evaluate कर रहे हैं
Kimi K3 एक बड़े sparse architecture को long context, native vision, persistent reasoning और multi-step agent workflows के लिए बनाए गए API features के साथ जोड़ता है।
Long-horizon software engineering
Kimi K3 लंबे engineering sessions के लिए बनाया गया है। यह व्यापक repository context पढ़ सकता है, विस्तृत constraints का पालन कर सकता है, terminal-style tools चला सकता है और पहला approach असफल होने पर आगे बढ़ सकता है। बदलावों को tests और human review से सुरक्षित रखें।
दस लाख token का context
Kimi K3 बड़े codebases, specifications, research collections और durable agent histories के लिए context window को दस लाख tokens तक बढ़ाता है। फिर भी latency, cost और quality के लिए केवल relevant context चुनना महत्वपूर्ण रहता है।
Native visual understanding
Kimi K3 एक ही request में text और images पर साथ में reason कर सकता है। Screenshots, diagrams, charts और UI states coding या analysis के evidence बन सकते हैं। Kimrel इस route पर images स्वीकार करता है, लेकिन video input को जानबूझकर reject करता है।
हमेशा चालू deep reasoning
Kimi K3 final answer से पहले हमेशा reason करता है। Official API top-level `reasoning_effort` field इस्तेमाल करता है और वर्तमान documentation में `max` level दिया गया है। K2.x models का `thinking` request object यहाँ नहीं भेजना चाहिए।
Tool calling और structured output
Kimi K3 function tools, required tool choice, dynamic tool definitions, JSON Schema output और partial continuation support करता है। ये controls उन typed workflows के लिए उपयोगी हैं जिन्हें predictable arguments और validate किए जा सकने वाले results चाहिए।
नया sparse architecture
Kimi K3 में Kimi Delta Attention, Attention Residuals, Gated MLA और Stable LatentMoE शामिल हैं। Moonshot AI Kimi K2 की तुलना में लगभग 2.5 गुना overall scaling efficiency और हर token पर 896 में से 16 active experts report करता है।
Published Kimi K3 evidence क्या दिखाता है
Moonshot AI का launch report benchmark results और लंबे case studies दोनों देता है। ये useful signals हैं, guarantees नहीं। Production अपनाने से पहले Kimi K3 को अपने prompts, tools, repositories, latency targets और correctness checks पर evaluate करें।
DeepSWE — 67.3
Moonshot AI के अनुसार Kimi K3 mini-SWE-agent harness के साथ DeepSWE पर 67.3 तक पहुँचता है। यह evaluation short code completion के बजाय software-engineering agents पर केंद्रित है; harness की details फिर भी outcome बदल सकती हैं।
BrowseComp — 90.4
पूरे one-million-token context और बिना context-management layer के Kimi K3 का reported BrowseComp score 90.4 है। वास्तविक research quality source selection, reliable tools और disciplined verification पर भी निर्भर करती है।
MiniTriton compiler project
एक published case study में Kimi K3 ने tile-level IR, optimization passes, PTX generation और working nanoGPT training pipeline वाला compact Triton-like system बनाया। यह किसी isolated snippet के बजाय कई engineering layers को जोड़ने की क्षमता दिखाता है।
GPU kernel optimization
Kimi K3 को चार GPU-kernel tasks को profile, rewrite और benchmark करने के लिए 24 घंटे तक दिए गए। Moonshot AI का कहना है कि एक early version ने team के late-stage kernel optimization work का बड़ा हिस्सा भी संभाला।
48 घंटे में chip design
Kimi K3 proof of concept ने open-source EDA tools के साथ 48 घंटे में accelerator design और verify किया। Published simulation 100 MHz पर close हुई और 8,700 से अधिक decode tokens per second तक पहुँची।
Research से executable analysis तक
Astrophysics case study में Kimi K3 ने बीस से अधिक papers देखे, 300 से अधिक equations of state evaluate किए, 3,000 से अधिक Python lines बनाईं और research, implementation तथा presentation को जोड़ता interactive dashboard तैयार किया।
Kimi K3 कहाँ सबसे उपयुक्त है
जब काम को deep reasoning, व्यापक context, visual evidence और बार-बार tool use की सचमुच जरूरत हो, तब Kimi K3 चुनें। सरल prompts किसी दूसरे route पर तेज और सस्ते हो सकते हैं, इसलिए model selection task के आधार पर करें।
Repository-scale feature delivery
Kimi K3 को architecture, acceptance criteria, coding rules और relevant source दें। यह routes, services, database code और tests में फैले काम को trace कर सकता है। Agent को reviewable branch में रखें और उसके हर behavioral claim को verify करें।
Visual frontend debugging
Kimi K3 को screenshot के साथ component code, browser output और desired state भेजें। Native vision visible spacing, hierarchy, overflow और interaction issues को implementation details से जोड़ता है, केवल text description से अनुमान नहीं लगाता।
Large-document knowledge work
Kimi K3 लंबे reports, contracts, specifications और research collections को एक बड़े context में संभाल सकता है। Evidence-linked conclusions, conflicting claims और स्पष्ट uncertainty माँगें, ताकि लंबा उत्तर fluent होने के साथ auditable भी रहे।
