API Kimi K3 ບໍ່ເຊັນເຊີ

ຄູ່ມືການເລືອກໂມເດວສ່ວນຫຼາຍຖືກຂຽນຄືກັບວ່າຄວາມສາມາດຟຣີ. ມັນບໍ່ແມ່ນ. ຄຳຖາມທີ່ໜ້າສົນໃຈກ່ຽວກັບໂມເດວລະດັບເທິງສຸດບໍ່ເຄີຍແມ່ນ "ມັນດີກວ່າບໍ" — ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນ — ແຕ່ແມ່ນ "ມັນດີກວ່າພຽງພໍບໍ, ໃນວຽກນີ້, ທີ່ຈະສົມເຫດສົມຜົນກັບໃບບິນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າໂມເດວອັນຕ່ຳກວ່າໜຶ່ງລະດັບເຖິງຫ້າເທົ່າ." ຄູ່ມືນີ້ຕອບຄຳຖາມນັ້ນດ້ວຍເລກຄະນິດຈິງ, ແລະ ບອກຢ່າງຊັດເຈນວ່າຕົວເລືອກທີ່ຖືກກວ່າຊະນະຢູ່ບ່ອນໃດ.

01Kimi K3 ຄືຫຍັງແທ້

Kimi K3 ຄືເຮືອທຸງນ້ຳໜັກເປີດຂອງ Moonshot AI, ອອກເດືອນກໍລະກົດ 2026 ພາຍໃຕ້ Kimi K3 License — ຮຸ້ນທີສາມຂອງຕະກູນທີ່ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ Kimi K2, ແລະ ເປັນໂຄງສ້າງໃໝ່ແທ້ໆ ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ fine-tune.

ໂຄງສ້າງທີ່ເຜີຍແຜ່ອອກມາຄື 93 ຊັ້ນ — 69 ຊັ້ນໃຊ້ Kimi Delta Attention, 24 ຊັ້ນໃຊ້ gated multi-head latent attention, ໜຶ່ງຊັ້ນເປັນ dense — ດ້ວຍ router Stable LatentMoE ເລືອກ 16 ຈາກ 896 ຜູ້ຊ່ຽວຊານຕໍ່ token ບວກກັບ 2 ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ. Moonshot ລາຍງານປະສິດທິພາບການຂະຫຍາຍຂະໜາດທີ່ດີຂຶ້ນປະມານ 2.5 ເທົ່າທຽບກັບ Kimi K2 ຈາກການປະສົມນັ້ນ. ການເບິ່ງເຫັນເປັນແບບໂດຍທຳມະຊາດ ບໍ່ແມ່ນຕິດເພີ່ມ: encoder MoonViT-V2 ຂະໜາດ 401M ພາຣາມິເຕີປ້ອນເຂົ້າໂຄງສ້າງຫຼັກອັນດຽວກັນທີ່ຈັດການຂໍ້ຄວາມ.

ຕົວເລກຄວາມບາງຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຈື່ຈຳ: K3 ເປີດໃຊ້ 104 ຕື້ພາຣາມິເຕີຕໍ່ token, ທຽບກັບຊ່ວງ 30-40 ຕື້ຂອງແຄຕາລັອກສ່ວນຫຼາຍຂອງພວກເຮົາ. ນັ້ນຄືການຄິດໄລ່ຕໍ່ token ທີ່ຖືກສ້າງຫຼາຍປະມານສາມເທົ່າ, ແລະ ນັ້ນຄືເຫດຜົນທັງໝົດທີ່ໂມເດວນີ້ຢູ່ອັນດັບເທິງສຸດຂອງລາຍການລາຄາ. ທ່ານບໍ່ໄດ້ຈ່າຍສຳລັບລະດັບແບຣນ — ທ່ານກຳລັງຈ່າຍສຳລັບວິນາທີ GPU.

