Kimi K3 İncelemesi: Moonshot'ın 2.8T Açık Modeli Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'a Karşı

Kimi K3 İncelemesi: Moonshot'ın 2.8T Açık Modeli Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'a Karşı

Son doğrulama: 17 Temmuz 2026. Aşağıdaki her özellik, fiyat ve benchmark, bu yazının yayına girdiği gün Moonshot'ın platform dokümanlarına, Artificial Analysis'e ve bağımsız haberlere karşı yeniden kontrol edildi. Kimi K3, 16 Temmuz 2026'da piyasaya çıktı.

Bu Kimi K3 incelemesinde her şeyi anlatan tek bir lansman rakamı var: Moonshot'ın yeni modeli, Arena'nın Frontend Code liderlik tablosunda #1 sırada debut yaptı; bu, Kimi K2.6'ya göre 17-place bir sıçrama ve söz konusu sıralamada Claude Fable 5'in bile üzerinde yer alıyor. Bu, gerçek geliştiricilerin kör eşleşmelerle değerlendirdiği bir ön yüz kodlama yarışmasını kazanan Çin menşeli açık ağırlıklı bir model demek. Kaputun altında ise, token başına 896 uzmandan sadece 16'sını devreye sokan 2.8 trilyon parametreli bir Mixture-of-Experts tasarımı var; bir milyon token'lık bağlamı okuyabiliyor ve girdi fiyatını milyon token başına $0.30 ile $3.00 arasında belirliyor. Heyecanlanmadan önce bilmeniz gereken can alıcı nokta şu: ağırlıkları henüz indiremiyorsunuz ve Moonshot bunun 27 Temmuz'da değişeceğini söylüyor.

Hızlı değerlendirme:

• Ne olduğu: Moonshot AI'nin amiral gemisi; 1M bağlam, yerel görüntü ve video girişi ve her zaman açık akıl yürütmeye sahip 2.8T parametreli bir MoE modeli. API kimliği kimi-k3.
• Nerede kazanıyor: ajan tabanlı tarama (BrowseComp 91.2) ve uzun soluklu kodlama (SWE Marathon 42.0, hem Fable 5'in hem de GPT-5.6 Sol'un üzerinde). Arena'nın Frontend Code Arena'sında #1.
• Nerede geride kalıyor: FrontierSWE ve HLE-Full (Fable 5 önde), DeepSWE (GPT-5.6 Sol önde). Bağımsız Artificial Analysis, modeli genel sıralamada 189 model içinde #4 olarak listeliyor.
• Maliyeti: Milyon token başına $0.30 önbellek isabetli / $3.00 taze girdi, $15.00 çıktı. Herhangi bir Çinli laboratuvarın şimdiye kadar çıkardığı en pahalı model.
• Can alıcı nokta: isim olarak açık ağırlıklı, ama kontrol noktası 27 Temmuz 2026'ya kadar herkese açık hale gelmiyor. O zamana kadar ne kendi sunucunuzda barındırma ne de bağımsız üçüncü taraf değerlendirmesi mümkün.

Tek cümlelik cevabı istiyorsanız: Kimi K3, kapalı sınır çizgisiyle gerçek anlamda yumruk yumruğa gelen ilk açık ağırlıklı model, ama henüz bekleyen bir ağırlık yayını ve premium bir fiyat etiketiyle gelen lansman günü yazılımı. Özellikler, benchmark gerçekliği (her rakamı nasıl okumanız gerektiğini değiştiren bir uyarı dahil), fiyatlandırma matematiği ve bunu gerçekten kimin kullanması gerektiği için okumaya devam edin.

Kimi K3 Nedir?

Kimi K3, Moonshot AI'nin 16 Temmuz 2026'da piyasaya sürülen en yeni büyük dil modeli. Her token'da 896 uzmanından yalnızca 16'sını etkinleştiren, toplam 2.8 trilyon parametreli bir Mixture-of-Experts modeli; bu sayede token başına hesaplama maliyeti, yoğun bir 2.8T modelin gerektireceğinin çok altında kalıyor. Metin, görüntü ve video kabul ediyor, bir milyon token'lık bağlam penceresi tutuyor ve varsayılan olarak akıl yürütmeyi açık tutuyor.

