Kimi K3とは何か？ 2026年に向けた開発者向け完全ガイド

TL;DR Kimi K3はMoonshot AIの新しい2.8兆パラメータのオープンソースモデルです。2026年8月現在、これはリリースされた中で最大のオープンウェイトモデルであり、896のエキスパートを横断してトークンあたり1040億の活性パラメータを持ちます。1,048,576トークンのコンテキストウィンドウ（Kimi K2.7 Codeのちょうど4倍）をサポートし、テキスト、画像、動画をネイティブに扱います。Kimi K3は、ベンチマークテストにおいてClaude Fable 5やGPT-5.6 Solのような最先端のプロプライエタリモデルと互角に渡り合います。Hugging Face、OpenRouter、Fireworks AI、Baseten、Together AI、またはMoonshot自身のプラットフォームを通じてアクセスできます。ほとんどのファーストパーティプロバイダーは100万トークンあたり3ドル/15ドルを請求し、OpenRouterの最も安価なルートはそれらを下回ります。自己ホストは技術的には可能ですが、「可能」というのは最低8台のエンタープライズグレードアクセラレータと高額なハードウェア費用を意味します。クリプトマイナーでさえK3を実行するのに十分なハードウェアを持っていません。私たちはKimi K3をOpenCodeで実行し、Firecrawl MCPを使用してライブウェブアクセスを可能にしました。Firecrawl MCPはKimi K3の知識ベースを拡張し、ライブウェブデータへのアクセスを提供します。 Kimi K3とは何か？ Kimi K3はMoonshot AIの最新のオープンウェイトモデルであり、2026年8月現在、2.8兆パラメータを持つ同社がリリースした中で最大のモデルです。Kimi K2.7 Codeの後継であり、テキスト、画像、動画をネイティブに読み込み、単一のコンテキストウィンドウで最大1,048,576トークンを保持できます。Moonshotは2026年7月16日にAPIアクセスを公開し、その後7月27日にフルウェイトを公開しました。 Kimi K3のスペックは？ Kimi K3は、特にオープンソースモデルとしては非常に印象的なスペックを備えています。Kimi K3は2.8兆パラメータを持ちます。GLM-5.2やKimi K2.7 Codeのようなモデルは、約7000億から1兆強の範囲です。そのアーキテクチャは、異なるタスクを実行する際に896個の異なるエキスパートをKimi K3に提供します。また、100万トークンを超えるコンテキストウィンドウも誇ります。Kimi K2.7 Codeのコンテキストウィンドウはわずか262,144トークンでしたが、K3はそれを4倍にしました。Kimi K3はテキスト、画像、動画をネイティブにサポートします。 総パラメータ数: 2.8兆 トークンあたりの活性化パラメータ数: 1040億 アーキテクチャ: Mixture-of-Experts (MoE), Stable LatentMoE エキスパート数: 合計896、トークンあたり16選択、2共有 レイヤー数: 93 (69 KDA + 24 Gated MLA, 1密結合レイヤー) コンテキストウィンドウ: 1,048,576トークン 量子化: MXFP4 MoEエキスパートウェイト / MXFP8アクティベーション、SFT以降量子化認識トレーニング済み（非エキスパートコンポーネントは高精度を維持） モダリティ: テキスト、画像、動画（ネイティブ）; ビジョンエンコーダー MoonViT-V2 (4Mパラメータ) ライセンス: カスタム「Kimi K3 License」（プレーンMITではない） これらの統計はKimi K3のHugging Faceページからのものです。MoonshotのKimi K3技術レポートは、Kimi Delta Attention、Attention Residuals、Stable LatentMoEを含むアーキテクチャとトレーニングの変更が、Kimi K2と比較して全体のスケーリング効率で約2.5倍の向上に貢献したと評価しています。Kimiのウェイトは2026年7月27日に公開されました。これはKimi.aiのX投稿で確認できます。 Kimi K3コーディングベンチマーク Moonshot AIの技術ブログでは、最先端のプロプライエタリモデルに匹敵するKimi K3のベンチマークについて詳しく説明しています。このセクションのすべての数値はそのブログからのものです。一部の数値は、ローンチ後に改訂されたarXivの技術レポートでわずかに変更されているため、特定のスコアが重要な場合は両方を確認する価値があります。出典: https://www.kimi.com/blog/kimi-k3 DeepSWE: GPT-5.5にほぼ同点、67.5対67.0でわずかに上回る。Kimi K3はGPT-5.6 Sol (73.0) とClaude Fable 5 (70.0) に次ぐ位置でした。 FrontierSWE: 81.2のスコアでGPT-5.6 Sol、GLM-5.2、Opus 4.8、GPT-5.5を上回り、Claude Fable 5 (86.6) に次ぐ2位でした。 Kimi Code Bench 2.0 (内部): Claude Fable 5 (76.9) に次ぐ72.9のスコアで2位でした。 Terminal Bench 2.1: 88.3のスコアでGPT-5.6 Sol (88.8) にほぼ同点、2位でした。 Program Bench: GPT-5.6 Sol (77.6) を含む他のすべてのモデルを77.8のスコアで上回りました。 SWE Marathon: 42.0のスコアを記録し、テストされた他のすべてのモデルを上回りました。Claude Fable 5がこれらのタスクの35%でハーネスフォールバックにヒットしたことは注目に値し、そのスコアを35.0に引き下げています。 Kimi K3一般エージェントパフォーマンス 出典: https://www.kimi.com/blog/kimi-k3 GDPval-AA V2 Elo: Fable 5とGPT-5.6 Solに次ぐ位置でしたが、他のすべてのモデルを上回りました。 AA-Briefcase Elo: Claude Fable 5 (1583) に次ぐ2位 (1548) でした。 