Цензурасыз Kimi K3 API
Shannon AI шлюзіндегі ең қабілетті деңгей: көруі, құралдарды шақыруы және 262K контексті бар 2.8 триллион параметрлі мультимодал негіз — бас тарту қабаты жоқ әрі тізімімізде ең қымбат баға. Міне, сол баға қашан төлеуге тұрарлық.
Қысқаша
Kimi-K3-3BIT-REAP — біз ұсынатын ең күшті әрі ең қымбат модель: миллион кіріс токеніне $3.83, миллион шығысқа $19.12. Онда көру, 262,144 токендік контекст, 16,384 токендік ең үлкен шығыс, құралдарды шақыру, JSON схемалы шығыс, реттелетін reasoning_effort және үш API диалектісінің бәрінде ағынды беру бар — әрі бас тарту қабаты да, шығысты сүзу де жоқ. Ұзақ көкжиекті агенттік жүрістер, қиын көп қадамды пайымдау және нәзік көрнекі бөлшек маңызды болатын сурет жұмысы үшін дұрыс таңдау. Сыныптау, дереккөзден шығарып алу, чат әрі тәулігіне жүз мың рет орындайтын кез келген нәрсе үшін қате таңдау.
Модель таңдау нұсқаулықтарының көбі қабілет тегін сияқты жазылады. Ол тегін емес. Жоғарғы деңгейлі модель туралы қызық сұрақ ешқашан «ол жақсырақ па» емес — әдетте жақсырақ — керісінше «дәл осы тапсырмада ол бір саты төмендегі модельден бес есе үлкен шотты ақтайтындай жақсырақ па». Бұл нұсқаулық соған нақты арифметикамен жауап береді әрі арзан нұсқалар қай жерде ұтатынын тура айтады.
01Kimi K3 шын мәнінде не
Kimi K3 — Moonshot AI-дың ашық салмақты флагманы, 2026 жылғы шілдеде Kimi K3 лицензиясымен шығарылды — Kimi K2-ден басталған тектің үшінші буыны әрі бұл дәл баптау емес, шынымен жаңа архитектура.
Жарияланған сұлба — 93 қабат: 69-ы Kimi Delta Attention, 24-і қақпаланған көпбасты жасырын зейін, біреуі тығыз — оған қоса токенге 896 сарапшының 16-сын плюс 2 ортақ сарапшыны таңдайтын Stable LatentMoE маршрутизаторы. Moonshot осы құрамадан Kimi K2-мен салыстырғанда масштабтау тиімділігінің шамамен 2.5 есе артқанын хабарлайды. Көру сырттан жапсырылған емес, нативті: 401M параметрлі MoonViT-V2 кодтаушысы мәтінді өңдейтін дәл сол дінгекті қоректендіреді.
Сиректік санын бойға сіңірген жөн: K3 токенге 104 миллиард параметрді іске қосады, ал каталогымыздың көпшілігінде бұл 30-40 миллиард аралығында. Бұл — жасалған токенге шаққанда шамамен үш есе көп арифметика әрі бұл модельдің баға тізімін бастап тұруының тұтас себебі. Сіз бренд деңгейіне емес, GPU-секундтарға төлеп жатырсыз.
Тегі, қысқаша
- Kimi K2 — 1 триллион параметр, 32 миллиард белсенді, токенге 8-і бағдарланатын 384 сарапшы, MuonClip оптимизаторымен 15.5 триллион токенде алдын ала оқытылған, сол ауқымда MoE оқытуын бүлдіретін зейін жарылыстарын тоқтату үшін құрылған.
- Kimi K2 Thinking — пайымдауды құрал пайдаланумен кезектестіруге үйретілген дәл сол негіз; бір жүрісте 200-ден 300-ге дейін дәйекті құрал шақыруды ұстап тұрғаны хабарланды, құралдармен Humanity's Last Exam-де 44.9% және BrowseComp-та 60.2%.