İşte özellik tablosuna kısa bir bakış.

İlginç mühendislik hikayesi dikkat tasarımında yatıyor. Moonshot buna Kimi Delta Attention, kısaca KDA, diyor; bu hibrit doğrusal dikkat mekanizması, şirketin bildirdiğine göre milyon token'lık bağlamlarda 6.3x'e kadar daha hızlı çözümleme sağlıyor. K3, bunu laboratuvarın Attention Residuals, Gated MLA ve Stable LatentMoE olarak adlandırdığı daha yeni bir dizi teknikle birleştiriyor. Kısaltmaları ezberlemenize gerek yok. Bunların toplamda ortaya çıkardığı şey, devasa bir bağlamı taşırken hızlı kalabilen bir model; bu da tam olarak eski mimarileri çökerten iş yükü türü.

K3'ü yerini aldığı modelin yanına koyduğunuzda fark büyük. Kimi K2'nin parametre sayısını neredeyse üçe katlıyor (2.8T'ye karşı yaklaşık 1T), K2.6 ve K2.7 serisinin bağlam penceresini dörde katlıyor (1M'ye karşı 256K) ve daha önce metin öncelikli olan bir aileye görüntü ve video girişi ekliyor. Daha önce bir Kimi modelini deneyip omuz silktiyseniz, bu tamamen farklı bir hayvan.

Kimi K3 Benchmarkları: Nerede Kazanıyor, Nerede Kazanamıyor

Kimi K3'ün lansman benchmarkları gerçekten güçlü, ve gerçekten karışık. Bazı kodlama ve ajan görevlerinde alanın zirvesinde, bazılarında ise kapalı sınır çizgisinin açıkça gerisinde kalıyor. Tabloya geçmeden önce, tek bir skordan daha önemli bir uyarı: Moonshot her modeli kendi kodlama ortamında test etti. K3, KimiCode içinde; Fable 5, Claude Code içinde; GPT-5.6 Sol ise Codex içinde puanlandı. Bir modelin etrafını saran yazılım sonuçları etkiliyor, bu yüzden bu sayıları yerleşik bir liderlik tablosu değil, yönü gösteren veriler olarak okuyun.

İşte Moonshot'ın lansman tablosundan öne çıkan kodlama ve ajan rakamları.

Satırları takip ettiğinizde bir örüntü ortaya çıkıyor. K3, uzun ve yorucu işleri kazanıyor. Sürdürülebilir çok saatlik mühendislik oturumlarını ölçen SWE Marathon'da, K3'ün 42.0'ı hem GPT-5.6 Sol'u hem de Fable 5'i net bir farkla geride bırakıyor. Program Bench'te alanın önüne geçiyor, ajan tarafında da öne geçerek BrowseComp'ta 91.2, OmniDocBench'te 91.1 puan alıyor; Moonshot ayrıca Automation Bench'te de zirvede olduğunu bildiriyor.

Peki nerede kaybediyor? DeepSWE'de GPT-5.6 Sol 73.0 ile öne geçiyor. FrontierSWE'de Fable 5, 86.6 ile açık ara önde, gerçi K3'ün 81.2'sinin orada Sol'un 71.3'ünü hâlâ geçtiğini belirtmekte fayda var. Moonshot'ın kendi tablosu, K3'ün FrontierSWE ve HLE-Full'da Fable 5'in, DeepSWE'de ise GPT-5.6 Sol'un gerisinde kaldığını kabul ediyor. Bu, sınır çizgisini her yerde geçen bir model değil. Daha önce hiçbir açık ağırlıklı sürümün gerçekten başaramadığı gibi, onu bir yerde geçen bir model.

