Kimi K3
El modelo de pesos abiertos de Moonshot AI con 2.8 billones de parámetros, una ventana de contexto de 1M tokens y comprensión nativa de imágenes y video. Es el modelo de pesos abiertos mejor ubicado de esta lista en las tablas de texto y Code Arena de LMArena.
Moonshot AIModelo de lenguajeLanzado en julio de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Dónde lo sitúa la gente
Chat y preguntas del día a día (empate), 32.795 votos
Escritura (empate), 6646 votos
Programar y crear apps, 19.220 votos
Según los votos a ciegas de LMArena, donde la gente elige la mejor de dos respuestas anónimas. Mira las tablas completas en el ranking de IA.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Relación calidad-precio #8, Razonamiento #11, Velocidad #20.
Puntos fuertes y débiles
- El mejor modelo de pesos abiertos en las tablas de texto y Code Arena de LMArena
- El mejor puntaje de razonamiento con contexto largo de esta lista (88.7% en AA-LCR)
- Pesos abiertos en Hugging Face más una API propia ($3 / $15 por millón de tokens)
- Salida lenta en Artificial Analysis (42 tokens por segundo)
- Débil en tareas de agentes en la terminal (12.6% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por Artificial Analysis)
Ideal para
- El modelo abierto más fuerte para chat y programación
- Documentos largos
- Escritura creativa con un modelo abierto
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1487,1Puntaje Arena 1487.1 (IC 95% 1482.5 a 1491.7); 32,795 votos; entrada "Kimi K3 (Max)"; puesto 18 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1461,3Puntaje Arena 1461.3 (IC 95% 1453.1 a 1469.5); 6,646 votos; entrada "Kimi K3 (Max)"; puesto 27 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1655,2Puntaje Arena 1655.2 (IC 95% 1649.2 a 1661.2); 19,220 votos; entrada "Kimi K3 (Max)"; puesto 14 de 144 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,019Puntaje IPS 0.0193 (IC 95% 0.0120 a 0.0267); 135,415 sesiones; entrada "Kimi K3 (Max)"; puesto 23 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index43,643.6 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 44), configuración "Kimi K3 (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)46,9%46.9% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "Kimi K3 (max)"
- GPQA Diamond, ciencia de nivel de posgrado93,5%93.5% en GPQA Diamond (AA; ya no forma parte del índice de AA desde v4.2), configuración "Kimi K3 (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)12,6%12.6% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "Kimi K3 (max)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)88,7%88.7% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "Kimi K3 (max)"
- MMMU-Pro, comprensión de imágenes80,5%80.5% en MMMU-Pro (comprensión de imágenes, AA), configuración "Kimi K3 (max)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones19,719.7 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "Kimi K3 (max)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo42 t/s42 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "Kimi K3 (max)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$2.00$2.00 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "Kimi K3 (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index51,951.9 en el AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), mejor configuración listada "Kimi Code CLI - Kimi K3"
- Puzles ARC-AGI-260,4%60.42% en ARC-AGI-2 (conjunto semiprivado), mejor configuración listada "Kimi K3 (Max)", $1.59 por tarea
Compáralo con
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- Muse Spark 1.3El modelo Muse de precio medio de Meta, entrenado para flujos de trabajo con agentes y ajustado para programación competitiva, disponible a través de la Meta Model API.
- Muse WonderEl modelo de frontera más nuevo de Meta para programación, agentes de larga duración y uso de computadora, publicado el 12 de octubre de 2026 a través de la Meta Model API y Muse Code.