ຕະກູນ, ຫຍໍ້ໆ

• Kimi K2 — 1 ຕື້ພາຣາມິເຕີ, ເປີດໃຊ້ 32 ຕື້, ຜູ້ຊ່ຽວຊານ 384 ຄົນດ້ວຍ 8 ຄົນຈັດເສັ້ນທາງຕໍ່ token, ຝຶກລ່ວງໜ້າດ້ວຍ 15.5 ລ້ານລ້ານ token ໂດຍໃຊ້ optimizer MuonClip, ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຢຸດການລະເບີດ attention ທີ່ທຳລາຍການຝຶກ MoE ໃນຂະໜາດນັ້ນ.
• Kimi K2 Thinking — ພື້ນຖານດຽວກັນທີ່ຖືກສອນໃຫ້ສະຫຼັບການໃຫ້ເຫດຜົນກັບການໃຊ້ເຄື່ອງມື, ລາຍງານວ່າຮັກສາໄດ້ 200 ຫາ 300 ການເອີ້ນເຄື່ອງມືຕິດຕໍ່ກັນ ໃນການແລ່ນດຽວ, ດ້ວຍ 44.9% ໃນ Humanity's Last Exam ພ້ອມເຄື່ອງມື ແລະ 60.2% ໃນ BrowseComp.
• Kimi K3 — ຖືກສ້າງຄືນໃໝ່ດ້ວຍຄວາມສາມາດຫຼາຍໂໝດແບບໂດຍທຳມະຊາດ ແລະ ໜ້າຕ່າງ 1M token ຕົ້ນທາງ, ດ້ວຍການຝຶກທີ່ຮັບຮູ້ quantization ຕັ້ງແຕ່ຂັ້ນຕອນ supervised fine-tuning ເປັນຕົ້ນໄປ (ນ້ຳໜັກ MXFP4, ການເປີດໃຊ້ MXFP8). ນັ້ນຄືເຫດຜົນທີ່ K3 ທົນຕໍ່ການບີບອັດຮຸນແຮງໄດ້ດີກວ່າໂມເດວທີ່ບໍ່ເຄີຍຖືກຝຶກມາໂດຍຄິດເຖິງມັນ.

ເສັ້ນທາງຫຼັກຄື ຕົວແທນໄລຍະຍາວ: ທຸກລຸ້ນຖືກປັບໃຫ້ເໝາະສົມສຳລັບການຮັກສາຄວາມສອດຄ່ອງຕະຫຼອດຫຼາຍຮ້ອຍຂັ້ນຕອນ ແທນທີ່ຈະຊະນະເບັນມາກຄຳຕອບສັ້ນ. ນັ້ນຄືຄວາມສາມາດທີ່ທ່ານກຳລັງຊື້.

02"3BIT-REAP" ໝາຍຄວາມວ່າຫຍັງ, ແລະ ເປັນຫຍັງໂມເດວ 2.8T ຈຶ່ງຕ້ອງການມັນ

ຄຳຕໍ່ທ້າຍໃນ model id ບໍ່ແມ່ນການຕົກແຕ່ງ — ມັນບອກວ່າມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນກັບນ້ຳໜັກກ່ອນຖືກໂຫຼດເຂົ້າໄປໃນຄລັດສເຕີ GPU ຂອງພວກເຮົາເອງ, ແລະ ມັນຄືຄຳເຕືອນທີ່ຊື່ສັດຕິດຢູ່ກັບທຸກຄຳອ້າງທີ່ນີ້. ເລີ່ມດ້ວຍເລກຄະນິດ. ໂມເດວ 2.8 ລ້ານລ້ານພາຣາມິເຕີທີ່ຄວາມແມ່ນຢຳ 16-bit ຄືປະມານ 5.6 ເທຣະໄບຕ໌ຂອງນ້ຳໜັກ. ທີ່ 3 bit ຕໍ່ນ້ຳໜັກ ມັນຢູ່ໃກ້ 1.05 ເທຣະໄບຕ໌ — ຍັງໃຫຍ່, ແຕ່ເປັນການໃຊ້ງານທີ່ຈັດການໄດ້ ພ້ອມພື້ນທີ່ເຫຼືອສຳລັບ KV cache ຂະໜາດ 262K token. REAP ຄືເຄິ່ງທີສອງ: ວິທີການຕັດຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ວິເຄາະວ່າ router ໃຊ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃດແທ້ ແລະ ລຶບຜູ້ທີ່ຖືກເລືອກໜ້ອຍກ່ອນ quantize ແທນທີ່ຈະຫຼັງ. ໃນໂມເດວທີ່ຈັດເສັ້ນທາງພຽງ 16 ຈາກ 896 ຜູ້ຊ່ຽວຊານຕໍ່ token ນັ້ນຄືການເໝາະສົມທຳມະຊາດ — ການແຈກຈາຍທີ່ sparse ຂະໜາດນັ້ນມີຫາງຍາວທີ່ປະກອບສ່ວນໜ້ອຍຫຼາຍຕໍ່ traffic ຈິງ — ແລະ ການຕັດກ່ອນໝາຍຄວາມວ່າງົບ bit ທີ່ເຫຼືອຢູ່ຖືກໃຊ້ກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ສຳຄັນ.