- Kimi K3 — нативті мультимодалдықпен әрі жоғарғы жақта 1M токендік тереземен қайта құрылған, бақыланатын дәл баптау кезеңінен бастап кванттауды ескеретін оқытумен (MXFP4 салмақтар, MXFP8 активациялар). Сондықтан K3 агрессивті қысуды оны ойда ұстамай оқытылған модельдерге қарағанда жақсырақ көтереді.
Ортақ желі — ұзақ көкжиекті агенттік: әр буын қысқа жауапты бенчмарктарда жеңуге емес, жүздеген қадам бойы байланысты сақтауға оңтайландырылған. Сіз сатып алып жатқан қабілет — осы.
02«3BIT-REAP» нені білдіреді және 2.8T модельге ол неге керек
Модель идентификаторындағы жұрнақ әшекей емес — ол салмақтар өз GPU кластерімізге жүктелер алдында олармен не істелгенін айтады, әрі бұл — мұндағы әр мәлімдемеге тіркелген адал ескертпе. Арифметикадан бастайық. 16-биттік дәлдіктегі 2.8 триллион параметрлі модель — шамамен 5.6 терабайт салмақ. Салмаққа 3 бит болғанда ол 1.05 терабайтқа жуықтайды — әлі үлкен, бірақ 262K токендік KV кэшке орын қалатын шешілетін орналастыру. REAP — екінші жартысы: маршрутизатор шын мәнінде қай сарапшыларға жүгінетінін профильдейтін әрі сирек таңдалатындарын кванттаудан кейін емес, оның алдында алып тастайтын сарапшыларды кесу әдісі. Токенге 896 сарапшының тек 16-сын бағдарлайтын модельде бұл табиғи сәйкестік — соншалық сирек таралымның нақты трафикке өте аз үлес қосатын ұзын құйрығы болады — әрі алдымен кесу қалған бит бюджетінің маңызды сарапшыларға жұмсалуын білдіреді.
Айырбас туралы адал болайық
Қысу дәлдікке шығын әкеледі әрі біркелкі емес. Ол ең алдымен ұзын құйрықты фактілерді еске түсіруде және қиын математикадағы соңғы ұпайлардың дәлдігінде байқалады, ал нұсқауды орындауда, құрал шақыруды пішімдеуде немесе ұзын агенттік жоспардың құрылымында әлдеқайда аз. K3-тің кванттауды ескеретін оқытуы — бұл құраманың неге берік тұратынының себебі. Дегенмен жұмысыңыз бір реттік беймәлім факті іздеу болса, кванттаудан өткен 2.8T модель тек параметр саны арқылы 8-биттік кішірек модельді жеңеді деп ойламаңыз.
Каталогымыз үш жұрнақты әдейі саты ретінде пайдаланады. 3BIT-REAP ең үлкен негіздерге қойылады, өйткені онда басқа ештеңе сыймайды. W4A16-AUTOROUND-REAP — AutoRound арқылы кванттаудан өткен 4-биттік салмақтар мен 16-биттік активациялар, яғни қарапайым ең жақынға дөңгелектеуден нақты дәлдікті қайтаратын үйренілген дөңгелектеу, оған қоса дәл сол кесу. W8A16 — агрессивті қысуды қажет етпейтіндей шағын негіздерге арналған, дәлдігі ең жоғары деңгей. Қысқасы: жұрнақ түпнұсқаның қаншасы аман қалғанын айтады; баға оны жүргізу қанша тұратынын айтады.
03Көру: суретті түсіну сізге не әпереді
Kimi-K3 — он екі модельден тұратын каталогымыздағы көруі бар бес модельдің бірі әрі сол бесеуінің ең қабілеттісі. Коммерциялық көру API-ларының көбі жүктелген суреттердің үстінен классификатор жүргізеді әрі кірістердің кең санатынан модель оларды көрмей тұрып бас тартады — тұтынушы үшін ақылға қонымды әдепкі, ал заңды жұмыс үшін елеулі кедергі. Эксплойт шығысының скриншотын түсіретін қауіпсіздік зерттеушілері, өз классификаторларын құратын модерация топтары, сот-медициналық және деректер жинағын аудиттеу жұмысы, қызыл команда бағалауы — бәрі осы қабырғаға тіреледі. Kimi-K3-те бас тарту қабаты да, шығысты сүзу де жоқ.