Bağımsız okuma da bunu destekliyor. Artificial Analysis, K3'ü Intelligence Index'inde 57 puanla değerlendiriyor ve 189 model arasında #4 sıraya koyuyor; Claude Fable 5'in ve iki GPT-5.6 Sol akıl yürütme ayarının gerisinde, ama Claude Opus 4.8'in önünde. Ölçülen çıktı hızı ise oldukça mütevazı bir seviyede: saniyede 62 token. İnsan tercihi tarafında, K3'ün Arena'nın Frontend Code Arena'sındaki #1 bitirişi öne çıkıyor, çünkü bu sıralama kendi bildirdiği bir skordan değil, geliştiricilerin gerçek ön yüz çıktısına oy vermesinden geliyor.

Bağımsız geliştirici Simon Willison, lansman günü K3'ü bisikletli pelikan SVG testinden geçirdi. Model sağlam bir sonuç üretti ve kendi görseli için doğru alt metni yazdı, bu da görsel yeteneği hakkında olumlu konuşuyor. Ayrıca fiyatlandırma bölümünde ele alacağımız maliyet sürprizine dikkat çekti ve okuyuculara hızlı bir SVG testinin, bu tür bir modelin asıl değerini kanıtladığı yer olan ajan tabanlı araç çağırma konusunda hiçbir şey söylemediğini hatırlattı. Yerinde bir uyarı.

Kimi K3 vs Fable 5, GPT-5.6 Sol, DeepSeek ve Qwen

Peki K3, daha geniş alanda nereye oturuyor? İki karşılaştırma önemli: kapalı sınır çizgisine karşı ve kendi Çinli açık ağırlıklı akranlarına karşı.

Sınır çizgisine karşı bakıldığında, dürüst çerçeveleme "sınıra yakın, ama sınırı aşan değil". Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol, toplam zeka sıralamalarında hâlâ önde ve Fable 5, en zorlu akıl yürütme ve sınır-kodlama değerlendirmelerinde gerçek bir üstünlük koruyor. K3 ile değişen şey, aradaki farkın bir kategori uçurumundan tekil-benchmark alışverişlerine daralması. İndirilebilir bir modelin SWE Marathon'da öne geçmesi ve kör bir ön yüz kodlama oylamasında zirveye çıkması yeni bir bölge.

Açık ağırlıklı akranlarına karşı, K3 ham yetenekte yeni bir üst sınır, ama her iş için bariz varsayılan seçim değil. Çinli açık ağırlıklı seçenekleri bir grup olarak tartıyorsanız, Qwen vs DeepSeek vs GLM karşılaştırmamız bu üç ailenin pazarı nasıl böldüğünü anlatıyor: en hafif kendi kendine barındırma ayak izi ve en izin verici lisans için Qwen, en ucuz token'lar için DeepSeek, elle kodlama için GLM. K3 artık zirve benchmarklarda hepsinin üzerinde oturuyor, fiyatta da hepsinin üzerinde. Ucuz olmakla ün kazanmış bir kategoride premium seçenek bu.

GPT-4 sınıfı kaliteyi gerçekten geçen modelleri de içeren daha geniş bir alan için, 2026 için en iyi açık kaynaklı LLM listemiz K3'ün iddialarını bağlama oturtuyor. Kısacası: K3, açık ağırlıklar için tavanı yükseltiyor, ama "açık ağırlıklar" ile "ucuz" resmi olarak artık aynı şey değil.

Kimi K3 Fiyatlandırması ve Önbellek İsabeti Matematiği

K3'ün ayrıştırıcı hale geldiği yer burası. Moonshot, milyon önbellek-isabetli girdi token'ı başına $0.30, milyon taze girdi token'ı başına $3.00 ve milyon çıktı token'ı başına $15.00 fiyat belirliyor; bu fiyat, bir milyon token'lık bağlamın tamamında sabit kalıyor.

Yerini aldığı modelle yan yana koyduğunuzda değişim çarpıcı.