ແຄຕາລັອກຂອງພວກເຮົາໃຊ້ຄຳຕໍ່ທ້າຍສາມແບບເປັນຂັ້ນໄດທີ່ຕັ້ງໃຈ. 3BIT-REAP ໃຊ້ກັບພື້ນຖານທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ, ບ່ອນທີ່ບໍ່ມີວິທີອື່ນທີ່ພໍດີ. W4A16-AUTOROUND-REAP ຄືນ້ຳໜັກ 4-bit ດ້ວຍການເປີດໃຊ້ 16-bit ຖືກ quantize ດ້ວຍ AutoRound — ການປັດເສດທີ່ຮຽນຮູ້ໄດ້ທີ່ຟື້ນຄືນຄວາມແມ່ນຢຳຈິງເໜືອການປັດເສດແບບໃກ້ທີ່ສຸດທຳມະດາ — ບວກກັບການຕັດແບບດຽວກັນ. W8A16 ຄືລະດັບຄວາມແມ່ນຢຳສູງສຸດ, ສຳລັບພື້ນຖານທີ່ນ້ອຍພໍທີ່ບໍ່ຕ້ອງການການບີບອັດຮຸນແຮງ. ໂດຍສະຫຼຸບ: ຄຳຕໍ່ທ້າຍບອກທ່ານວ່າຕົ້ນສະບັບເຫຼືອຢູ່ຫຼາຍປານໃດ; ລາຄາບອກທ່ານວ່າມັນເສຍຫຍັງໃນການແລ່ນ.

03ການເບິ່ງເຫັນ: ຄວາມເຂົ້າໃຈຮູບພາບຊື້ຫຍັງໃຫ້ທ່ານ

Kimi-K3 ຄືໜຶ່ງໃນຫ້າໂມເດວໃນແຄຕາລັອກສິບສອງໂມເດວຂອງພວກເຮົາທີ່ມີການເບິ່ງເຫັນ, ແລະ ມີຄວາມສາມາດສູງສຸດໃນຫ້າອັນນັ້ນ. API ການເບິ່ງເຫັນທາງການຄ້າສ່ວນຫຼາຍແລ່ນຕົວຈັດປະເພດເໜືອຮູບພາບທີ່ອັບໂຫຼດ ແລະ ປະຕິເສດໝວດ input ຢ່າງກວ້າງກ່ອນໂມເດວຈະເຫັນມັນ — ຄ່າຕັ້ງຕົ້ນທີ່ສົມເຫດສົມຜົນສຳລັບຜູ້ບໍລິໂພກ ແລະ ອຸປະສັກຮ້າຍແຮງຕໍ່ວຽກທີ່ຖືກຕ້ອງ. ນັກຄົ້ນຄວ້າຄວາມປອດໄພທີ່ຖ່າຍພາບໜ້າຈໍຜົນຜະລິດ exploit, ທີມການຄວບຄຸມທີ່ສ້າງຕົວຈັດປະເພດຂອງຕົນເອງ, ວຽກນິຕິວິທະຍາສາດ ແລະ ການກວດຊຸດຂໍ້ມູນ, ແລະ ການປະເມີນ red-team ລ້ວນຕິດກຳແພງນັ້ນ. Kimi-K3 ບໍ່ມີຊັ້ນປະຕິເສດ ແລະ ບໍ່ມີການກັ່ນຕອງຜົນຜະລິດ.

ບ່ອນທີ່ການເບິ່ງເຫັນຂອງ K3 ຄຸ້ມຄ່າລາຄາເໜືອໂມເດວການເບິ່ງເຫັນທີ່ຖືກກວ່າ

• ແຜນວາດ ແລະ schematics ທີ່ໜາແໜ້ນ — ແຜນຜັງໂຄງສ້າງ, topology ເຄືອຂ່າຍ, ວົງຈອນ: ຫຍັງກໍຕາມທີ່ຄຳຕອບຂຶ້ນກັບການຕິດຕາມເສັ້ນ ແລະ ປ້າຍ ແທນທີ່ຈະຕັ້ງຊື່ວັດຖຸ.
• ຂໍ້ຄວາມນ້ອຍໃນພາບໜ້າຈໍ — stack trace, ຜົນຜະລິດ terminal, ຊ່ອງ spreadsheet. ຊ່ອງຫ່າງລະຫວ່າງລະດັບການເບິ່ງເຫັນກວ້າງທີ່ສຸດຢູ່ຄວາມອ່ານໄດ້ໃນຂະໜາດນ້ອຍ.
• ຮູບພາບຢູ່ພາຍໃນຂໍ້ຄວາມຍາວ — ພາບໜ້າຈໍທີ່ວາງໄວ້ໃນ context 200K token, ບ່ອນທີ່ໂມເດວຕ້ອງເຊື່ອມໂຍງສິ່ງທີ່ມັນເຫັນກັບສິ່ງທີ່ມັນອ່ານຫ້າໝື່ນ token ກ່ອນໜ້ານີ້.
• ການປຽບທຽບຫຼາຍຮູບ — UI ສອງລຸ້ນ, ຫຼືຕາຕະລາງທຽບກັບແຜນຜັງທີ່ສ້າງມັນ.