Executable analysis वाली research
जब research को code, calculations, charts या dashboard में बदलना हो, तब Kimi K3 उपयोग करें। Source gathering, implementation, validation और presentation को अलग stages में रखें, ताकि हर stage independently check किया जा सके।
Controlled tool-using agents
Kimi K3 functions चुन सकता है, results पढ़ सकता है और कई turns तक काम जारी रख सकता है। Production agents में narrow tools, argument validation, iteration limits, result logs और destructive action से पहले approval अनिवार्य रखें।
Technical design exploration
Kimi K3 architectures की तुलना, constraints का analysis और design को implementation sequence में बदल सकता है—खासकर जहाँ decision से पहले code, diagrams, logs और written requirements को साथ देखना जरूरी हो।
Kimrel के माध्यम से Kimi K3 call करें
Kimrel अन्य models वाले उसी independent API-key flow से Kimi K3 expose करता है। Existing clients अपना authentication और endpoint structure रख सकते हैं, नया model ID चुन सकते हैं और reasoning तथा multimodal behavior को संभाल सकते हैं।
सही model ID चुनें
`model` को `kimi-k3` पर set करें। Kimi K3 shared upstream `KIMI_API_KEY` configuration इस्तेमाल करता है, इसलिए Kimrel इस model के लिए दूसरा provider credential या अलग authentication path नहीं जोड़ता।
thinking नहीं, reasoning_effort उपयोग करें
`/v1/chat/completions` पर Kimi K3 `reasoning_effort: "max"` स्वीकार करता है। Reasoning हमेशा enabled है और K2.x का `thinking` object नहीं भेजना चाहिए। Reasoning tokens और final answer दोनों के लिए पर्याप्त completion tokens रखें।
दो compatible endpoints में से चुनें
Kimi K3 को `/v1/chat/completions` या `/v1/messages` से call करें। Anthropic-compatible route supported message और tool structures को upstream format में map करता है, जबकि K3 default रूप से max reasoning उपयोग करता है।
Text और supported images भेजें
Kimrel पर Kimi K3 text के साथ PNG, JPEG/JPG, WEBP या GIF images स्वीकार करता है। Moonshot AI underlying model के लिए native video understanding document करता है, लेकिन यह service video files और video URL parts को reject करती है।
Remote images को Kimrel से normalize कराएँ
Kimi K3 के लिए HTTP(S) image URL या `data:image/...;base64,...` भेजें। Kimrel remote image fetch करता है, type validate करता है, unsafe hosts block करता है और base64 में बदलता है। Original file limit 6MB और encoded payload limit 8MB है।
Token-based credits की योजना बनाएँ
Kimi K3 की कीमत प्रति million tokens 300 input credits और 1,500 output credits है, और successful request minimum तीन credits है। Kimrel उपलब्ध होने पर reported usage, अन्यथा documented estimate उपयोग करता है।
Kimi K3 के बारे में स्पष्ट उत्तर
ये उत्तर Moonshot AI द्वारा प्रकाशित model capabilities को independent Kimrel service की वास्तविक boundaries से अलग रखते हैं।
Kimi K3 क्या है?
Kimi K3 Moonshot AI का 2.8-trillion-parameter flagship model है, जो long-horizon coding, knowledge work, visual reasoning और tool-using agents के लिए बनाया गया है। यह Kimi Delta Attention, Attention Residuals, sparse MoE और one-million-token context को जोड़ता है।
क्या Kimi K3 अभी Kimrel पर उपलब्ध है?
हाँ। Kimi K3 को Kimrel के chat, playground, model list, billing और API routing layers में `kimi-k3` के रूप में register किया गया है। यह अन्य supported models वाली same Kimrel API Key उपयोग करता है और दोनों compatible endpoints से call किया जा सकता है।
क्या Kimi K3 images और video support करता है?
Underlying Kimi K3 में native visual capabilities हैं और Moonshot AI image तथा video understanding document करता है। Kimrel फिलहाल केवल text और images स्वीकार करता है। Public behavior को validated forwarding pipeline के अनुरूप रखने के लिए video जानबूझकर reject किया जाता है।
Kimi K3 reasoning कैसे configure करें?
Kimi K3 हमेशा reason करता है। OpenAI-compatible endpoint पर top-level `reasoning_effort` field को `max` रखें, जो current default भी है। K2.x का `thinking` object न भेजें और multi-turn tool workflows में complete assistant message preserve करें।
क्या Kimi K3 tools call और JSON return कर सकता है?
हाँ। Upstream Kimi K3 API function calling, `tool_choice`, dynamically loaded tools, JSON mode, strict JSON Schema और partial continuation support करता है। Application को model-generated arguments validate करने और अपनी authorization boundaries लागू करने की जरूरत फिर भी रहती है।
क्या Kimrel ने Kimi K3 विकसित किया है?
नहीं। Kimi K3 को Moonshot AI ने विकसित किया है। Kimrel compatible access, credit billing, remote-image normalization और अपने service controls देने वाला independent platform है। Kimrel Moonshot AI से संबद्ध, endorsed या sponsored नहीं है।
Kimi K3 को कठिन workflow पर चलाएँ
Kimi K3 को chat में आज़माएँ, फिर long-context, image-aware और tool-assisted applications के लिए Kimrel API उपयोग करें।