K3-тің көруі арзанырақ көру модельдерінің үстінен бағасын қай жерде ақтайды
- Тығыз диаграммалар мен схемалар — архитектура диаграммалары, желі топологиялары, тізбектер: жауап нысандарды атауға емес, сызықтар мен белгілерді қууға тәуелді болатын кез келген нәрсе.
- Скриншоттардағы ұсақ мәтін — стек іздері, терминал шығысы, электрондық кесте ұяшықтары. Көру деңгейлерінің арасындағы алшақтық ұсақ масштабтағы оқылымдылықта ең кең.
- Ұзын мәтіннің ішіндегі сурет — 200K токендік контекстке тасталған скриншот, мұнда модель көргенін елу мың токен бұрын оқығанымен байланыстыруға тиіс.
- Бірнеше суретті салыстыру — интерфейстің екі нұсқасы немесе диаграмма мен оны жасаған кесте.
Ал бағасын ақтамайтын жері: сурет астын жазу, alt мәтіні, таза құжаттарды OCR-лау және тег қою конвейерлері. Бұлар миллион кіріс токеніне $0.50 бағасында шешілген — егер сурет жұмысыңыз үлкен көлемді әрі әр элемент жеке алғанда қарапайым болса, Kimi-K2.6 немесе MiniMax-M3 сіз K3-тікінен ажырата алмайтын жауаптар береді.
Суреттер токендерді мәтінмен бірдей 262,144 токендік бюджеттен жейді әрі кіріс мөлшерлемесімен есептеледі. Бірнеше жоғары ажыратымдылықты скриншот тегін емес.
04Ұзақ көкжиекті агенттік жұмыс — бұл деңгей соған арналған
Егер бір жұмыс түрі жоғарғы деңгейді ақтаса, бұл — сол. Қысқа тапсырмалар кешірімді құлайды: модель қателеседі, сіз байқайсыз, қайталайсыз, төрт секунд жоғалтасыз. Ал алтыншы айналымда қате тармаққа түскен қырық айналымдық агент келесі отыз төрт айналымды сол қатенің үстіне мұқият құрумен өткізеді, ал сіз бұл туралы арадағы әр токенге төлеп болғаннан кейін білесіз. Дәл осы асимметрия — мұнда токен бағасы дұрыс өлшемге жақын да келмейтінінің себебі. Маңыздысы — бір сәтті аяқтауға кететін құн, ал оны жүрістің қаншалықты жиі лақтырылатыны билейді. Moonshot-тың K3 негізі үшін агенттік бенчмарктарда жариялаған сандары:
Барлық сандар — кванттаудан өтпеген Kimi K3 негізі үшін Moonshot хабарлаған көрсеткіштер, 2026 жылғы шілде. Олар біздің 3BIT-REAP құрамамыздың өлшемдері емес әрі біз оларды солай ұсынбаймыз.
Пішіні архитектура не үшін құрылғанына сай келеді: BrowseComp пен Terminal-Bench — құрал циклі бенчмарктары, яғни әрекет ет, бақыла, түзет деген қайталанатын айналымдар. SWE Marathon-дағы 42.0 — қарсы салмақ: жиынтықтағы ең қиын ұзақ көкжиекті код бағалауы, мұнда тіпті фронтир модель тапсырмалардың көбінде құлайды. «Агенттік» — шешілген санат емес; қай модельді таңдасаңыз да, ақаулықты ескеріп жобалаңыз.
Ұзақ жүрістерге арналған практикалық баптаулар
K3 reasoning_effort параметрін ашады әрі мұнда бұл — нағыз құн тұтқасы: пайымдау токендері миллионға $19.12 бағасымен шығыс токендері ретінде есептеледі.