ບ່ອນທີ່ມັນບໍ່ຄຸ້ມຄ່າລາຄາ: ການໃສ່ຄຳບັນຍາຍ, ຂໍ້ຄວາມ alt, OCR ຂອງເອກະສານທີ່ສະອາດ, ແລະ pipeline ການໃສ່ tag. ບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນຖືກແກ້ໄຂແລ້ວທີ່ $0.50 ຕໍ່ລ້ານ token ເຂົ້າ — ຖ້າວຽກຮູບພາບຂອງທ່ານມີປະລິມານສູງ ແລະ ແຕ່ລະລາຍການທຳມະດາ, Kimi-K2.6 ຫຼື MiniMax-M3 ຜະລິດຄຳຕອບທີ່ທ່ານຈະແຍກຈາກ K3 ບໍ່ອອກ.

ຮູບພາບໃຊ້ token ຈາກງົບ context 262,144 token ດຽວກັນກັບຂໍ້ຄວາມ ແລະ ຄິດເງິນໃນອັດຕາ input. ພາບໜ້າຈໍຄວາມລະອຽດສູງຈຳນວນໜ້ອຍໜຶ່ງບໍ່ຟຣີ.

04ວຽກຕົວແທນໄລຍະຍາວ — ນີ້ຄືສິ່ງທີ່ລະດັບນີ້ມີໄວ້ສຳລັບ

ຖ້າມີວຽກໜຶ່ງທີ່ສົມເຫດສົມຜົນສຳລັບລະດັບເທິງສຸດ, ນີ້ຄືມັນ. ວຽກສັ້ນລົ້ມເຫຼວແບບໃຫ້ອະໄພໄດ້: ໂມເດວເຮັດຜິດ, ທ່ານສັງເກດ, ທ່ານລອງໃໝ່, ທ່ານເສຍໄປສີ່ວິນາທີ. ຕົວແທນສີ່ສິບຮອບທີ່ຖືກແຍກຜິດທາງຢູ່ຮອບທີຫົກໃຊ້ສາມສິບສີ່ຮອບຕໍ່ໄປສ້າງຢູ່ເທິງຄວາມຜິດພາດຢ່າງລະອຽດ, ແລະ ທ່ານພົບຄວາມຈິງຢູ່ຕອນສຸດທ້າຍຫຼັງຈາກຈ່າຍທຸກ token ໃນລະຫວ່າງນັ້ນ. ຄວາມບໍ່ສົມສ່ວນນັ້ນຄືເຫດຜົນທີ່ລາຄາຕໍ່ token ໃກ້ກັບຕົວຊີ້ວັດທີ່ຜິດຢູ່ບ່ອນນີ້. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນຄື ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ການສຳເລັດຜົນສຳເລັດ, ຄວບຄຸມໂດຍວ່າການແລ່ນຖືກຖິ້ມເລື້ອຍປານໃດ. ຕົວເລກທີ່ Moonshot ເຜີຍແຜ່ສຳລັບພື້ນຖານ K3 ໃນເບັນມາກຕົວແທນ:

ຕົວເລກທັງໝົດຄື ຂໍ້ມູນທີ່ Moonshot ລາຍງານສຳລັບພື້ນຖານ Kimi K3 ແບບບໍ່ quantize, ກໍລະກົດ 2026. ພວກມັນບໍ່ແມ່ນການວັດແທກຮູບແບບ 3BIT-REAP ຂອງພວກເຮົາ ແລະ ພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ນຳສະເໜີພວກມັນແບບນັ້ນ.

ຮູບແບບນີ້ກົງກັບສິ່ງທີ່ໂຄງສ້າງຖືກສ້າງມາເພື່ອມັນ: BrowseComp ແລະ Terminal-Bench ຄືເບັນມາກວົງຈອນເຄື່ອງມື — ວົງຈອນຊ້ຳໆຂອງການກະທຳ, ການສັງເກດ, ການແກ້ໄຂ. SWE Marathon ທີ່ 42.0 ຄືການຖ່ວງດຸນ: ການປະເມີນການຂຽນໂຄດໄລຍະຍາວທີ່ຍາກທີ່ສຸດໃນຊຸດ, ບ່ອນທີ່ແມ່ນແຕ່ໂມເດວຊັ້ນນຳກໍລົ້ມເຫຼວວຽກສ່ວນຫຼາຍ. "ຕົວແທນ" ບໍ່ແມ່ນໝວດທີ່ຖືກແກ້ໄຂແລ້ວ; ອອກແບບໃຫ້ຮັບຄວາມລົ້ມເຫຼວບໍ່ວ່າທ່ານຈະເລືອກໂມເດວໃດ.

