Kimi K3
Red Neuronal
Kimi K3 es un modelo de razonamiento multimodal de Moonshot AI con pesos abiertos, ideal para código complejo y escenarios de agentes.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Kimi K3?
Kimi K3 es un modelo de razonamiento multimodal de Moonshot AI con 2,8 billones de parámetros y pesos abiertos. Destaca en programación compleja, gestión de conocimientos y escenarios de agentes largos donde la tarea se resuelve mediante pasos. La versión batch está diseñada para el procesamiento por lotes. A través de BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: pago en rublos con tarjetas rusas, solo por tokens consumidos, sin suscripción. Accede a más de 250 modelos en una sola ventana para comparar respuestas. La API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los chats están cifrados y las empresas disponen de contratos, facturas y panel de administración. Los desarrolladores usan Kimi K3 para refactorización, análisis de código y depuración; los analistas para verificar datos de materiales extensos; los equipos de producto crean agentes que dividen tareas; y los investigadores analizan cálculos técnicos.Preguntas frecuentes sobre Kimi K3
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Moonshot AI con un contexto de 1.048.576 tokens. Acepta texto, documentos e imágenes, razona antes de responder y llama a funciones. Es adecuado para analizar documentación extensa, trabajar con código (escritura, refactorización, depuración), así como para análisis y tareas STEM.
El modelo genera hasta 16.384 tokens por respuesta, suficiente para una sección extensa de documentación, un módulo de código grande o un análisis detallado. Si necesitas más volumen, divide la tarea: la ventana de contexto de 1.048.576 tokens permite mantener todo el diálogo y el código fuente a la vista.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado: el modelo primero construye una cadena de pasos y luego formula el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de requisitos contradictorios y depuración, donde es importante llegar al resultado paso a paso en lugar de adivinar.
Sí, se admiten llamadas a funciones (function calling) y salida JSON estructurada, por lo que el modelo puede conectarse a herramientas, bases de datos y servicios internos. En BotHub, todo funciona a través de una API compatible con OpenAI: puedes cambiar de modelo sin reescribir la integración y los tokens no caducan.
Imágenes y documentos, sí: envía una captura de pantalla, esquema, PDF o tabla y obtén un análisis en texto. El audio y el video no están marcados en nuestros datos, por lo que no se recomienda incluirlos en el escenario; si es necesario, cambia a un modelo especializado en la misma ventana.
No tenemos datos sobre características lingüísticas específicas, por lo que no podemos prometer detalles; prueba el modelo con tus propios prompts y compáralo con otro en la misma ventana. La interfaz del sitio y del bot de Telegram está en ruso, el pago se realiza con tarjetas rusas y el acceso es sin VPN ni tarjetas extranjeras.