Kimi K3
O Kimi K3 é o maior modelo da Moonshot AI, lançado em 16/07/2026, com 2,8 trilhões de parâmetros, 104 bilhões ativos por token, e pesos abertos no Hugging Face desde 27/07/2026. Na API oficial custa US$ 3 por milhão de tokens de entrada e US$ 15 de saída, com janela de 1.048.576 tokens. A própria Moonshot diz que ele ainda fica atrás do Claude Fable 5 e do GPT-5.6 Sol; o trunfo é rodar na infraestrutura da empresa, com o dado em casa.
O Kimi K3 em números oficiais
Dados publicados pelo fabricante na documentação e no anúncio. Fonte de cada um no fim da página.
- Fabricante
- Moonshot AI
- Identificador na API
kimi-k3- Lançamento
- 16/07/2026; pesos publicados em 27/07/2026
- Pesos
- abertos no Hugging Face, sob a licença Kimi K3
- Tamanho
- 2,8 trilhões de parâmetros, 104 bilhões ativos (16 de 896 especialistas por token)
- Entrada
- US$ 3 por milhão de tokens
- Saída (inclui raciocínio)
- US$ 15 por milhão de tokens
- Leitura de cache
- US$ 0,30 por milhão
- Escrita de cache
- US$ 3 (5 minutos) ou US$ 6 (1 hora)
- Em lote (Batch API)
- não disponível para o K3
- Janela de contexto
- 1.048.576 tokens, preço único
- Resposta máxima
- 131.072 tokens por padrão; aceita até 1.048.576, se entrada e saída couberem na janela
- Raciocínio
- sempre ligado; esforço low, high ou max (padrão max)
- Entrada e saída
- entra texto, imagem e vídeo; sai texto
- Conhecimento confiável
- data não publicada pela Moonshot
- Onde roda
- API da Moonshot, app Kimi, Kimi Work, Kimi Code e, com os pesos, em vLLM, SGLang ou TokenSpeed
Onde o Kimi K3 vai bem, onde fica atrás e para quem serve
Onde vai bem
- Programação longa: 42,0 no SWE-Marathon e 77,8 no ProgramBench, as maiores notas da tabela da Moonshot.
- Pesquisa na web: 91,2 no BrowseComp e 95,0 no DeepSearchQA, líder nas duas linhas da mesma tabela.
- Ferramentas e trabalho jurídico: 94,5 no MCPMark-Verified e 94,6 no Harvey Lab-AA, também no topo.
- Pesos abertos: dá para baixar, rodar em servidor próprio e ajustar com dado da empresa.
- Contexto grande a preço único: 1.048.576 tokens sem faixa mais cara; o GPT-6.1 Sol cobra o dobro na entrada acima de 272 mil.
Onde fica atrás
- Atrás dos líderes fechados: 67,5 no DeepSWE contra 73,0 do GPT-5.6 Sol, e 58,3 no OSWorld 2.0 contra 66,1 do Claude Fable 5, nos números da própria Moonshot.
- API mais cara que fechados do mesmo andar: US$ 3 e US$ 15, contra US$ 2 e US$ 10 do Claude Sonnet 5.5 e do GPT-6.1 Sol. O cache lido custa US$ 0,30, o triplo do GPT-6.1 Sol.
- Exigente com o agente: precisa receber de volta todo o raciocínio anterior. Sem isso, ou trocando de modelo no meio da sessão, a Moonshot avisa que a qualidade pode ficar muito instável.
- Proativo demais: pode tomar decisões inesperadas pelo usuário, e a Moonshot admite diferença perceptível de experiência frente ao Fable 5 e ao GPT-5.6 Sol.
Para quem faz sentido
- Empresa que não pode mandar dado sensível para API de terceiro e tem, ou aluga, infraestrutura de GPU de grande porte.
- Agente de programação de longa duração, rodando no Kimi Code, o harness que a Moonshot recomenda.
- Pesquisa profunda na web com relatório e fontes, onde ele lidera BrowseComp e DeepSearchQA na tabela da Moonshot.
- Quem não quer depender do calendário de um fornecedor: a Moonshot aposentou o Kimi K2.5 da API em 31/08/2026; os pesos ficam com você.