ການຕັ້ງຄ່າພາກປະຕິບັດສຳລັບການແລ່ນຍາວ

K3 ເປີດເຜີຍ reasoning_effort, ແລະ ທີ່ນີ້ມັນຄືຄັນຄວບຄຸມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ແທ້ຈິງ: token ການໃຫ້ເຫດຜົນຄິດເງິນເປັນ token ຜົນຜະລິດ, ທີ່ $19.12 ຕໍ່ລ້ານ.

• ຕ່ຳ — ການຈັດເສັ້ນທາງການເອີ້ນເຄື່ອງມື ແລະ ການດຶງຂໍ້ມູນແບບມີໂຄງສ້າງ, ບ່ອນທີ່ໂມເດວເລືອກລະຫວ່າງທາງເລືອກທີ່ຮູ້ຈັກຈຳນວນໜ້ອຍ.
• ສູງ — ຄ່າຕັ້ງຕົ້ນສຳລັບວຽກຕົວແທນຈິງ: ການວາງແຜນການປ່ຽນແປງຫຼາຍຂັ້ນຕອນ, ການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດຈາກ stack trace, ການປະສານແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຂັດແຍ້ງກັນ.
• ສູງສຸດ — ສະຫງວນໄວ້ສຳລັບການເອີ້ນຄັ້ງດຽວທີ່ຍາກທີ່ສຸດໃນ pipeline: ແຜນຢູ່ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການແລ່ນ, ຫຼືການທົບທວນສຸດທ້າຍ. ການແລ່ນທີ່ໃຊ້ 30K token ການໃຫ້ເຫດຜົນທີ່ລະດັບສູງ ແລະ 90K ທີ່ລະດັບສູງສຸດ ຈ່າຍເພີ່ມ $1.15 ສຳລັບທຸງນັ້ນອັນດຽວ.

ວາງແຜນ context ຢ່າງຕັ້ງໃຈເຊັ່ນກັນ: ໜ້າຕ່າງຂອງພວກເຮົາຄື 262,144 token ດ້ວຍຜົນຜະລິດສູງສຸດ 16,384 token, ແລະ ທີ່ $3.83 ຕໍ່ລ້ານ input ປະຫວັດທີ່ບໍ່ຖືກຫຍໍ້ຈະສະສົມ — ທຸກຮອບຄິດເງິນຄືນ prefix ທັງໝົດ.

05"ບໍ່ເຊັນເຊີ" ໝາຍຄວາມວ່າຫຍັງເທິງ endpoint ນີ້

ທຸກໂມເດວເທິງເກດເວय์ Shannon AI ໃຫ້ບໍລິການດ້ວຍບໍ່ມີຊັ້ນປະຕິເສດ ແລະ ບໍ່ມີການກັ່ນຕອງເນື້ອຫາເທິງຜົນຜະລິດ. ມັນສຳຄັນຫຼາຍກວ່າໃນລະດັບເທິງສຸດ, ຍ້ອນວ່າວຽກທີ່ຄົນນຳມາໃຫ້ໂມເດວລະດັບເທິງສຸດຄືວຽກທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໄປຕິດຕົວກັ່ນຕອງທີ່ສຸດ: ການຄົ້ນຄວ້າຄວາມປອດໄພແບບຄູ່ຕໍ່ຄູ່, ການວິເຄາະເຄື່ອງມືໂຈມຕີ, ການພັດທະນາຕົວຈັດປະເພດການຄວບຄຸມ, ຂ່າວກອງໄພຄຸກຄາມ, ນິຍາຍທີ່ຍາກ, ແລະ ການປະເມີນໃດກໍຕາມທີ່ຕ້ອງການໃຫ້ໂມເດວຜະລິດສິ່ງທີ່ທ່ານພະຍາຍາມກວດຫາ.

• ບໍ່ມີຕົວຈັດປະເພດຜົນຜະລິດ. ຄຳຕອບບໍ່ຖືກສະແກນ ແລະ ຂຽນຄືນ ຫຼືຖືກຂວາງຫຼັງການສ້າງ.
• ບໍ່ມີປະຕູ input. ພຣອມ ແລະ ຮູບພາບບໍ່ຖືກກອງກ່ອນມາຮອດໂມເດວ.
• ບໍ່ແມ່ນໂມເດວທີ່ຕ່າງອອກໄປ. ນີ້ຄືພື້ນຖານ Kimi K3 ໃຫ້ບໍລິການໂດຍບໍ່ມີຊັ້ນທີ່ປົກກະຕິແລ້ວຢູ່ໜ້າມັນ.
• ບໍ່ແມ່ນການໂອນຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ການເອົາຊັ້ນປະຕິເສດອອກຍ້າຍການຕັດສິນໃຈມາໃຫ້ທ່ານ — ເບິ່ງ ນະໂຍບາຍການໃຊ້ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງພວກເຮົາ.

