Kimi K3
Nativ multimodales MoE-Flaggschiff von Moonshot AI (2,8T gesamt) mit 1M-Kontext und Always-on-Reasoning – laut Artificial Analysis und BenchLM das derzeit stärkste offen angekündigte Modell (#3–4 der Frontier).
- Hersteller
- Moonshot AI
- Lizenz
- Proprietär
- Betrieb
- Lokal (On-Premise)
- EU-Hosting
- Herkunft
- China
- Architektur
- MoE (16 von 896 Experten aktiv, ~1,8 %)
- Veröffentlichung
- 01.07.2026
- Parameter gesamt
- 2.800 Mrd.
- Kontextfenster
- 1M Tokens
Überblick
Kimi K3 ist das Frontier-Flaggschiff von Moonshot AI, veröffentlicht am 16. Juli 2026. Mit 2,8 Billionen Gesamtparametern in einer MoE-Architektur (nur 16 von 896 Experten je Token aktiv, ~1,8 %) ist es laut Anbieter das bislang größte offen angekündigte Modell. Es verfügt über ein 1M-Token-Kontextfenster, native Bildverarbeitung und einen dauerhaft aktiven Reasoning-Modus („thinking mode"). Architektonische Neuerungen sind laut Moonshot „Kimi Delta Attention" (hybride lineare Attention) und „Attention Residuals".
Use Cases
- Long-Horizon-Coding und agentische Tool-Nutzung (starke Coding- und Agentic-Werte)
- Multimodale, grounded Aufgaben: Screenshots, Dokumente, Diagramme (stärkste Kategorie laut BenchLM: #2 Multimodal)
- Aufgaben mit sehr langem Kontext (1M-Fenster)
- OpenAI-SDK-kompatible API – einfache Integration in bestehende Toolchains
Stärken & Grenzen
Stärken: Auf dem Artificial-Analysis-Intelligence-Index #4 (Score 57), auf BenchLM #4 (BenchAlign 80,96) – nahe an bzw. auf dem Niveau von Claude Opus 4.8 und GPT-5.5. Deutlich günstiger als vergleichbare US-Frontier-Modelle ($3 / $15 pro 1M Token in/out gegenüber z. B. Fable 5). Führend bei Multimodal, sehr stark bei Coding und Knowledge.
Grenzen: Laut Artificial Analysis langsamer als der Klassenschnitt (~62 tok/s) und sehr verbose (130M Output-Token im Intelligence-Index gegenüber 63M im Median). Für ein Modell dieser Preisklasse eher teuer im Vergleich. Reasoning-Kategorie bei BenchLM noch dünn belegt (nur 2 Benchmarks, kein globaler Rang).
Praxis-Erfahrung
Erste Tests waren vielversprechend. Auf eigener Hardware lässt sich das Modell bei uns im Haus leider nicht testen, da die Größe des Modells Rechenkapazitäten im Lab weit übersteigt.
Gut zu wissen
Hinweis – Quellenlage & Verifizierbarkeit: Zum Stand dieser Card sind praktisch alle K3-Zahlen entweder von Moonshot selbst berichtet oder über den API-Zugang ermittelt. Eine unabhängige Reproduktion ist erst nach dem angekündigten Gewichte-Release am 27. Juli 2026 möglich.
Hinweis – Lizenz-Widerspruch: Moonshot und die Fachpresse bezeichnen K3 als Open-Weight-Modell (Gewichte-Release angekündigt für 2026-07-27). Artificial Analysis und BenchLM listen es zum Stand dieser Card jedoch als „proprietär/Closed", da die Gewichte noch nicht veröffentlicht sind.
Protokoll-Hinweise (nicht mischbar):
- HLE: Moonshot meldet 56,0 % mit Tools, 43,5 % ohne Tools; Artificial Analysis misst 44,3 % (ohne Tools). Nur der Ohne-Tools-Wert wurde in die Score-Tabelle übernommen.
- Terminal-Bench: Moonshot meldet 88,3 % (Terminal-Bench 2.1, KimiCode-Harness, max. Reasoning); Artificial Analysis misst 85 % (Terminal-Bench v2.1). In der Tabelle steht der unabhängige AA-Wert.
- MMMU-Pro: 81,6 % (Moonshot, offizielles Protokoll) bzw. 80,5 % (AA) – beide als getrennte Quellen eingetragen.
Weitere von Moonshot berichtete Werte ohne Eintrag in der Score-Tabelle: BrowseComp 91,2 %; DeepSearchQA 95,0 F1; SWE-bench-Familie via DeepSWE 67,5 % / FrontierSWE 81,2 %; CharXiv Reasoning 91,3 %; MathVision 94,3 %; OfficeQA Pro 63,3 %; OmniDocBench 91,1 %; LMArena Coding-Elo 1529, Hard-Prompts-Elo 1506.