Quando escolher outro
- Pouco volume e sem equipe de infraestrutura: a Moonshot recomenda servir o K3 em supernós com 64 ou mais aceleradores.
- Dado sensível na API oficial: os termos permitem à Moonshot usar o conteúdo do cliente para melhorar os serviços, salvo acordo por escrito.
- Agente que lê e-mail ou página da web sem proteção própria: num gráfico do Google com dados da Gray Swan, a injeção de prompt teve 52,7% de sucesso no K3 em até 15 tentativas, contra 1,0% no Claude Opus 5.5.
- Resposta curta e instantânea: o K3 sempre raciocina, e o menor esforço aceito é low.
O que a Moonshot publicou no lançamento
O K3 saiu em 16/07/2026 no app Kimi, no Kimi Work, no Kimi Code e na API, e os pesos chegaram ao Hugging Face em 27/07/2026, como prometido. É um modelo de especialistas: só 16 dos 896 trabalham em cada token, o que dá 104 bilhões de parâmetros ativos num total de 2,8 trilhões. A Moonshot diz que a arquitetura nova rende cerca de 2,5 vezes mais eficiência de escala que o Kimi K2.
O texto do lançamento é franco: no conjunto, o K3 ainda fica atrás do Claude Fable 5 e do GPT-5.6 Sol. Na tabela de 45 provas, ele lidera em programação longa, pesquisa na web, ferramentas e trabalho jurídico, e perde para o Fable 5 na maior parte do resto.
Duas ressalvas. Os rivais da tabela já têm versões mais novas: Fable 5.1, Opus 5.5, GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol saíram entre 01/09 e 29/09/2026 e não aparecem nela. E várias provas usaram o harness da própria Moonshot.
| Kimi K3 Moonshot | Fable 5 Anthropic | GPT-5.6 Sol OpenAI | Opus 4.8 Anthropic | GLM-5.2 Z.ai | |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-Marathon programação longa |
42,0 | 35,0 | 39,0 | 40,0 | 13,0 |
| ProgramBench programação |
77,8 | 76,8 | 77,6 | 71,9 | 63,7 |
| DeepSWE v1.1 programação de longo prazo |
67,5 | 70,0 | 73,0 | 59,0 | 46,2 |
| FrontierSWE programação |
81,2 | 86,6 | 71,3 | 66,7 | 67,3 |
| Terminal-Bench 2.1 terminal |
88,3 | 88,0 | 88,8 | 84,6 | 82,7 |
| BrowseComp pesquisa na web |
91,2 | 88,0 | 90,4 | 84,3 | não publicado |
| MCPMark-Verified uso de ferramentas |
94,5 | 87,4 | 92,9 | 76,4 | não publicado |
| GDPval-AA v2 trabalho de escritório, Elo |
1.686 | 1.747 | 1.736 | 1.593 | 1.510 |
| OSWorld 2.0 uso de computador |
58,3 | 66,1 | 62,6 | 55,7 | não publicado |
| Harvey Lab-AA trabalho jurídico |
94,6 | 93,6 | 87,2 | 91,1 | 91,0 |
| HLE-Full conhecimento difícil, sem e com ferramentas |
43,5 e 56,0 | 53,3 e 63,0 | 44,5 e 58,0 | 49,8 e 57,9 | não publicado |
| GPQA Diamond ciência |
93,5 | 92,6 | 94,1 | 91,0 | 91,2 |
Números do cartão do Kimi K3 no Hugging Face, como a Moonshot publicou, sem o sinal de porcentagem; todos no esforço máximo. A tabela original também traz o GPT-5.5. No SWE-Marathon, o Fable 5 caiu em fallback em 35% das tarefas, segundo a Moonshot. O ponto marca o melhor de cada linha.
Pesos abertos: o que isso muda para uma empresa
Pesos abertos quer dizer que o modelo inteiro pode ser baixado e rodado em servidor próprio ou alugado. Assim, o prompt não sai da sua infraestrutura, o modelo não some se a API mudar de preço ou de calendário, e o ajuste fino com dado da empresa fica com você.
O custo vira infraestrutura: os pesos somam cerca de 1,56 TB, e a Moonshot recomenda servir o K3 em supernós com 64 ou mais aceleradores, com vLLM, SGLang ou TokenSpeed.