ມີຜົນປະໂຫຍດທີ່ງຽບກວ່າສຳລັບໃຜກໍຕາມທີ່ສ້າງລະບົບການປະເມີນ: ໂມເດວທີ່ບໍ່ຖືກກັ່ນຕອງຄືເສັ້ນຖານທີ່ໝັ້ນຄົງ. ໂມເດວທີ່ປະຕິເສດແບບຄາດເດົາບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ການວັດແທກມີສຽງລົບກວນ, ຍ້ອນວ່າທ່ານແຍກຂອບເຂດຄວາມສາມາດຈາກຂອບເຂດນະໂຍບາຍບໍ່ໄດ້. ທີ່ນີ້ຄວາມລົ້ມເຫຼວຄືຄວາມລົ້ມເຫຼວດ້ານຄວາມສາມາດ — ຊະນິດດຽວທີ່ທ່ານແກ້ debug ໄດ້.

06ລາຄາ: $3.83 ເຂົ້າ, $19.12 ອອກ — ແລະ ເມື່ອໃດມັນຄຸ້ມຄ່າ

ນີ້ຄືໂມເດວທີ່ແພງທີ່ສຸດໃນລາຍການຂອງພວກເຮົາຢ່າງຫ່າງໄກ: ຜົນຜະລິດລາຄາ 9.6 ເທົ່າ ຂອງພື້ນ $2.00 ຂອງພວກເຮົາ ແລະ 5.2 ເທົ່າຂອງລາຄາ Kimi-K2.6. ນີ້ຄືເລກຄະນິດແບບເປີດເຜີຍ.

ໂມເດວ	ເຂົ້າ / 1M	ອອກ / 1M	ການເບິ່ງເຫັນ	JSON schema
Kimi-K3 · 3BIT-REAP	$3.83	$19.12	ມີ	ມີ
DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP	$1.95	$3.90	ບໍ່ມີ	ມີ
inkling · W4A16-AUTOROUND-REAP	$1.42	$6.07	ມີ	ບໍ່ມີ
Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP	$0.78	$3.67	ມີ	ມີ
GLM-5.2 · 3BIT-REAP	$0.73	$2.34	ບໍ່ມີ	ມີ
MiniMax-M3 · 3BIT-REAP	$0.50	$2.00	ມີ	ມີ
MiMo-V2.5 · W8A16	$0.50	$2.00	ມີ	ມີ

ແຖວທີ່ເລືອກ, ຈັດຮຽງຕາມລາຄາ input. ໂມເດວທັງສິບສອງໃຊ້ context 262,144 token, ຜົນຜະລິດສູງສຸດ 16,384 token, ການສະຕຣີມ, ການເອີ້ນເຄື່ອງມື ແລະ reasoning_effort ຮ່ວມກັນ. ທຸງຄວາມສາມາດແບບສົດຢູ່ໃນ ໜ້າເອກະສານ API.

ຕົວຢ່າງຄິດໄລ່ສອງອັນ

ອັນທຳອິດ, input 120,000 token — dump ໂຄດເບສ, ເອກະສານການຍື່ນລະບຽບການ — ຜະລິດການວິເຄາະ 3,000 token. ອັນທີສອງ, ການແລ່ນຕົວແທນສີ່ສິບຮອບ: input ສະສົມປະມານ 1.2M ຂະນະ context ສະສົມ, ຜົນຜະລິດ 90,000 token ລວມການໃຫ້ເຫດຜົນ.

ສະຖານະການ	Kimi-K3	Kimi-K2.6	MiniMax-M3
120K ເຂົ້າ / 3K ອອກ	$0.517	$0.105	$0.066
ຕົວແທນແລ່ນ 40 ຮອບ	$6.32	$1.27	$0.78