Bu, K2.6'ya kıyasla girdide kabaca 3 kat, çıktıda ise neredeyse 4 kat bir sıçrama demek. Willison, $3/$15 oranının Claude Sonnet ile aynı kademeye düştüğünü belirtti. The Decoder, K3'ü süper ucuz Çin yapay zekası döneminin sona erdiğinin bir işareti olarak nitelendirdi. Bir Çin modelini çalıştırmanızın tek nedeni fiyatsa, K3 sizi bir kez daha düşündürecek.

Ama gerçek faturanıza karar veren rakam önbellek-isabet oranı, o yüzden Moonshot'ın yayımladığı fiyatları kullanarak gerçekçi bir ajan döngüsü üzerinde matematiği yapalım. Diyelim ki kodlama ajanınız 200,000 token'lık bir kod tabanı bağlamını okuyor ve 8,000 token çıktı yazıyor, ve bunu günde 20 kez yapıyor:

• Önbellek ıskası (ilk soğuk okuma): Milyon başına $3.00'dan 200,000 girdi token'ı $0.60, artı milyon başına $15.00'dan 8,000 çıktı token'ı $0.12. Bu, çağrı başına yaklaşık $0.72, günde ise $14.40 demek.
• Önbellek isabeti (tekrarlanan bağlam, bir kodlama oturumunda yaygın durum): Milyon başına $0.30'dan 200,000 girdi token'ı $0.06, artı aynı $0.12 çıktı. Bu, çağrı başına yaklaşık $0.18, günde ise $3.60 demek.

Önbellek ekonomisi, girdi faturasını çağrı başına $0.60'tan $0.06'ya, kabaca on kat düşürüyor. Moonshot, kodlama iş yüklerinde 90%'ın üzerinde önbellek isabeti bildiriyor; bu da K3'ü göz korkutucu değil uygun fiyatlı yapan senaryo. Bütçeniz için ders şu: K3, soğuk, tek seferlik çağrılarda pahalı, sıcak ve bağlam ağırlıklı bir döngü içinde ise makul.

Willison'ın ortaya çıkardığı bir maliyet tuzağı daha var. K3, bugün yalnızca tek bir "max" akıl yürütme seviyesi sunuyor ve akıl yürütme token'ları çıktı oranından faturalanıyor. Onun basit SVG testi, 3,417 çıktı token'ının üzerine 13,241 akıl yürütme token'ı yaktı, yani sıradan bir prompt yaklaşık 25 cents'e mal oldu. Henüz ucuz bir "düşük akıl yürütme" modu yok, bu da K3'ün kolay sorularda fazla ödeme yaptığı anlamına geliyor. Maliyet kontrolü önceliğinizse, LLM API fiyatlandırması ve LLM API maliyetlerini nasıl azaltırsınız rehberlerimiz burada doğrudan geçerli: agresif önbellekleyin, sıradan çağrıları daha ucuz bir modele yönlendirin ve K3'ü, premiuma değecek zor, uzun bağlamlı işler için saklayın.

Açık Ağırlıklar: Burada "Açık" Gerçekte Ne Anlama Geliyor

Lansman manşetlerinin es geçtiği kısım burası. Kimi K3, açık ağırlıklı bir model olarak duyuruldu ve Moonshot'ın indirilebilir kontrol noktaları çıkarma konusunda gerçek bir geçmişi var. Ama 17 Temmuz 2026 itibarıyla, K3 ağırlıkları herkese açık değil. Moonshot'ın Hugging Face organizasyonu hâlâ yalnızca K2 serisi kontrol noktalarını listeliyor. Şirket, tam ağırlıkların 27 Temmuz 2026'da geleceğini söylüyor.

