Kimi K3 — Новый король ИИ. Нейронка дешевле Fable 5 и GPT-5.6, но уже породила десятки игр и интерфейсов
Модель вышла недавно, а разработчики вовсю пилят сотни проектов. За 3 доллара и 600 тысяч токенов — готовый гибрид CS и Portal. За 30 баксов — зомби-шутер с физикой и кровавыми эффектами. За один промпт — эмулятор Game Boy с тактильной отдачей кнопок. Причём в отличие от Fable 5 и GPT-5.6 Sol, Kimi K3 стоит в разы дешевле и уже доступна - здесь.
Что уже сделали?
Одной из главных сфер, где Kimi K3 произвела настоящий фурор, стала разработка игр. Вот лишь часть того, что создали за сутки:
· Эмулятор Game Boy — участник раннего тестирования создал с помощью K3 полноценный 3D-эмулятор Nintendo, который не просто имитирует консоль, а позволяет реально загружать и запускать игры. Модель даже воспроизвела «тактильную отдачу» кнопок. Раньше такое могли делать только дорогие закрытые модели.
· Полноценная хоррор-бродилка — сотрудник Moonshot AI за $30 создал зомби-шутер с работающим физическим движком, эффектами разлетающейся крови и полным игровым циклом.
· Игра в стиле Animal Crossing
· RPG-фэнтези с крутой боевкой
· Полёты по киберпанк-городу на паутине
· Интерфейс macOS — один промпт и 15 минут
· 3D-сцена с текстурами, светом и деталями
· Гибрид CS2 и Portal — энтузиаст ChrissGPT создал многопользовательскую арену, объединившую механику стрельбы из тактических шутеров и порталы для перемещения по карте. На создание ушло 600 000 токенов, а стоимость через API составила всего $3.24.
Попробовать революционный ИИ - здесь
Kimi K3 против конкурентов: цена решает всё
Стоимость — главный козырь Kimi K3:
· API Kimi K3: 15 на выходе
· Fable 5: ~50 (в 3 раза дороже)
· GPT-5.6 Sol: дороже в 2 раза
Реальный пример: та же задача по созданию гибрида CS и Portal:
· Kimi K3: $3.24
· Fable 5: $10.8
· GPT-5.6 Sol: $6
Экономия очевидна — можно выполнять задачи и не тратить кучу токенов.
Что такое Kimi K3 и где её взять?
17 июля 2026 года китайская Moonshot AI выпустила Kimi K3 — крупнейшую в мире open-source модель с 2,8 трлн параметров (это в 4 раза больше, чем у DeepSeek R1).
Она уже доступна - здесь
Модель отлично справляется с чтением больших код-баз, фронтендом, играми и долгими агентными задачами.