Na API oficial é diferente: os termos, atualizados em 30/07/2026, permitem à Moonshot usar o conteúdo do cliente para melhorar os serviços, salvo acordo por escrito, e os dados ficam em servidores em Singapura.
A licença Kimi K3 libera o uso comercial e põe duas condições, que só alcançam operações muito grandes:
- Pode usar, modificar, ajustar, distribuir e vender de graça, mantendo o aviso de copyright, sem garantia de nenhum tipo.
- Quem vende o modelo como serviço, dando a terceiros acesso à inferência ou ao ajuste fino, e fatura mais de US$ 20 milhões em 12 meses precisa de contrato à parte com a Moonshot.
- Produto comercial com mais de 100 milhões de usuários ativos por mês, ou mais de US$ 20 milhões de receita mensal, tem que exibir "Kimi K3" de forma destacada.
- Uso interno, que não entrega o modelo nem as respostas dele a terceiros, fica fora das duas condições.
Preço: o K3 na API contra os fechados
Pela API, o K3 não é o mais barato do andar: custa 50% a mais que o Claude Sonnet 5.5 e o GPT-6.1 Sol, e 25% a menos que o Claude Opus 5.5. A Moonshot diz que acerta o cache em mais de 90% das chamadas de programação, o que deixaria a maior parte da entrada em US$ 0,30. Nenhum fabricante pôs os quatro na mesma tabela; as notas independentes ficam no topo desta página.
| Kimi K3 Moonshot | Sonnet 5.5 Anthropic | GPT-6.1 Sol OpenAI | Opus 5.5 Anthropic | |
|---|---|---|---|---|
| Entrada | US$ 3 | US$ 2 | US$ 2 | US$ 4 |
| Saída | US$ 15 | US$ 10 | US$ 10 | US$ 20 |
| Leitura de cache | US$ 0,30 | US$ 0,20 | US$ 0,10 | US$ 0,20 |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 1 milhão | 1.050.000 | 1 milhão |
| Pedido longo | preço único | preço único | entrada em dobro acima de 272 mil | preço único |
| Pesos para baixar | sim | não | não | não |
Preço padrão. Documentação da Moonshot, da Anthropic e da OpenAI consultada em 01/10/2026.
Como testar antes de adotar
Comece pela API, com dez tarefas reais no K3 e no modelo atual, comparando acerto e custo por tarefa. Use um harness que devolva o raciocínio inteiro, como o Kimi Code, e ponha limites claros no prompt de sistema. Teste também os esforços high e low, que gastam menos que o padrão max. Se o resultado convencer e o dado não puder sair de casa, aí vale orçar servidor próprio.
Exemplos de uso do Kimi K3
O K3 roda nos servidores da empresa com vLLM ou SGLang e trabalha no repositório pelo Kimi Code. É uso interno, fora das condições da licença, e o tipo de tarefa em que ele lidera o SWE-Marathon, com 42,0.
Um agente busca na web, cruza dezenas de páginas e entrega relatório com links. O K3 marca 91,2 no BrowseComp e 95,0 no DeepSearchQA nos números da Moonshot.
Contratos com dados de clientes passam pelo modelo sem sair da rede da empresa. No Harvey Lab-AA, de trabalho jurídico, a Moonshot publicou 94,6 para o K3, a maior nota da tabela.
Onde o Kimi K3 se destaca e onde fica atrás, pelos números
O Kimi K3 tem resultado publicado em 30 provas compiladas pela Epoch AI. A régua aqui é a geração: a posição dele entre os modelos lançados entre 19/10/2025 e 14/10/2026 que fizeram a mesma prova. Contra o acervo inteiro, que tem modelos de 2023, um lançamento recente fica no topo de quase tudo, e isso não diz nada.
Onde se destaca
Provas em que fica no terço de cima da própria geração.
Onde fica atrás
Provas em que fica na metade de baixo da própria geração.