Bu boşluk neden önemli? Üç pratik neden var:

• Henüz kendi kendine barındırma yok. Ağırlıklar düşene kadar K3'ü kendi donanımınızda veya özel bir kümede çalıştıramazsınız. Veri yerleşimi veya hava boşluklu gereksinimleri olan ekipler için K3 şimdilik yalnızca API üzerinden erişilebilir, bu da açık bir model seçmenizin büyük bir nedenini geçersiz kılıyor. Ağırlıklar geldiğinde, LLM'leri yerel çalıştırmak için en iyi araçlar ve LLM'i yerel çalıştırma rehberi rehberlerimiz size başlangıç noktası olacak, gerçi 2.8T parametreli bir model dizüstü bilgisayar sınıfı değil, küme sınıfı.
• Henüz bağımsız değerlendirme yok. Gördüğünüz her K3 benchmark'ı, satıcı tarafından, Moonshot'ın kendi ortamında çalıştırıldı. HLE veya ajana özgü görevler gibi konularda ciddi üçüncü taraf rakamları, dışarıdaki laboratuvarlar ağırlıkları test edecek hale gelene kadar var olamaz. Lansman tablosunu güçlü bir iddia olarak görün, doğrulanmış bir sonuç olarak değil.
• Lisans koşulları hâlâ oturuyor. Önceki Kimi sürümleri izin verici lisanslar kullandı, ama kontrol noktası yayımlandığında tam K3 lisansını resmi model kartına karşı doğrulayın, özellikle ticari dağıtım planlıyorsanız.

Bunların hiçbiri K3'ü daha az etkileyici yapmıyor. Ama şu anlama geliyor: planınız modeli indirip ince ayar yapmaya bağlıysa, gerçek değerlendirmeniz 16 Temmuz'da değil, 27 Temmuz'da başlıyor.

Kimi K3'ü Müşteri İşleri İçin Nasıl Değerlendiriyoruz

Bu incelemenin nereden geldiği ve nerede durduğu üzerine kısa bir not. Techsy'de, B2B müşteriler için üçüncü taraf LLM'leri üretim hatlarına bağlıyoruz, genellikle OpenAI-SDK uyumlu uç noktalar üzerinden, böylece alt yapıyı yeniden inşa etmeden modelleri değiştirebiliyoruz. K3 bu yola temiz bir şekilde uyuyor: kimi-k3 model kimliğiyle OpenAI uyumlu bir API sunuyor, yani mevcut bir entegrasyona onu deneme amaçlı eklemek bir yeniden yazım değil, bir yapılandırma değişikliği.

Yeni bir model her geldiğinde, herhangi bir şey önermeden önce onu müşteriyi temsil eden görevler üzerinde aynı sabit değerlendirmeden geçiriyoruz. Ve işte bu incelemenin dürüst sınırı: kendi K3 skorumuzu henüz yayımlamıyoruz. Ağırlıklar dışarıda değil, lansman benchmarkları Moonshot'ın kendi ortamında satıcı tarafından çalıştırıldı ve adil bir rakam, bir liderlik tablosu değil, gerçek müşteri işine benzeyen görevlerde tarafsız bir kurulum gerektiriyor. Bir günlük, ağırlıkları henüz bekleyen bir modelden birinci taraf bir benchmark alıntılamak, tam olarak müşterilere güvenmemelerini söylediğimiz türden bir rakam olurdu.

Bugün canlı API'den değerlendirebileceğimiz şey, bir liderlik tablosuna ihtiyaç duymayan kısım: entegrasyon yüzeyi, maliyet modeli ve hata modları. Yukarıdaki fiyatlandırma matematiği, Moonshot'ın yayımladığı fiyatlardan yaptığımız kendi hesaplamamız, bir benchmark değil, ve şimdiden operasyonel gerçeği söylüyor: önbellek disiplini, K3'ün uygun fiyatlı olmasıyla bir bütçe sorunu olması arasındaki fark. K3 gibi bir modelin sizin yığınınıza uyup uymadığını çözmek için yardım istiyorsanız, bu tam olarak Techsy'nin yapay zeka entegrasyonu uygulamasında yaptığımız değerlendirme türü ve bunu konuşmak için ücretsiz bir danışmanlık rezervasyonu yapabilirsiniz.