K3 ລາຄາປະມານ 4.9 ເທົ່າຂອງ Kimi-K2.6 ໃນການເອີ້ນເອກະສານ. ຫ້າສິບເຊັນບໍ່ແມ່ນຫຍັງໃນຄັ້ງດຽວ; ມັນຄື $517 ຕໍ່ມື້ໃນພັນການເອີ້ນ, ທຽບກັບ $105. ໃນການແລ່ນຕົວແທນ ຄວາມແຕກຕ່າງຄືປະມານ $5. ຕອນນີ້ໃຊ້ການທົດສອບອັນດຽວທີ່ສຳຄັນ: ຖ້າວຽກຄຸ້ມຄ່າໜຶ່ງຊົ່ວໂມງຂອງເວລາວິສະວະກອນທີ່ $100, K3 ຈ່າຍຄືນຕົນເອງທັນທີທີ່ມັນຍົກອັດຕາຄວາມສຳເລັດຄັ້ງທຳອິດຂຶ້ນ ຫ້າຈຸດເປີເຊັນ — ແລະ ໃນວຽກໄລຍະຍາວທີ່ຍາກແທ້ ຊ່ອງຫ່າງລະຫວ່າງລະດັບໂດຍປົກກະຕິໃຫຍ່ກວ່ານັ້ນ. ຖ້າວຽກຄຸ້ມຄ່າສາມສິບວິນາທີຂອງເວລາໃຜກໍຕາມ, $5 ດຽວກັນນັ້ນປ້ອງກັນບໍ່ໄດ້.

07Kimi-K3 ຫຼືພີ່ນ້ອງທີ່ຖືກກວ່າ?

ໂມເດວ Kimi ສອງອັນໃນແຄຕາລັອກຂອງພວກເຮົາຄືສອງຂັ້ນຂອງຂັ້ນໄດອັນດຽວ ບໍ່ແມ່ນຄູ່ແຂ່ງ. Kimi-K2.6 ຖືກ quantize ໜ້ອຍກວ່າ — W4A16-AUTOROUND-REAP, ນ້ຳໜັກ 4-bit ດ້ວຍການປັດເສດທີ່ຮຽນຮູ້ໄດ້, ທຽບກັບ 3-bit ຂອງ K3 — ເທິງພື້ນຖານທີ່ນ້ອຍກວ່າ. ມັນມີການເບິ່ງເຫັນ, ຜົນຜະລິດ JSON-schema, ໜ້າຕ່າງ context ດຽວກັນ, ແລະ ລາຄາປະມານໜຶ່ງສ່ວນຫ້າ.

ວຽກ	ໃຊ້	ເປັນຫຍັງ
ຕົວແທນອັດຕະໂນມັດສີ່ສິບຮອບ	Kimi-K3	ຄວາມລົ້ມເຫຼວສະສົມ; ຄຸນນະພາບແຜນຢູ່ຮອບທຳອິດຕັດສິນການແລ່ນ
ການ refactor ຂະໜາດ repository	Kimi-K3	ຕ້ອງການ context ເຕັມທີ່ຮັກສາໄວ້ຢ່າງສອດຄ່ອງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ດຶງອອກມາ
ແຜນວາດໜາແໜ້ນ, ຂໍ້ຄວາມພາບໜ້າຈໍນ້ອຍ	Kimi-K3	ຊ່ອງຫ່າງການເບິ່ງເຫັນທີ່ກວ້າງທີ່ສຸດລະຫວ່າງລະດັບຄືຄວາມອ່ານໄດ້ ແລະ ການໃຫ້ເຫດຜົນທາງພື້ນທີ່
ການແກ້ໄຂໄຟລ໌ດຽວ, ລະບຸໄວ້ຢ່າງດີ	Kimi-K2.6	ວຽກມີຂອບເຂດ, ລອງໃໝ່ລາຄາຖືກ, ບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງເພດານທີ່ວັດແທກໄດ້
ການໃສ່ຄຳບັນຍາຍຮູບພາບປະລິມານຫຼວງຫຼາຍ	MiniMax-M3 / MiMo-V2.5	ຖືກແກ້ໄຂແລ້ວທີ່ $0.50 ເຂົ້າ; ຜົນຜະລິດ K3 ແພງກວ່າ 9.6 ເທົ່າສຳລັບຄຳບັນຍາຍດຽວກັນ
ໜັກໄປທາງການໃຫ້ເຫດຜົນແຕ່ຂໍ້ຄວາມເທົ່ານັ້ນ	DeepSeek-V4-Pro	$3.90 ຜົນຜະລິດທຽບກັບ $19.12 — ຖິ້ມ K3 ຖ້າທ່ານບໍ່ຕ້ອງການຮູບພາບ

ແຖວສຸດທ້າຍນັ້ນຄືການປະຢັດທີ່ຖືກພາດເລື້ອຍທີ່ສຸດ. ຖ້າວຽກຂອງທ່ານບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຮູບພາບ, ກວດ DeepSeek-V4-Pro ກ່ອນ. ມັນຍັງເປັນຮູບແບບ 3BIT-REAP ເທິງພື້ນຖານໃຫຍ່, ແຂງແກ່ນເທິງການໃຫ້ເຫດຜົນຍາກ, ແລະ ຜົນຜະລິດຂອງມັນລາຄາ $3.90 ທຽບກັບ $19.12 ຂອງ K3. Traffic ຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ໄປໃຊ້ລະດັບເທິງສຸດຄືການໃຫ້ເຫດຜົນຂໍ້ຄວາມເທົ່ານັ້ນທີ່ໃຫ້ບໍລິການໄດ້ດີເທົ່າກັນອັນຕ່ຳລົງມາໜຶ່ງແຖວ.

