Kimi K3
Réseau Neuronal
Kimi K3 est un modèle de raisonnement multimodal de Moonshot AI à poids ouverts, idéal pour le code complexe et les scénarios d'agents.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Kimi K3?
Kimi K3 est un modèle de raisonnement multimodal de Moonshot AI avec 2,8 billions de paramètres et des poids ouverts. Il excelle dans la programmation complexe, la gestion des connaissances et les longs scénarios d'agents où la tâche est résolue par une chaîne d'étapes plutôt que par une réponse unique. La version batch est conçue pour le traitement par lots. Via BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : paiement en roubles par carte russe, uniquement pour les jetons consommés, sans abonnement. Accédez à plus de 250 modèles dans une seule fenêtre pour comparer les réponses sur un même prompt. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés, et les entreprises bénéficient de contrats, factures et d'un panneau d'administration avec limites. Les développeurs utilisent Kimi K3 pour le refactoring, l'analyse de bases de code inconnues et le débogage. Les analystes l'utilisent pour vérifier des faits dans des documents volumineux, les équipes produit pour créer des agents autonomes, et les chercheurs pour analyser des calculs techniques.Questions fréquentes sur Kimi K3
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel de Moonshot AI avec un contexte de 1 048 576 jetons. Il accepte du texte, des documents et des images, raisonne avant de répondre et appelle des fonctions. Adapté à l'analyse de documentation volumineuse, au travail sur le code (écriture, refactoring, débogage), ainsi qu'à l'analyse et aux tâches STEM.
Le modèle génère jusqu'à 16 384 jetons par réponse, suffisant pour une section de documentation, un module de code ou une analyse détaillée. Pour un volume plus important, divisez la tâche : la fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons permet de garder tout le dialogue et les sources en mémoire.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé : le modèle établit d'abord une chaîne d'étapes avant de formuler le résultat. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, résolution de contradictions et débogage, où il est crucial de suivre une démarche logique plutôt que de deviner.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge, permettant de connecter le modèle à des outils, bases de données et services internes. Dans BotHub, tout passe par une API compatible OpenAI : changez de modèle sans réécrire l'intégration, et vos jetons ne sont pas perdus.
Les images et documents, oui : envoyez une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un tableau pour obtenir une analyse textuelle. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués dans nos données, il ne faut donc pas les inclure dans le scénario ; si nécessaire, passez à un modèle spécialisé dans la même fenêtre.
Nous n'avons pas de données spécifiques sur les langues, nous ne pouvons donc pas promettre de résultats précis. Testez le modèle avec vos propres prompts et comparez-le avec d'autres dans la même fenêtre. L'interface du site et du bot Telegram est en russe, le paiement se fait par carte russe, et l'accès est possible sans VPN ni carte étrangère.