Kimi K3'ü Kim Kullanmalı (ve Kim Kullanmamalı)

Kimi K3, belirli bir dizi iş için güçlü, diğerleri için zayıf bir uyum. Onu gerçek iş yükünüzle eşleştirin.

Şu durumlarda K3'e yönelin:

• Ajan tabanlı tarama veya araştırma çalıştırıyorsanız. BrowseComp ve Automation Bench liderliği, artı en iyi bağımsız ajan-araştırma okuması, onu şu anda araç kullanan ajanlar için en yetenekli açık ağırlıklı seçenek yapıyor.
• Uzun soluklu kodlama yapıyorsanız. SWE Marathon, çok saatlik mühendislik oturumlarını yansıtan benchmark ve K3 onda önde. Ajanlarınız büyük kod tabanlarında uzun çalıştırmalar boyunca çalışıyorsa, burası onun ev sahası.
• Açık ağırlıklı, sınıra yakın bir model istiyorsanız ve ağırlıkları bekleyebiliyorsanız. 27 Temmuz'da üst düzey bir açık modeli kendi kendinize barındırmak hedefinizse, K3 mevcut en yetenekli aday.

Şu durumlarda bekleyin:

• Ağırlıklara bugün ihtiyacınız varsa. 27 Temmuz'a kadar K3 yalnızca API üzerinden. Zaten indirilebilir bir model bu hafta size daha iyi hizmet eder.
• Yüksek hacimli, maliyete duyarlı trafik çalıştırıyorsanız. Tek ve pahalı bir akıl yürütme seviyesiyle ve premium çıktı fiyatlandırmasıyla, K3 basit çağrılarda fazla ödeme yaptırıyor. Toplu iş için Kimi K2.7-Code veya daha ucuz bir açık model kazanıyor.
• Benimsemeden önce kanıtlanmış, bağımsız değerlendirmeler gerektiriyorsanız. Lansman rakamları satıcı tarafından çalıştırıldı. Süreciniz üçüncü taraf doğrulaması gerektiriyorsa, birkaç hafta bekleyin.

Sıkça Sorulan Sorular

Kimi K3 nedir?

Kimi K3, Moonshot AI'nin amiral gemisi büyük dil modeli, 16 Temmuz 2026'da piyasaya çıktı. Token başına 896 uzmandan 16'sını etkinleştiren, 1M token'lık bir bağlam penceresini destekleyen ve akıl yürütmesi her zaman açık olan, metin, görüntü ve video girişi kabul eden 2.8 trilyon parametreli bir Mixture-of-Experts modeli.

Kimi K3 açık kaynaklı mı?

Kimi K3, açık ağırlıklı bir model olarak duyuruldu, ama 17 Temmuz 2026 itibarıyla ağırlıklar herkese açık değil. Moonshot, tam kontrol noktasının 27 Temmuz 2026'da yayımlanacağını söylüyor. O zamana kadar yalnızca Kimi uygulamaları ve API üzerinden kullanılabiliyor, yani henüz kendi kendinize barındıramazsınız.

Kimi K3, Kimi K2'den nasıl farklı?

K3, K2'nin parametre sayısını neredeyse üçe katlıyor (2.8 trilyona karşı yaklaşık 1 trilyon), K2.6 ve K2.7 serisinin bağlam penceresini dörde katlıyor (1M'ye karşı 256K token) ve daha önce metin odaklı olan bir aileye yerel görüntü ve video girişi ekliyor. Ayrıca yeni Kimi Delta Attention tasarımını da tanıtıyor.

Kimi K3'ün maliyeti ne kadar?

Moonshot, K3'ü milyon önbellek-isabetli girdi token'ı başına $0.30, milyon taze girdi token'ı başına $3.00 ve milyon çıktı token'ı başına $15.00'dan fiyatlandırıyor. Bu, K2.6'nın girdi fiyatının kabaca üç katı ve çıktı fiyatının neredeyse dört katı, K3'ü bir Çin laboratuvarının çıkardığı en pahalı model yapıyor.