Automation Bench: 他のすべてのモデル (30.8) を上回りました。最も近い2位はGPT-5.6 Sol (29.7) でした。 JobBench: Claude Fable 5 (57.4) に次ぐ2位 (52.9) でした。 SpreadsheetBench 2: 34.8のスコアで他のすべてのモデルを上回りました。Claude Fableは34.7で2位でした。 BrowseComp: 91.2のスコアで他のすべてのモデルをアウトパフォームしました。GPT-5.6 Solは90.4で2位でした。この91.2はコンテキスト圧縮戦略を使用しています。コンテキスト管理なしでフル1Mウィンドウで実行すると、K3は90.4を記録し、Solと同点になります。 Kimi K3ビジュアルエージェントパフォーマンス 出典: https://www.kimi.com/blog/kimi-k3 Kimi K3は両方のテストでClaude Fable 5に次ぐ2位であり、両方の数値セットはPythonツールアシスト実行によるものです。CharXiv (RQ) でPythonを使用した場合、Kimi K3はFable 5の93.5に対して91.3を記録しました。ZeroBenchでPythonを使用した場合、Kimi K3はFable 5の46.0に対して41.0でGPT-5.5と同点でしたが、GPT-5.6 SolとClaude Opus 4.8は両方とも40未満でした。この修飾子が重要です。ツールアクセスなしでは、K3はCharXivで84.8、ZeroBenchで23.0に低下し、後者ではFable 5に後れを取るのではなく同点になります。 Kimi K3は視覚タスクの処理に非常に効率的です。プロジェクトでエージェント型ブラウザ自動化やコンピュータビジョンを必要とするその他のタスクが必要な場合、Kimi K3は間違いなく検討する価値があります。 Kimi K3はどこで入手できますか？ | プロバイダー | 入力 (100万トークンあたり) | キャッシュ入力 (100万トークンあたり) | 出力 (100万トークンあたり) | |---|---|---|---| | Hugging Face | 無料 (ウェイトダウンロード) | なし | なし | | OpenRouter (最安値ルート) | $2.80 | $0.29 | $14.00 | | Fireworks AI | $3.00 | $0.30 | $15.00 | | Baseten | $3.00 | $0.30 | $15.00 | | Together AI | $3.00 | $0.30 | $15.00 | | 公式Kimiウェブサイト (platform.kimi.ai) | $3.00 | $0.30 | $15.00 | Hugging Face: Moonshot AIから直接Kimi K3のウェイトを取得できる正規のソースです。自己ホストする場合はここから始めてください。 OpenRouter: Kimi K3をホストするさまざまなプロバイダーにわたる単一のAPIエンドポイントを提供するルーティングレイヤーです。自動フェイルオーバーと3つのルーティングモード（Balanced、Nitro for speed、Exacto for tool-calling accuracy）を備えています。ヘッドラインの入力あたり2.80ドル/100万トークン、出力あたり14.00ドル/100万トークンは、OpenRouter全体のレートではなく、最も安価なルーティングされたプロバイダーです。個々のエンドポイントは、入力あたり2.80ドルから6.00ドル、出力あたり14.00ドルから22.50ドルの範囲であり、Moonshot自身のここでのエンドポイントは3.00ドル/15.00ドルです。フル1,048,576トークンのコンテキストが利用可能ですが、最大出力トークンはプロバイダーによって異なります。 Fireworks AI: Fast、Priority、US-onlyサーバーレスティア（規制産業向け）に加え、オンデマンド専用GPUデプロイメントおよびLoRAファインチューニングサポートを備えたマネージドAPIアクセスを提供します。標準価格は、入力あたり3.00ドル/100万トークン、キャッシュ入力あたり0.30ドル/100万トークン、出力あたり15.00ドル/100万トークンです。より高速なティアは、それに加えて（Priority +25%、Fast +50%、US-only +10%）追加料金がかかります。すべてのFireworks推論でデフォルトでゼロデータ保持が有効になっています。 Baseten: トークンごとの従量課金モデルAPI（入力あたり3.00ドル/100万トークン、キャッシュあたり0.30ドル/100万トークン、出力あたり15.00ドル/100万トークン）を提供します。Basetenは通常、プラットフォーム上で専用および自己ホスト型デプロイメントも販売していますが、K3はModel APIのみでローンチしました。モデルページにライセンスがMITと記載されていますが、これは誤りです。Hugging Faceが権威です。 Together AI: Claude Fable 5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Luna、Grok 4.5との詳細な公開ベンチマーク比較を備えたサーバーレスおよび専用推論を提供します。価格設定: 入力あたり3.00ドル/100万トークン（キャッシュ0.30ドル）、出力あたり15.00ドル/100万トークン。モデルページには2026年7月27日のリリースが記載されていますが、K3ガイドではTogetherでの利用可能日は8月1日となっています。 公式Kimiウェブサイト: Moonshot自身のコンシューマーチャットインターフェースおよびplatform.kimi.ai API（モデル名 kimi-k3）で、OpenAI/Anthropic互換のAPI形式です。サードパーティプロバイダーをスキップしたい場合は、Moonshotへの最も直接的なルートです。価格設定も、入力あたり3.00ドル/100万トークン（キャッシュ0.30ドル）、出力あたり15.00ドル/100万トークンです。すべてのファーストパーティプロバイダーは、同じ3.00ドル/100万トークン（入力）、