模型简介
Kimi K3 是 Moonshot AI 的 2.8T 参数原生多模态推理模型，拥有 1M 上下文，面向长时间编码、知识工作和深度推理。
模型能力
规格来自已列明的模型资料；目录标签用于快速判断接入能力，精确限制以来源文档为准。
已核验规格
- 官方定位
- 长时间编码、知识工作与深度推理
- 上下文窗口
- 1,000,000 tokens
- 模型规模
- 2.8T 参数，16 / 896 专家激活
- 输入模态
- 文本、图像
资料来源: Moonshot AI Kimi K3 技术博客
独立能力评测
仅展示与精确模型 ID 和推理档位相符的公开测评，不用相近型号替代。
智能指数
57
同类排名 #4 / 186
输出速度
35.2 tok/s
同类排名 #140 / 186
首字延迟
4.54s
推理，最大投入
综合分数很高，但输出速度慢且 token 用量大，更适合高价值长任务而非低延迟交互。
测评档位: 推理，最大投入. Artificial Analysis · 评测方法
模型价格和接入方式
价格直接读取 MoleAPI 控制台目录，并按当前计费分组与上下文档位展示。
实际结算价格以控制台中的账户分组为准。
实时价格来源
价格表
USD / 1M tokens标准x1default输入 $3 · 输出 $15
输入
$3 / 1M tokens
输出
$15 / 1M tokens
缓存读取
$0.3 / 1M tokens
特价x0.8discount输入 $2.4 · 输出 $12
输入
$2.4 / 1M tokens
输出
$12 / 1M tokens
缓存读取
$0.24 / 1M tokens
转接x0.3relay输入 $0.9 · 输出 $4.5
输入
$0.9 / 1M tokens
输出
$4.5 / 1M tokens
缓存读取
$0.09 / 1M tokens
临时（可用性随缘）x0.1temp输入 $0.3 · 输出 $1.5
输入
$0.3 / 1M tokens
输出
$1.5 / 1M tokens
缓存读取
$0.03 / 1M tokens
接入协议
可用计费分组: 标准, 特价, 转接, 临时（可用性随缘）
- openai
- POST
- /v1/chat/completions
- openai-response
- POST
- /v1/responses
- anthropic
- POST
- /v1/messages
- gemini
- POST
- /v1beta/models/{model}:generateContent
完整模型指南
基于厂商资料整理，并经过独立审稿。 · 2026-07-28
Kimi K3 模型介绍
Kimi K3 是 Kimi 面向长程编程、知识工作与推理推出的旗舰模型，厂商将其称为开放 3T 级模型，具备原生视觉能力与百万级上下文窗口。 [1]
模型定位与核心能力
Kimi K3 面向需要长时间上下文维持、跨步骤推理和工具协作的复杂任务，覆盖代码工程、研究分析与视觉参与的开发工作流。 [1]
模型支持文本与图像输入、文本输出，并提供推理、工具调用、JSON Mode 和结构化输出能力。 [7] 官方展示的能力场景包括大型代码库中的持续开发、终端工具编排、结合截图的前端与游戏开发、CAD 相关工作，以及文献检索和交互式报告生成。 [1]
能力与规格
Kimi K3 采用稀疏 MoE 架构，总参数量为 2.8 万亿，每次在 896 个专家中激活 16 个专家。 [1] 其架构包含 Kimi Delta Attention、Attention Residuals 与 Stable LatentMoE。 [1]
| 规格 | 信息 |
|---|---|
| 模型规模 | 2.8 万亿参数。 [1] |
| 架构 | Kimi Delta Attention、Attention Residuals、Stable LatentMoE。 [1] |
| 专家配置 | 896 个专家中激活 16 个。 [1] |
| 上下文窗口 | 1,048,576 tokens。 [7] |
| 输入模态 | 文本、图像。 [7] |
| 输出模态 | 文本。 [7] |
| 推理与输出控制 | 支持推理力度设置、工具调用、JSON Mode 与结构化输出。 [7] |
官方称，Kimi K3 相比 Kimi K2 的整体缩放效率提升约 2.5 倍。 [1]
使用场景
Kimi K3 的长上下文与稀疏专家架构面向大型工程代码、长链路知识任务和多阶段推理流程。 [1]
在编程场景中，模型覆盖大型代码库维护、终端环境中的工具使用、GPU 内核优化、编译器开发与芯片设计等任务。 [1] 原生视觉能力可用于结合界面截图或视觉素材的前端、游戏开发和 CAD 工作流。 [1] 在知识工作场景中，官方将其用于从资料检索、分析到交互式可视化报告生成的连续任务。 [1]
重要限制
Kimi K3 发布时默认采用最高推理强度，较低与较高的推理强度模式被列为后续更新内容。 [1]
厂商将 Kimi K3 定位为开放模型，但完整模型权重计划于 2026 年 7 月 27 日前发布。 [1] 官方列举的代码、研究和视觉开发案例属于厂商展示，不构成独立基准结论。 [1]
来源
[1] Moonshot AI Kimi K3 技术博客
[7] Kimi K3 Pricing | Plans, Membership & API Costs
代码示例
示例使用 MoleAPI 的 Responses API 地址；替换 API Key 后即可运行。
curl https://api.moleapi.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $MOLEAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"input": "Explain this problem step by step."
}'常见问题
kimi-k3 怎么计费？
本页价格从 MoleAPI 控制台接口动态读取，并随模型价格、上下文档位和账户分组更新。
kimi-k3 支持哪些接入方式？
本页协议和接口来自 MoleAPI 模型目录的 supported_endpoint_types 字段。
如何在现有项目中切换到 kimi-k3？
保留 MoleAPI 的 API 地址和密钥，把请求中的 model 参数替换为本页模型 ID；再按照对应协议检查参数差异。
kimi-k3 的模型资料来自哪里？
模型能力与限制已根据 Moonshot AI 等页面核验；价格和可用协议只采用 MoleAPI 控制台数据。