Kimi K3'ün bağlam penceresi nedir?

Kimi K3, bir milyon token'lık bir bağlam penceresini destekliyor ve fiyatlandırma bu tam pencerede sabit kalıyor. Model, Moonshot'ın milyon token'lık bağlam uzunluklarında 6.3x'e kadar daha hızlı çözümleme sağladığını bildirdiği Kimi Delta Attention adlı yeni bir dikkat tasarımı kullanıyor.

Kimi K3'ü yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Henüz değil. Ağırlıklar 27 Temmuz 2026'ya kadar herkese açık değil. Ondan sonra, kendi kendine barındırma teknik olarak mümkün, ama 2.8 trilyon parametreli bir model tek bir iş istasyonu değil, küme sınıfı donanım gerektiriyor, bu yüzden çoğu ekip yine de API üzerinden erişecek.

Kimi K3 gerçekten Fable 5'ten daha mı iyi?

Göreve bağlı. K3, Claude Fable 5'i SWE Marathon, Program Bench ve Arena'nın kör ön yüz kodlama oylamasında geçiyor. Fable 5 hâlâ FrontierSWE, HLE-Full ve genel toplam zeka sıralamalarında önde. Her lansman benchmarkı da her satıcının kendi ortamında çalıştı, bu yüzden tekil-benchmark zaferlerini yönü gösteren veriler olarak görün.

Kimi K3 kodlama için iyi mi?

Evet, özellikle şu anda önde olduğu uzun, sürdürülebilir kodlama oturumları ve ön yüz işleri için. Ajan tabanlı ve terminal görevlerinde de güçlü. Ana dezavantaj maliyet: tek ve pahalı bir akıl yürütme seviyesiyle, sıradan çağrılarda fazla ödeme yaptırıyor, bu yüzden yüksek hacimli rutin işler için onu daha ucuz modellerle eşleştirin.

Kimi K3'e nasıl erişebilirim?

Kimi K3'ü Kimi web uygulaması, Kimi Work ve Kimi Code üzerinden veya kimi-k3 model kimliğiyle API üzerinden kullanabilirsiniz. API, OpenAI-SDK uyumlu, yani mevcut bir OpenAI tarzı entegrasyona eklemek çoğunlukla bir yapılandırma değişikliği.

Önemli Çıkarımlar

• Kimi K3, kapalı sınır çizgisiyle gerçek anlamda yumruk yumruğa gelen ilk açık ağırlıklı model; SWE Marathon'da önde ve Arena'nın kör ön yüz kodlama oylamasında Claude Fable 5'in üzerinde zirvede.
• Sınıra yakın, ama sınırı aşan değil. Bağımsız Artificial Analysis onu 189 model içinde #4 olarak sıralıyor ve en zorlu akıl yürütme ve sınır-kodlama testlerinde Fable 5'in gerisinde kalıyor.
• İsimde açık, pratikte beklemede. Ağırlıklar 27 Temmuz 2026'ya kadar yayımlanmıyor, bu yüzden o zamana kadar ne kendi kendine barındırma ne de bağımsız değerlendirme mümkün.
• Fiyat, ucuz-Çin-yapay-zekası dönemini bitirdi. Milyon token başına $3/$15 ile, K3'ü uygun fiyatlı tutan şey önbellek disiplini; soğuk tek seferlik çağrılar için değil, sıcak ve bağlam ağırlıklı bir döngü için bütçe yapın.
• Ajan tabanlı araştırma ve uzun soluklu kodlama için en iyisi. Ağırlıklara bugün ihtiyacınız varsa veya maliyete duyarlı yüksek hacimli trafik çalıştırıyorsanız, bekleyin veya daha ucuz bir model seçin. Karar vermek için yardım istiyorsanız bizimle iletişime geçin.