Kimi K3
Le modèle en poids ouverts de Moonshot AI avec 2.8 billions de paramètres, une fenêtre de contexte de 1M de tokens et une compréhension native des images et des vidéos. C'est le modèle en poids ouverts le mieux classé de cette liste sur les classements texte et Code Arena de LMArena.
Moonshot AIModèle de langageSorti en juillet 2026Données vérifiées le 18 octobre 2026
Son classement selon le public
Chat et questions du quotidien (égalité), 32 795 votes
Écriture (égalité), 6 646 votes
Coder et créer des apps, 19 220 votes
D'après les votes à l'aveugle de LMArena, où le public choisit la meilleure de deux réponses anonymes. Voir les tableaux complets dans le classement IA.
Sur le papier
Classements issus de tests fixes, dans l'onglet benchmarks : Rapport qualité-prix #8, Raisonnement #11, Vitesse #20.
Points forts et points faibles
- Meilleur modèle en poids ouverts sur les classements texte et Code Arena de LMArena
- Meilleur score de raisonnement sur long contexte de cette liste (88.7% sur AA-LCR)
- Poids ouverts sur Hugging Face plus une API officielle ($3 / $15 par million de tokens)
- Sortie lente sur Artificial Analysis (42 tokens par seconde)
- Faible sur les tâches d'agent dans le terminal (12.6% sur Terminal-Bench 4.0 selon Artificial Analysis)
Idéal pour
- Le modèle ouvert le plus fort pour le chat et la programmation
- Documents longs
- Écriture créative avec un modèle ouvert
Tous nos scores
Chaque barre compare ce modèle au meilleur résultat obtenu par un modèle de cette page sur le même test.
- LMArena, arène texte (votes humains)1 487,1Score Arena 1487.1 (IC à 95% de 1482.5 à 1491.7) ; 32,795 votes ; entrée "Kimi K3 (Max)"; position 18 sur 416 au classement complet
- LMArena, écriture créative1 461,3Score Arena 1461.3 (IC à 95% de 1453.1 à 1469.5) ; 6,646 votes ; entrée "Kimi K3 (Max)"; position 27 sur 414 au classement complet
- LMArena WebDev (code)1 655,2Score Arena 1655.2 (IC à 95% de 1649.2 à 1661.2) ; 19,220 votes ; entrée "Kimi K3 (Max)"; position 14 sur 144 au classement complet
- LMArena Agent Arena0,019Score IPS 0.0193 (IC à 95% de 0.0120 à 0.0267) ; 135,415 sessions ; entrée "Kimi K3 (Max)"; position 23 sur 52 au classement complet
- Artificial Analysis Intelligence Index43,643.6 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA affiche 44), réglage "Kimi K3 (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)46,9%46.9% sur Humanity's Last Exam (AA, 2,158 questions texte uniquement), réglage "Kimi K3 (max)"
- GPQA Diamond, sciences de niveau master et doctorat93,5%93.5% sur GPQA Diamond (AA ; ne fait plus partie de l'index AA depuis v4.2), réglage "Kimi K3 (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (exécution Artificial Analysis)12,6%12.6% sur Terminal-Bench 4.0 exécuté par AA (harnais mini-swe-agent), réglage "Kimi K3 (max)"
- Raisonnement sur contexte long (AA-LCR)88,7%88.7% sur AA-LCR (raisonnement sur long contexte), réglage "Kimi K3 (max)"
- MMMU-Pro, compréhension d'images80,5%80.5% sur MMMU-Pro (compréhension d'images, AA), réglage "Kimi K3 (max)"
- AA-Omniscience, exactitude moins hallucinations19,719.7 sur l'AA-Omniscience Index (exactitude des connaissances moins hallucinations, de -100 à 100), réglage "Kimi K3 (max)"
- Vitesse de génération, tokens par seconde42 t/s42 tokens de sortie par seconde (médiane AA), ligne "Kimi K3 (max)"
- Coût par tâche de test Artificial Analysis$2.00$2.00 pour exécuter une tâche de l'AA Intelligence Index, ligne "Kimi K3 (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index51,951.9 sur l'AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), meilleure configuration listée "Kimi Code CLI - Kimi K3"
- Puzzles ARC-AGI-260,4%60.42% sur ARC-AGI-2 (ensemble semi-privé), meilleur réglage listé "Kimi K3 (Max)", $1.59 par tâche
Comparer avec
- Claude Opus 5.5Le modèle phare d'Anthropic pour la programmation agentique de longue durée et le travail intellectuel, et celui qu'Anthropic conseille pour commencer dans la plupart des cas.
- Claude Fable 5.1Le niveau le plus élevé d'Anthropic pour le raisonnement le plus difficile et le travail d'agent sur de longues durées, recommandé par Anthropic quand Opus 5.5 ne suffit pas.
- Muse Spark 1.3Le modèle Muse de milieu de gamme de Meta, entraîné pour les workflows agentiques et optimisé pour la programmation compétitive, disponible via la Meta Model API.
- Muse WonderLe tout nouveau modèle de pointe de Meta pour la programmation, les agents de longue durée et l'utilisation d'ordinateur, sorti le 12 octobre 2026 via la Meta Model API et Muse Code.