- Low — құрал шақыруды бағдарлау және құрылымдалған шығарып алу, яғни модель бірнеше белгілі нұсқаның арасынан таңдайтын жағдайлар.
- High — нағыз агенттік жұмыстың әдепкісі: көп қадамды өзгерісті жоспарлау, стек ізі бойынша дефект іздеу, қайшы дереккөздерді салыстыру.
- Max — оны конвейердегі ең қиын жалғыз шақыруға сақтаңыз: жүрістің басындағы жоспар немесе қорытынды тексеру. High-та 30K, max-та 90K пайымдау токенін жұмсайтын жүріс сол бір жалауша үшін қосымша $1.15 төлейді.
Контексті де әдейі жоспарлаңыз: біздің терезе — 262,144 токен, ең үлкен шығыс — 16,384 токен, ал миллион кіріске $3.83 бағасында кесілмеген тарих өсе береді — әр айналым бүкіл префикске қайта шот жазады.
05Бұл эндпоинтте «цензурасыз» нені білдіреді
Shannon AI шлюзіндегі әр модель бас тарту қабатынсыз әрі шығысты мазмұн бойынша сүзбей ұсынылады. Жоғарғы деңгейде бұл маңыздырақ, өйткені адамдар жоғарғы деңгейлі модельге әкелетін тапсырмалар сүзгіні қосып жіберуге ең бейім: қарсыластық қауіпсіздік зерттеулері, шабуыл құралдарын талдау, модерация классификаторын әзірлеу, қатер барлауы, қиын көркем шығарма және модельден сіз анықтауға тырысып жүрген нәрсені жасауды талап ететін кез келген бағалау.
- Шығыс классификаторы жоқ. Жауаптар жасалғаннан кейін сканерленіп қайта жазылмайды әрі бөгелмейді.
- Кіріс қақпасы жоқ. Промпттар мен суреттер модельге жетер алдында сүзілмейді.
- Бұл басқа модель емес. Бұл — әдетте алдында тұратын қабатсыз ұсынылған Kimi K3 негізі.
- Бұл жауапкершілікті аудару емес. Бас тарту қабатын алып тастау шешім қабылдауды сізге жүктейді — жауапты пайдалану саясатымызды қараңыз.
Бағалау жүйелерін құратындар үшін тыныш бір пайда бар: сүзілмеген модель — тұрақты бастапқы нүкте. Болжаусыз бас тартатын модель өлшемдерді шулы етеді, өйткені сіз қабілет шегін саясат шегінен ажырата алмайсыз. Мұнда ақаулық — қабілет ақаулығы, яғни сіз түзете алатын жалғыз түрі.
06Баға: $3.83 кіріс, $19.12 шығыс — және ол мұны қашан ақтайды
Бұл — тізімімізде айырмасы үлкен ең қымбат модель: шығыс біздің $2.00 еденімізден 9.6 есе және Kimi-K2.6-ның бағасынан 5.2 есе қымбат. Міне, арифметика ашық түрде.
| Модель | Кіріс / 1M | Шығыс / 1M | Көру | JSON схема |
|---|---|---|---|---|
| Kimi-K3 · 3BIT-REAP | $3.83 | $19.12 | Иә | Иә |
| DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP | $1.95 | $3.90 | Жоқ | Иә |
| inkling · W4A16-AUTOROUND-REAP | $1.42 | $6.07 | Иә | Жоқ |
| Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP | $0.78 | $3.67 | Иә | Иә |
| GLM-5.2 · 3BIT-REAP | $0.73 | $2.34 | Жоқ | Иә |
| MiniMax-M3 · 3BIT-REAP | $0.50 | $2.00 | Иә | Иә |
| MiMo-V2.5 · W8A16 | $0.50 | $2.00 | Иә | Иә |
Кіріс бағасы бойынша реттелген таңдаулы жолдар. Он екі модельдің бәрі бірдей 262,144 токендік контекстті, 16,384 токендік ең үлкен шығысты, ағынды беруді, құралдарды шақыруды және reasoning_effort-ты бөліседі. Тірі мүмкіндік жалаушалары API құжаттамасы бетінде.
