Kimi K3 ist Moonshot AIs offenes Flaggschiff-Modell mit 2.8 Billionen Parametern – entwickelt für Long-Horizon-Coding, Reasoning, natives visuelles Verständnis und End-to-End-Wissensarbeit.

Wie groß ist das Kontextfenster von Kimi K3?

Kimi K3 unterstützt ein 1M-Token-Kontextfenster und ermöglicht so die Arbeit mit großen Repositories, langen Dokumentensammlungen, umfangreicher Forschung und langfristigen Agenten-Historien.

Unterstützt Kimi K3 Bilder und Video?

Ja. Kimi K3 verfügt über natives visuelles Verständnis und kann in multimodalen Coding-, Forschungs- und Kreativ-Workflows über Screenshots, Bilder und Video schlussfolgern.

Was bedeutet 16 von 896 Experten?

K3 nutzt Stable LatentMoE mit 896 verfügbaren Experten und aktiviert dabei effizient 16 pro Token – das erhöht die Sparsity, ohne jedes Mal das gesamte Netzwerk zu nutzen.

Wer sollte Kimi K3 nutzen?

K3 ist besonders relevant für Engineering-Teams, Forschungs- und Analyse-Teams sowie kreative Tech-Teams, die an langen, komplexen, multimodalen oder toolgetriebenen Aufgaben arbeiten.

Kimi K32.8T
Offene Frontier-Intelligenz

Moonshot AIs offenes Flaggschiff-Modell – mit 1M-Token-Kontextfenster, nativer visueller Erkennung, Long-Horizon-Reasoning und einer Architektur, die für Coding, Agenten und Wissensarbeit gebaut ist.

Was ist Kimi K3?

Kimi K3 ist Moonshot AIs bislang leistungsfähigstes Flaggschiff-Modell. Mit 2.8 Billionen Parametern ist es das weltweit erste Open-Source-Modell in der 3-Billionen-Parameter-Klasse. Seine Architektur kombiniert Kimi Delta Attention, Attention Residuals, Stable LatentMoE und natives multimodales Verständnis.

Das Modell zielt auf Frontier-Intelligence-Szenarien statt auf kurze, isolierte Prompts. Es ist darauf ausgelegt, über lange Engineering-Sessions, große Forschungs-Corpora, Screenshots, Bilder, Video, Terminal-Tools und Wissens-Workflows hinweg effektiv zu bleiben – einschließlich Aufgaben, die Planung und Überarbeitung erfordern.

Für alle, die fortschrittliche Open Models vergleichen, sticht Kimi K3 durch seine Skalierung, ein 1M-Token-Kontextfenster, native Vision und eine stark agentische Ausrichtung hervor.

2.8T Parameter

Ein Open Model im Frontier-Maßstab, das Moonshot AIs Vorstoß über den Billionen-Parameter-Bereich hinaus fortsetzt.

1M-Token-Kontext

Entwickelt für die Arbeit mit umfangreichen Codebases, Dokumenten, Forschungsarchiven und langfristigen Agenten-Historien.

Natives visuelles Verständnis

Verarbeitet Screenshots, Bilder und Video als Teil von Coding-, Forschungs-, Kreativ- und toolgestützten Workflows.

Engineering-Teams

Long-Horizon-Coding und Arbeit im Repository-Maßstab für Software Engineers, Infrastruktur-Teams und technische Leads – Navigation in großen Repositories, Orchestrierung von Terminal und Tools sowie visuelles Feedback während der Implementierung.

Forschungs- & Analyse-Teams

Evidenzbasierte Wissensarbeit für Analysten, Consultants und Wissenschaftler – Multi-Document-Synthese, Research-to-Code-Workflows sowie Reports, Dashboards und Visualisierungen über einen 1M-Token-Kontext hinweg.

Kreativ- & Tech-Teams

Native Vision im Loop für Teams, die Engineering mit Bildern, Video und Screenshots kombinieren – visuelle Iteration und Debugging, Motion- und Interaktionsarbeit sowie Rapid Prototyping über visuelle und technische Bereiche hinweg.

Das erste Open Model mit 2.8T Parametern

Kimi K3 erweitert die Open-Model-Frontier deutlich – von Kimi K2 mit 1T Parametern auf 2.8T innerhalb von zwölf Monaten, und als erstes Modell mit offenen Gewichten, das die 3-Billionen-Parameter-Klasse erreicht.

Wie Kimi K3 Informationen über die Skalierung hinweg bewegt

K3s Architektur verbessert den Informationsfluss über Sequenzlänge und Modelltiefe hinweg und hält zugleich die spärliche Expertenberechnung effizient. Kimi Delta Attention (KDA) ist ein hybrider linearer Attention-Mechanismus zur Skalierung über lange Sequenzen; Attention Residuals rufen selektiv Repräsentationen aus früheren Blöcken ab; und Stable LatentMoE aktiviert 16 von 896 Experten pro Token – zusammen etwa 2.5× so effizient in der Skalierung wie Kimi K2.

Kimi K3 Modell-FAQ

Kimi K3 ist Moonshot AIs offenes Flaggschiff-Modell mit 2.8 Billionen Parametern – entwickelt für Long-Horizon-Coding, Reasoning, natives visuelles Verständnis und End-to-End-Wissensarbeit.
Kimi K3 unterstützt ein 1M-Token-Kontextfenster und ermöglicht so die Arbeit mit großen Repositories, langen Dokumentensammlungen, umfangreicher Forschung und langfristigen Agenten-Historien.
Ja. Kimi K3 verfügt über natives visuelles Verständnis und kann in multimodalen Coding-, Forschungs- und Kreativ-Workflows über Screenshots, Bilder und Video schlussfolgern.
Kimi Delta Attention ist K3s hybrider linearer Attention-Mechanismus. Attention Residuals rufen selektiv Repräsentationen über die Modelltiefe hinweg ab, um den Informationsfluss zu verbessern.
K3 nutzt Stable LatentMoE mit 896 verfügbaren Experten und aktiviert dabei effizient 16 pro Token – das erhöht die Sparsity, ohne jedes Mal das gesamte Netzwerk zu nutzen.
K3 ist besonders relevant für Engineering-Teams, Forschungs- und Analyse-Teams sowie kreative Tech-Teams, die an langen, komplexen, multimodalen oder toolgetriebenen Aufgaben arbeiten.

Kimi K32.8T
Offene Frontier-Intelligenz