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Kimi K3

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Moonshot AI のオープンウェイト 2.8T パラメータ多モーダルエージェントモデル。1M トークンのコンテキストを備えた世界初のオープン 3T 級モデルで、コーディングとエージェントのベンチマークでクローズド最先端に迫る。

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Kimi K3 は 2026 年 7 月 14 日に発表された Moonshot AI のフラッグシップ・オープンウェイトモデルであり、世界初のオープン 3T 級モデルです。総パラメータ 2.8T(活性化 104B)、ネイティブな視覚能力、1M トークンのコンテキストを備え、フロンティア級のエージェント・コーディング性能をダウンロード可能なウェイトとして提供します。完全ウェイトは 7 月 27 日に Hugging Face で公開され、瞬く間にその年のトップクラスのダウンロード数を記録しました。

モデル仕様

仕様 Kimi K3
総パラメータ 2.8T(MoE)
活性化パラメータ 104B(896 エキスパート中 16 個 + 共有 2 個)
アーキテクチャ Kimi Delta Attention + Attention Residuals + Stable LatentMoE
コンテキスト長 1,048,576 トークン
モダリティ テキスト・画像・動画理解(MoonViT-V2、401M エンコーダ)
ライセンス Kimi K3 License(規模に応じた商用条件付きオープンウェイト)
精度 MXFP4 ウェイト / MXFP8 アクティベーション(量子化認識トレーニング)

主な特徴

  • フロンティアのオープンウェイト:2.8T モデルを誰でもダウンロード・デプロイ・ファインチューニング可能。オープンモデルとして初めて 3T 級を突破。
  • 常時思考モード:low / high / max の 3 段階(デフォルト max)。思考を完全にオフにはできない。
  • ネイティブ多モーダル:テキスト・画像・動画を単一モデルで処理。文書解析と UI 生成が得意。
  • 効率的な推論:MXFP4/MXFP8 の量子化認識トレーニングと、vLLM コミュニティに貢献したプレフィックスキャッシュ実装により、1M トークン推論のコストを抑制。

ベンチマークのハイライト

  • Terminal-Bench 2.1:88.3。最強のクローズドモデルとほぼ互角。
  • BrowseComp:91.2(コンテキスト圧縮戦略)。Claude Fable 5 の 88.0 を上回る。
  • MCPMark-Verified:94.5。比較対象中でエージェントのツール使用スコアが最高。
  • SWE-Marathon:42.0。Fable 5・GPT-5.6 Sol・GLM-5.2 を抑えてトップ。
  • Artificial Analysis インテリジェンス指数:57 で第 3 位。Claude Opus 5(61)と Fable 5(60)に次ぎ、Claude Opus 4.8(56)より上位。

料金

Kimi API の Kimi K3 は、入力 100 万トークンあたり $3.00(キャッシュヒット時 $0.30)、出力 $15.00。プレフィックスキャッシュは自動で有効です。月額サブスクリプションにも含まれ、Kimi.com・Kimi Work・Kimi Code からも利用できます。

ライセンスの注意点

Kimi K3 License は研究者・スタートアップ・社内利用には寛容ですが、年商 2,000 万ドル超で「モデル・アズ・ア・サービス」を運営する企業は Moonshot AI と別途商用契約が必要です。また月間アクティブユーザー 1 億超または月商 2,000 万ドル超の大規模展開では、UI に「Kimi K3」を明示表示する義務があります。

はじめに

Hugging Face の MoonshotAI/Kimi-K3 リポジトリからウェイトを入手するか、Kimi API で reasoning_effort(low/high/max)を指定して利用します。ローカル推論は vLLM または SGLang に対応。ウェイトは約 1.5 TB あるため、クラスターかハイエンドワークステーション向けで、コンシューマー GPU 単体には向きません。

代替案

  • Claude Opus 5:同等のエージェント性能を持つクローズドモデル($5/$25 パーMTok)。
  • GLM-5.2:コーディングに強いもう一つのオープンウェイト最先端モデル。
  • DeepSeek V4:より軽量でライセンスが寛容なオープンウェイト選択肢。

まとめ

Kimi K3 は、オープンウェイトでもエージェント・コーディング分野でクローズド最先端に肉薄できることを証明しました。1.5 TB のウェイトを運用できるインフラを持つチームにとって、現時点で最も高性能なオープンモデルであり、同級のクローズドモデルより API コストははるかに安価です。

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