Есептелген екі мысал
Біріншісі — 120,000 токендік кіріс (код базасының дампы, реттеуші органға берілетін есеп), одан 3,000 токендік талдау шығады. Екіншісі — қырық айналымдық агент жүрісі: контекст жиналған сайын жиынтығы шамамен 1.2M кіріс токені, пайымдауды қоса алғанда 90,000 шығыс токені.
| Сценарий | Kimi-K3 | Kimi-K2.6 | MiniMax-M3 |
|---|---|---|---|
| 120K кіріс / 3K шығыс | $0.517 | $0.105 | $0.066 |
| 40 айналымдық агент жүрісі | $6.32 | $1.27 | $0.78 |
Құжат шақыруында K3 Kimi-K2.6-дан шамамен 4.9 есе қымбат. Елу цент бір рет болса — ештеңе емес; мың шақыруда ол тәулігіне $517, ал баламасы $105. Агент жүрісінде айырма шамамен $5. Енді маңызы бар жалғыз сынақты қолданыңыз: егер тапсырма инженердің $100 тұратын бір сағат уақытына тұрарлық болса, K3 бірінші реттен сәтті шығуды бес пайыздық тармаққа көтерген сәтте өзін ақтайды — ал шынымен қиын ұзақ көкжиекті жұмыста деңгейлер арасындағы алшақтық әдетте үлкенірек. Ал тапсырма кез келген адамның отыз секундына тұрарлық болса, дәл сол $5 ақталмайды.
Біз шын қолданатын ереже
Kimi-K3-ке жүрістің құлауының құны оны жақсырақ модельде жүргізудің баға айырмасынан асып кеткенде көтеріліңіз. Бұл шешімді токен бағасына емес, тапсырманың құндылығына негіздейді. Құны жоғары, көлемі аз, көкжиегі ұзақ әрі тексеруі қиын жұмыс K3-ке барады. Көлемі үлкен, тәуекелі төмен, оңай қайталанатын жұмыс бармайды — параметр саны қаншалықты әсерлі болса да.
07Kimi-K3 па, әлде арзанырақ бауырласы ма?
Каталогымыздағы екі Kimi моделі — бәсекелестер емес, бір сатының екі баспалдағы. Kimi-K2.6 жұмсағырақ кванттаудан өткен — W4A16-AUTOROUND-REAP, үйренілген дөңгелектеуі бар 4-биттік салмақтар, K3-тің 3 битіне қарсы — әрі негізі кішірек. Онда көру, JSON схемалы шығыс, дәл сол контекст терезесі бар әрі ол шамамен бес есе арзан.
| Тапсырма | Қолданыңыз | Неге |
|---|---|---|
| Қырық айналымдық автономды агент | Kimi-K3 | Ақаулық жиналады; бірінші айналымдағы жоспар сапасы жүрісті шешеді |
| Репозиторий ауқымындағы рефакторинг | Kimi-K3 | Толық контексті тек іздеп қана қоймай, байланысты күйде ұстауды талап етеді |
| Тығыз диаграммалар, скриншоттағы ұсақ мәтін | Kimi-K3 | Деңгейлер арасындағы ең кең көру алшақтығы — оқылымдылық пен кеңістіктік пайымдау |
| Нақты сипатталған бір файлдық өңдеулер | Kimi-K2.6 | Шектеулі тапсырма, арзан қайталау, өлшенетін шыңдық айырма жоқ |
| Көлемді сурет астын жазу | MiniMax-M3 / MiMo-V2.5 | $0.50 кіріспен шешілген; дәл сол жазу үшін K3 шығысы 9.6 есе қымбат |
| Пайымдауға ауыр, бірақ тек мәтіндік | DeepSeek-V4-Pro | $19.12-ге қарсы $3.90 шығыс — суреттер керек болмаса, K3-тен бас тартыңыз |
Соңғы жол — ең жиі жіберіп алатын үнем. Егер тапсырмаңызда суреттер болмаса, алдымен DeepSeek-V4-Pro-ны қараңыз. Ол да үлкен негіздегі 3BIT-REAP құрамасы, қиын пайымдауда күшті, әрі оның шығысы K3-тегі $19.12-ге қарсы $3.90 тұрады. Жоғарғы деңгейге жүгінетін трафиктің көбі — бір жол төменде дәл сондай жақсы орындалатын тек мәтіндік пайымдау.
