Теперь всем нужна Kimi K3

Moonshot AI представила Kimi K3 — свою крупнейшую и самую мощную модель. У неё 2,8 трлн параметров, контекст на миллион токенов и встроенная работа с изображениями и видео.

Kimi K3 построена на архитектуре Mixture of Experts. Внутри модели находятся 896 экспертных блоков, но для обработки каждого токена используются только 16.

То есть все 2,8 трлн параметров одновременно не работают. Модель выбирает нужных «экспертов» под конкретный запрос, что позволяет увеличивать общий масштаб без такого же роста стоимости каждого ответа.

Для работы с длинными материалами Moonshot использует собственный механизм Kimi Delta Attention. Благодаря ему модель получила контекстное окно на 1 048 576 токенов.

На практике в одну сессию можно поместить крупную кодовую базу, набор документов или десятки исследовательских материалов. Хотя миллион токенов контекста, конечно, ещё не гарантирует, что модель одинаково внимательно запомнит каждый абзац.

Moonshot позиционирует K3 прежде всего как модель для продолжительной самостоятельной работы:

Компания приводит впечатляющие примеры: от создания небольшого GPU-компилятора до обработки научных публикаций и разработки интерактивных отчётов.

Но пока это в основном демонстрации самого производителя. Их лучше воспринимать как иллюстрацию возможностей, а не как обещание, что любая задача теперь будет выполняться без участия человека.

Самый простой вариант — открыть Kimi.com и выбрать новую модель.

Для работы с кодом есть отдельный Kimi Code. Он умеет читать и изменять файлы, запускать команды, искать информацию в проекте и самостоятельно выполнять задачи по этапам.

После установки модель можно выбрать командой:

/model

K3 также можно подключить к Claude Code, Roo Code и другим инструментам. Для Claude Code доступна официальная инструкция Moonshot. Чтобы получить контекст на миллион токенов, в его настройках используется обозначение k3[1m]. В обычных API-запросах идентификатор модели — kimi-k3.

По официальному тарифу миллион токенов стоит:

Кэш здесь особенно важен. При работе с кодом агент постоянно отправляет модели одни и те же файлы и инструкции, поэтому повторно использованный контекст обходится в десять раз дешевле.

Moonshot называет Kimi K3 первой открытой моделью класса 3T. Но есть важное уточнение: на момент публикации полные веса ещё не доступны. Компания обещает выпустить их 27 июля 2026 года.

И даже после публикации запустить такую модель дома не получится. Для развёртывания K3 сама Moonshot рекомендует конфигурации от 64 ускорителей. Поэтому открытые веса здесь интересны в первую очередь исследовательским центрам и крупным инфраструктурным компаниям.

Moonshot честно указывает несколько проблем.

Во-первых, модель чувствительна к истории рассуждений. Если инструмент неправильно передаёт контекст или пользователь переключается на K3 посреди старой сессии, качество ответа может заметно снизиться.

Во-вторых, K3 склонна проявлять лишнюю инициативу. При неоднозначной задаче она может самостоятельно принять решение, которого пользователь от неё не ожидал. Поэтому границы допустимых действий лучше явно прописывать в системных инструкциях или файле AGENTS.md.

Наконец, сама Moonshot признаёт, что по общему пользовательскому опыту K3 пока уступает ведущим закрытым моделям. А результаты тестов стоит сравнивать осторожно: в опубликованных таблицах разные модели иногда запускались через разные агентские инструменты.

Kimi K3 уже стоит попробовать, если вы работаете с большими кодовыми базами, длинными документами или задачами, где агент должен действовать самостоятельно несколько часов.

Но выбирать её только из-за цифры «2,8 трлн» точно не стоит. Для обычного чата такой масштаб ничего не меняет, а для простых задач модель может оказаться избыточной и дорогой.

Главный интерес K3 не в количестве параметров, а в сочетании длинного контекста, мультимодальности и способности выполнять большие цепочки действий. Осталось проверить, насколько хорошо всё это работает не в демонстрациях Moonshot, а в реальных проектах.