Ver as 30 provas, uma a uma
| Prova | Nota | Na geração | No geral | Recorde da prova |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 93,1% | 19º / 80 | 19º / 173 | 96,4% Gemini 4 Argon |
| AIME 2024 e 2025 (OTIS) | 97,2% | 30º / 82 (empatado com 1) | 31º / 168 | 100,0% GPT-5.5 |
| Dtbench | 91,2% | 30º / 69 (empatado com 1) | 30º / 148 | 98,9% Claude Opus 5.5 |
| Lmca | 52,74 | 17º / 69 | 17º / 121 | 68,23 Claude Opus 5.5 |
| CritPt | 23,4% | 19º / 79 | 19º / 112 | 32,3% GPT-5.6 Sol |
| WeirdML | 82,6% | 9º / 54 | 9º / 112 | 93,6% GPT-6 Astra |
| SciCode | 59,5% | 10º / 76 | 10º / 104 | 66,9% Claude Opus 5.5 |
| Frontiermath Tiers 1 3 V2 | 72,2% | 24º / 67 | 24º / 86 | 93,7% GPT-6 Astra |
| ARC-AGI 2 | 60,4% | 29º / 50 (empatado com 1) | 29º / 83 | 95,0% GPT-6 Astra |
| ALE-Bench | 1.524 | 14º / 64 | 14º / 82 | 2.951 GPT-6 Astra |
| WebDev Arena | 1.674 | 9º / 75 | 9º / 82 | 1.820 Claude Opus 5.5 |
| ARC-AGI | 94,5% | 15º / 50 (empatado com 2) | 15º / 81 | 98,5% Claude Fable 5 |
| SimpleQA Verified | 50,6% | 25º / 63 | 26º / 81 | 76,0% Gemini 4 Argon |
| Xadrez (problemas) | 36,0% | 37º / 64 (empatado com 1) | 39º / 80 | 76,0% GPT-6 Astra |
| Enigmas de jogo | 26,0% | 32º / 62 (empatado com 1) | 33º / 77 | 84,0% GPT-6 Astra |
| ProofBench | 87,0% | 10º / 70 | 10º / 74 | 100,0% Claude Fable 5.1 |
| SimpleBench | 60,7% | 21º / 38 | 23º / 74 | 81,9% Claude Fable 5 |
| Frontiermath Tier 4 V2 | 39,0% | 24º / 57 | 24º / 67 | 100,0% GPT-6.1 Sol |
| ForecastBench | 61,90 | 1º / 21 | 3º / 62 | 62,50 o3 |
| Vending Bench 2 | 5.165 | 28º / 49 | 28º / 57 | 15.515 GPT-6 Astra |
| Apex Agents | 50,6% | 26º / 49 | 26º / 50 | 82,4% Gemini 4 Argon |
| FrontierCode | 44,2% | 16º / 43 | 16º / 43 | 54,6% Claude Opus 5.5 |
| Gdp Pdf | 19,0% | 24º / 37 | 24º / 37 | 35,0% GPT-6.1 Sol |
| Furniture Assembly | 34,2% | 21º / 34 (empatado com 1) | 21º / 34 | 83,3% Claude Opus 5.5 |
| Blueprint Bench 2 | 29,5% | 18º / 30 | 18º / 31 | 54,4% Gemini 4 Argon |
| DeepSWE | 68,5% | 8º / 26 | 8º / 26 | 74,1% GPT-6 Astra |
| Surface Evolver Bench | 95,0% | 1º / 23 (empatado com 1) | 1º / 24 | 95,0% Claude Fable 5 |
| Gbaeval | 48,3% | 9º / 22 | 9º / 22 | 79,6% Claude Opus 5 |
| FrontierSWE | 25,9% | 12º / 20 | 12º / 20 | 65,5% GPT-6 Astra |
| Posttrainbench | 32,0% | 5º / 11 | 5º / 11 | 41,8% Claude Fable 5 |
Em cada prova vale o melhor nível de esforço que o modelo fez, como no ranking. Fonte das notas: Epoch AI, sob CC BY 4.0.