08Цензурасыз Kimi K3 API-ды шақыру
Модель үш диалекттің бәрінде Kimi-K3-3BIT-REAP ретінде ашылған, әрқайсысында ағынды берумен әрі олардың арасында мүмкіндік айырмасы жоқ — тек сым пішімі бөлек: /v1/chat/completions (OpenAI үйлесімді), /v1/messages (Anthropic үйлесімді) және /v1/responses. Қиын көрнекі тапсырма үшін пайымдау күші көтерілген көру сұранысы:
curl https://shannon-ai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SHANNON_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Kimi-K3-3BIT-REAP",
"reasoning_effort": "high",
"max_tokens": 4096,
"stream": true,
"messages": [{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text",
"text": "Trace the data path in this diagram and list every point where an untrusted input crosses a trust boundary." },
{ "type": "image_url",
"image_url": { "url": "data:image/png;base64,..." } }
]
}]
}'K3 response_format-ты да, толық json_schema-ны да қолдайды, сондықтан агенттің құрал аргументтерін шектеуге немесе есепті кейінгі талдаусыз тұрақты пішінге түсіруге болады. Құралдарды шақыру нативті әрі ұзақ жүрістерді басқарудың көзделген жолы. Параметрлер, аутентификация, жиілік шектеулері және тірі ойын алаңы API құжаттамасы бетінде.
Бірінші күннен ақша үнемдейтін үш нәрсе
- Префиксті кесіңіз. Әр айналым бүкіл әңгімеге миллионға $3.83 бағасымен қайта шот жазады; 40 айналымдық тарихты бір рет 4K токендік күй нысанына түйіндеу модельді ауыстырудың көбінен артық үнемдейді.
- Суреттерді кішірейтіңіз. Сурет токендері — кіріс токендері; әлі оқылатындай өлшемге келтірілген 4K скриншот дәл сол жауапты арзанға береді.
- Қиындығына қарай бағдарлаңыз. Күнделікті айналымдарда арзан модель, ал жоспарда, қиын тармақта және қорытынды тексеруде K3 болғанда, бұл көбіне шоттың 25%-ына қабілеттің 80%-ын береді.
09Жиі қойылатын сұрақтар
Цензурасыз Kimi K3 API деген не?
Бұл — Shannon AI шлюзіндегі Kimi-K3 3BIT-REAP моделі: Moonshot AI-дың 2.8 триллион параметрлі мультимодал Mixture-of-Experts негізі, өз GPU кластерімізде 262,144 токендік контекстпен, 16,384 токендік ең үлкен шығыспен, көрумен, құралдарды шақырумен, JSON схемалы құрылымдалған шығыспен және ағынды берумен, бас тарту қабатынсыз әрі шығысқа ешқандай сүзгі қолданбай ұсынылады. Оған /v1/chat/completions, /v1/messages және /v1/responses арқылы жетуге болады.
Цензурасыз Kimi K3 API көруді қолдай ма?
Иә. Kimi-K3 — каталогымыздағы суретті түсінетін бес модельдің бірі әрі олардың ішіндегі ең қабілеттісі. Суреттерді кез келген OpenAI үйлесімді эндпоинтке жіберетіндей, мәтіннің қасында image_url мазмұн бөліктері ретінде жібересіз. Суреттер контексті мәтінмен бірдей 262,144 токендік бюджеттен жейді, ал сурет токендері миллионға $3.83 кіріс мөлшерлемесімен есептеледі.