08ການເອີ້ນ API Kimi K3 ບໍ່ເຊັນເຊີ

ໂມເດວຖືກເປີດເຜີຍເປັນ Kimi-K3-3BIT-REAP ໃນທັງສາມພາສາ, ດ້ວຍການສະຕຣີມໃນແຕ່ລະອັນ ແລະ ບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງດ້ານຄວາມສາມາດລະຫວ່າງພວກມັນ — ພຽງແຕ່ຮູບແບບການສົ່ງຂໍ້ມູນ: /v1/chat/completions (ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ OpenAI), /v1/messages (ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ Anthropic), ແລະ /v1/responses. ຄຳຂໍການເບິ່ງເຫັນທີ່ຍົກລະດັບຄວາມພະຍາຍາມການໃຫ້ເຫດຜົນສຳລັບວຽກທາງສາຍຕາທີ່ຍາກ:

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 ຮອງຮັບທັງ response_format ແລະ json_schema ເຕັມ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດຈຳກັດອາກິວເມັນເຄື່ອງມືຂອງຕົວແທນ ຫຼືບັງຄັບໃຫ້ບົດລາຍງານມີຮູບຮ່າງຄົງທີ່ໂດຍບໍ່ຕ້ອງ parse ພາຍຫຼັງ. ການເອີ້ນເຄື່ອງມືເປັນແບບຮອງຮັບພື້ນຖານ ແລະ ຄືວິທີທີ່ຕັ້ງໃຈໄວ້ໃນການຂັບເຄື່ອນການແລ່ນຍາວ. ພາຣາມິເຕີ, ການພິສູດຢືນຢັນຕົວຕົນ, ຂອບເຂດອັດຕາ ແລະ playground ຈິງຢູ່ໃນ ໜ້າເອກະສານ API.

ສາມສິ່ງທີ່ປະຢັດເງິນຕັ້ງແຕ່ມື້ທຳອິດ

• ຕັດ prefix. ທຸກຮອບຄິດເງິນຄືນບົດສົນທະນາທັງໝົດທີ່ $3.83 ຕໍ່ລ້ານ; ການສະຫຼຸບປະຫວັດ 40 ຮອບໃຫ້ເປັນວັດຖຸສະຖານະ 4K token ຄັ້ງດຽວປະຢັດຫຼາຍກວ່າການປ່ຽນໂມເດວສ່ວນຫຼາຍ.
• ຫຼຸດຂະໜາດຮູບພາບ. Token ຮູບພາບຄື token input; ພາບໜ້າຈໍ 4K ທີ່ຖືກປັບຂະໜາດໃຫ້ຍັງອ່ານໄດ້ ໃຫ້ຄຳຕອບດຽວກັນໃນລາຄາຕ່ຳກວ່າ.
• ຈັດເສັ້ນທາງຕາມຄວາມຍາກ. ໂມເດວລາຄາຖືກສຳລັບຮອບປົກກະຕິ, ດ້ວຍ K3 ສຳລັບແຜນ, ຮອບຍາກ ແລະ ການທົບທວນສຸດທ້າຍ, ມັກໃຫ້ 80% ຂອງຄວາມສາມາດໃນ 25% ຂອງໃບບິນ.

09ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

---

ຂໍ້ເທັດຈິງພື້ນຖານ ແລະ ເບັນມາກຄືຕົວເລກທີ່ Moonshot AI ເຜີຍແຜ່ສຳລັບ Kimi K3 ແລະ Kimi K2 ແລະ ອະທິບາຍໂມເດວຕົ້ນທາງແບບບໍ່ quantize; ຮູບແບບຂອງພວກເຮົາຄື quantization REAP 3-bit ແລະ ຈະແຕກຕ່າງ. ລາຄາ, context ແລະ ທຸງຄວາມສາມາດຄືຂອງ Shannon AI ເອງ, ເປັນປັດຈຸບັນນັບຮອດວັນທີ 5 ກັນຍາ 2026 — ຄ່າສົດສະເໝີແມ່ນຄ່າທີ່ໄດ້ຮັບຈາກ /v1/models. ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: ບັດໂມເດວ Kimi K3 · Repository Kimi K3 · Kimi K2 Thinking.