Com quem comparar o Kimi K3
Os modelos de outros laboratórios mais próximos em capacidade e lançados na mesma época, no máximo dois por laboratório. Clique em qualquer um para ver a página dele.
| Modelo | Laboratório | ECI | ELO | LiveBench | Lançamento |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 | Moonshot | 157,42 | 1.528 | 79,2 | 16/07/2026 |
| Gemini 3.7 Flash | Google DeepMind | 157,22 | 1.551 | 78,8 | 13/08/2026 |
| Gemini 3.8 Flash | Google DeepMind | 157,20 | 1.551 | 75,8 | 02/09/2026 |
| Qwen 3.8 Max | Alibaba | 156,88 | 1.536 | 78,5 | 02/08/2026 |
| Muse Spark 1.3 | Meta AI | 156,76 | 1.528 | 81,6 | 02/09/2026 |
| GPT-5.3 Codex | OpenAI | 156,76 | n/d | n/d | 05/02/2026 |
| GPT-5.4 | OpenAI | 156,72 | 1.519 | 78,0 | 05/03/2026 |
Kimi K3 ou Gemini 3.7 Flash?
O Gemini 3.7 Flash é o modelo de outro laboratório mais próximo do Kimi K3 em capacidade. Nas 22 provas que os dois fizeram, o placar é este:
| Prova | Kimi K3 | Gemini 3.7 Flash |
|---|---|---|
| Xadrez (problemas) | 36,0% | 66,0% |
| ALE-Bench | 1.524 | 904 |
| CritPt | 23,4% | 14,3% |
| ProofBench | 87,0% | 58,0% |
| Enigmas de jogo | 26,0% | 37,0% |
| ARC-AGI 2 | 60,4% | 84,6% |
| SimpleQA Verified | 50,6% | 69,2% |
| Apex Agents | 50,6% | 67,8% |
| Furniture Assembly | 34,2% | 26,7% |
| FrontierSWE | 25,9% | 20,3% |
Placar sem peso: cada prova conta um ponto, seja de matemática, seja de programação. O ponto marca quem foi melhor em cada linha.
Quanto o Kimi K3 custa para entregar cada tarefa
Preço por token é o que está na tabela; custo por tarefa é o que chega na fatura, porque depende de quantos tokens o modelo gasta. Cada ponto é um nível de esforço, publicado por quem rodou a prova e compilado pela Epoch AI. Quanto mais para cima e para a esquerda, mais nota por dólar.
ARC-AGI 2
A escala de nota não começa em zero.
ARC-AGI
A escala de nota não começa em zero.
Os outros modelos da Moonshot
Os modelos do mesmo laboratório mais próximos no tempo, do mais novo para o mais antigo.
| Modelo | Lançamento | ECI | ELO | LiveBench | Acesso |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 | 16/07/2026 | 157,42 | 1.528 | 79,2 | Open weights (non-commercial) |
| Kimi K2.7 Code | 12/06/2026 | 149,87 | n/d | 68,4 | Open weights (unrestricted) |
| Kimi K2.6 | 20/04/2026 | 150,92 | 1.521 | 70,5 | Open weights (unrestricted) |
| Kimi K2.5 | 27/01/2026 | 147,98 | 1.495 | n/d | Open weights (unrestricted) |
| Kimi K2 Thinking | 06/11/2025 | 145,96 | n/d | n/d | Open weights (restricted use) |
| Kimi K2 Thinking Turbo | 06/11/2025 | 145,79 | 1.456 | n/d | Open weights (restricted use) |
| Kimi K2 Instruct | 12/07/2025 | 140,13 | n/d | n/d | Open weights (restricted use) |
Já usou o Kimi K3? Dê sua nota
Opinião de quem usa, não medição: a nota fica separada do ranking e não mexe na posição de ninguém. Um voto por navegador, sem cadastro, e dá para trocar a nota depois.
O que as pessoas perguntam sobre o Kimi K3
Quanto custa o Kimi K3?
Na API da Moonshot, US$ 3 por milhão de tokens de entrada, US$ 15 por milhão de saída e US$ 0,30 por milhão na leitura de cache. Gravar no cache custa US$ 3 (5 minutos) ou US$ 6 (1 hora), e não há desconto de lote para o K3. Os pesos são gratuitos, mas rodar o modelo exige infraestrutura grande.
O Kimi K3 é de código aberto?
Os pesos e o código saíram sob a licença Kimi K3, que permite usar, modificar, ajustar e vender sem pagar à Moonshot. Só operações muito grandes têm condições: contrato à parte para quem vende o modelo como serviço acima de US$ 20 milhões em 12 meses, e o nome Kimi K3 na tela de produtos com mais de 100 milhões de usuários mensais ou US$ 20 milhões de receita mensal. Uso interno fica fora das duas.