Басқа Shannon модельдері $0.50 және $2.00 тұрғанда Kimi K3 неге $3.83 кіріс және $19.12 шығыс тұрады?
Себебі негіз шамамен 2.8 триллион параметрлі әрі токенге 104 миллиард белсенді, ал каталогтағы басқа модельдерде белсендісі 30-40 миллиард. Токенге көбірек белсенді параметр дегеніміз — токенге көбірек GPU-секунд, ал баға қабілет салығын емес, ұсыну құнын көрсетеді. Шығыс біздің еден модельдеріміздің бағасынан 9.6 есе қымбат, сондықтан шешуші сұрақ мынау: ұзақ тапсырмада бірінші реттен сәтті шығу үлесінің жоғарылауы шоттың шамамен бес есе өсуіне тұрарлық па.
Kimi K3 — Kimi K2 немесе Kimi K2 Thinking-пен бір модель ме?
Жоқ. Kimi K2 — 32 миллиард белсенді параметрі мен 384 сарапшысы бар 1 триллион параметрлі MoE еді; K2 Thinking сол негіздің үстіне кезектесіп жүретін пайымдау мен ұзын құрал шақыру тізбектерін қосты. Moonshot AI 2026 жылғы шілдеде шығарған Kimi K3 — басқа архитектура: жалпы 2.8 триллион параметр, 104 миллиард белсенді, токенге 16-сы бағдарланатын 896 сарапшы, Kimi Delta Attention және нативті көру кодтаушысы. K2 мен K3 модельді емес, тегін бөліседі.
Kimi-K3-тің орнына Kimi-K2.6-ны қашан қолданған жөн?
Тапсырма шектеулі болғанда әрі оны көп рет орындайтын болсаңыз, Kimi-K2.6 W4A16-AUTOROUND-REAP қолданыңыз: сыныптау, дереккөзден шығарып алу, бір файлды өңдеу, чат және нәзік көрнекі пайымдаудан гөрі негізінен сауатты сипаттама керек сурет тапсырмалары. Онда да көру бар, ол жұмсағырақ кванттаудан өткен әрі $0.78 кіріс, $3.67 шығыс тұрады, яғни K3-тің шамамен бестен бірі. Жүріс ұзақ, тармақталған немесе қателессе қымбатқа түсетін болса, Kimi-K3-ке көтеріліңіз.
Мұндағы әр архитектура мен бенчмарк саны Moonshot AI жариялаған немесе олардың ашық модель картасында көрінеді әрі біздің 3BIT-REAP құрамамызды емес, кванттаудан өтпеген негізді сипаттайды. Оларды өзіңіз тексеріңіз.
Цензурасыз Kimi K3 API-ды қолданып көріңіз
Ең қабілетті агенттік әрі көру деңгейі. Бас тарту қабаты жоқ. Токен бойынша төлеңіз.
API құжаттамасын оқу Барлық модельдерді қарауShannon Lab LLC · Нью-Мексико, АҚШ · модельдер өз GPU кластерімізде ұсынылады
Негіз туралы деректер мен бенчмарктар — Moonshot AI-дың Kimi K3 және Kimi K2 үшін жариялаған сандары әрі олар кванттаудан өтпеген жоғарғы жақтағы модельдерді сипаттайды; біздің құрамамыз — 3-биттік REAP кванттауы, сондықтан ол өзгеше болады. Бағалар, контекст және мүмкіндік жалаушалары — Shannon AI-дың өзінікі, 2026 жылғы 5 қыркүйектегі жағдай бойынша; тірі мәндер әрқашан /v1/models қайтаратындар. Дереккөздер: Kimi K3 модель картасы · Kimi K3 репозиторийі · Kimi K2 Thinking.