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Kimi K3OPEN
Kimi K3 è un modello di ragionamento multimodale open-weight con 2.8T di parametri di Moonshot AI.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $6 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 0% dei 191 modelli open-weight monitorati qui
- 7 di 7 modelli Moonshot AI monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per Kimi K3, misurati da Artificial Analysis. Più alto è meglio. Modalità di misurazione: max.
I modelli a questo livello costano $3 per 1M token (mediana di 6) — questo costa $6.
Più economico e migliore su questo indice: Claude Opus 5 (batch) · GPT-5.6 Sol · Grok 4.6 e 1 in più
Informazioni su questo modello
Kimi K3 è un modello AI open-weight di Moonshot AI. È possibile scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi di seguito sono i listini delle API ospitate, aggiornati giornalmente, per quando si preferisce la comodità rispetto al self-hosting.
Domande frequenti
Cos'è Kimi K3?
Kimi K3 è un modello di linguaggio AI di Moonshot AI. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 59.7 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
Kimi K3 è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi ospitare Kimi K3 autonomamente e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $3 per milione di token in input e $15 per milione di token in output.
A cosa serve Kimi K3?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 93.5%, Humanity's Last Exam 46.9%, Long Context Reasoning 82.7%, SciCode 58.7%, τ-Bench Banking 46%, Terminal-Bench 85%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Quanto è veloce Kimi K3?
Genera circa 37.9 token al secondo, con una mediana 5.48s di ritardo prima del primo token. Misurato indipendentemente da Artificial Analysis.
Posso ospitare Kimi K3 autonomamente?
Sì. Kimi K3 ha open weights, quindi può scaricarlo ed eseguirlo sul suo GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.