Dá para rodar o Kimi K3 nos meus servidores?
Dá, mas não é pequeno. Os pesos somam cerca de 1,56 TB, e a Moonshot recomenda supernós com 64 ou mais aceleradores, rodando vLLM, SGLang ou TokenSpeed.
O Kimi K3 é melhor que o Claude e o GPT?
A própria Moonshot diz que, no conjunto, ele ainda fica atrás do Claude Fable 5 e do GPT-5.6 Sol, embora lidere provas de programação longa, pesquisa na web e trabalho jurídico. Modelos mais novos, como o Claude Opus 5.5 e o GPT-6.1 Sol, não estão na comparação; as notas independentes ficam no topo desta página.
Meus dados ficam seguros na API da Moonshot?
Os termos permitem à Moonshot usar o conteúdo enviado para melhorar os serviços, salvo acordo por escrito, e os dados ficam em servidores em Singapura. Para dado sensível, a saída é rodar os pesos na própria infraestrutura.
Qual a posição do Kimi K3 no ranking de IA?
No AI Benchmark da ROO3, ordenado pelo ECI da Epoch AI, o Kimi K3 está em 17º lugar entre 267 modelos, com ECI de 157,42. O ECI é um índice composto que junta vários benchmarks difíceis numa escala só. A posição muda quando sai modelo novo, e a página é apurada seis vezes por dia.
O Kimi K3 é melhor que o Gemini 3.7 Flash?
Nas 22 provas que os dois fizeram e que a Epoch AI compilou, o Kimi K3 fica à frente em 11, atrás em 10 e empata em 1. É uma comparação prova a prova, sem peso: uma vitória em matemática conta igual a uma em programação. Para escolher entre os dois, vale olhar as provas que se parecem com o seu uso.
Em que o Kimi K3 vai melhor?
Comparado aos modelos da mesma geração (lançados até 9 meses antes e até 3 meses depois dele), os melhores resultados relativos do Kimi K3 são: ForecastBench (1º de 21); Surface Evolver Bench (1º de 23); WebDev Arena (9º de 75). A régua é a posição entre os modelos daquela época que fizeram a mesma prova.
De onde vêm os números desta página?
Das mesmas três fontes do ranking, todas com licença aberta: Epoch AI (ECI e provas individuais, CC BY 4.0), Arena (ELO de preferência humana, CC BY 4.0) e LiveBench (média geral, CC BY-SA 4.0). A ROO3 não mede modelo nenhum. Quando a página traz número publicado pelo próprio fabricante, ele aparece na análise escrita, dito como sendo do fabricante, e nunca entra no ranking.
De onde vem cada número
- Moonshot AI, blog técnico do Kimi K3
- Moonshot AI, cartão do Kimi K3 no Hugging Face (arquitetura e benchmarks)
- Moonshot AI, licença Kimi K3
- Moonshot AI, relatório técnico do Kimi K3 (PDF)
- Moonshot AI, página inicial (data de lançamento)
- Kimi API, tabela de preços
- Kimi API, preço do processamento em lote
- Kimi API, guia do Kimi K3
- Kimi API, referência de parâmetros por modelo
- Kimi API, referência do Chat Completions (resposta máxima)
- Kimi API, lista de modelos e aposentadorias
- Kimi API, termos de serviço
- Kimi API, política de privacidade
- Google, anúncio do Gemini 4 Argon (gráfico Gray Swan de injeção de prompt)
- Anthropic, tabela de preços (documentação)
- OpenAI, tabela de preços da API
- OpenAI, página do GPT-6.1 Sol (documentação)
Epoch AI, "AI Benchmarking Hub". Publicado em epoch.ai. Dados sob licença CC BY 4.0, reordenados por roo3.co.
Leaderboard da Arena (LMArena), do dataset público lmarena-ai/leaderboard-dataset no Hugging Face, sob licença CC BY 4.0. Não somos afiliados à Arena.
LiveBench, da equipe do LiveBench, publicado em livebench.ai sob licença CC BY-SA 4.0. A média geral é recalculada por roo3.co com a mesma conta do site (média das categorias), e esses números seguem sob CC BY-SA 4.0. Não somos afiliados ao LiveBench.
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