Kimi K3
O modelo de pesos abertos da Moonshot AI com 2.8 trilhões de parâmetros, janela de contexto de 1M de tokens e compreensão nativa de imagens e vídeos. É o modelo de pesos abertos mais bem colocado desta lista nos rankings de texto e Code Arena da LMArena.
Moonshot AIModelo de linguagemLançado em julho de 2026Dados conferidos em 18 de outubro de 2026
Onde as pessoas o colocam
Chat e perguntas do dia a dia (empate), 32.795 votos
Escrita (empate), 6.646 votos
Programar e criar apps, 19.220 votos
Pelos votos às cegas do LMArena, em que as pessoas escolhem a melhor de duas respostas anônimas. Veja as tabelas completas no ranking de IA.
No papel
Rankings de testes fixos da aba de benchmarks: Custo-benefício #8, Raciocínio #11, Velocidade #20.
Pontos fortes e fracos
- Melhor modelo de pesos abertos nos rankings de texto e Code Arena da LMArena
- Melhor pontuação de raciocínio em contexto longo desta lista (88.7% no AA-LCR)
- Pesos abertos no Hugging Face e uma API própria ($3 / $15 por milhão de tokens)
- Saída lenta na Artificial Analysis (42 tokens por segundo)
- Fraco em tarefas de agente no terminal (12.6% no Terminal-Bench 4.0 executado pela Artificial Analysis)
Ideal para
- O modelo aberto mais forte para chat e programação
- Documentos longos
- Escrita criativa com um modelo aberto
Todas as notas que temos
Cada barra compara este modelo com o melhor resultado de qualquer modelo desta página no mesmo teste.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1.487,1Pontuação na Arena 1487.1 (IC 95% 1482.5 a 1491.7); 32,795 votos; entrada "Kimi K3 (Max)"; posição 18 de 416 no ranking completo
- LMArena, escrita criativa1.461,3Pontuação na Arena 1461.3 (IC 95% 1453.1 a 1469.5); 6,646 votos; entrada "Kimi K3 (Max)"; posição 27 de 414 no ranking completo
- LMArena WebDev (programação)1.655,2Pontuação na Arena 1655.2 (IC 95% 1649.2 a 1661.2); 19,220 votos; entrada "Kimi K3 (Max)"; posição 14 de 144 no ranking completo
- LMArena Agent Arena0,019Pontuação IPS 0.0193 (IC 95% 0.0120 a 0.0267); 135,415 sessões; entrada "Kimi K3 (Max)"; posição 23 de 52 no ranking completo
- Artificial Analysis Intelligence Index43,643.6 no Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (a AA mostra 44), configuração "Kimi K3 (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)46,9%46.9% no Humanity's Last Exam (AA, 2,158 perguntas só de texto), configuração "Kimi K3 (max)"
- GPQA Diamond, ciência de pós-graduação93,5%93.5% no GPQA Diamond (AA; fora do índice da AA desde a v4.2), configuração "Kimi K3 (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (execução da Artificial Analysis)12,6%12.6% no Terminal-Bench 4.0 executado pela AA (harness mini-swe-agent), configuração "Kimi K3 (max)"
- Raciocínio com contexto longo (AA-LCR)88,7%88.7% no AA-LCR (raciocínio em contexto longo), configuração "Kimi K3 (max)"
- MMMU-Pro, compreensão de imagens80,5%80.5% no MMMU-Pro (compreensão de imagens, AA), configuração "Kimi K3 (max)"
- AA-Omniscience, acertos menos alucinações19,719.7 no AA-Omniscience Index (precisão de conhecimento menos alucinação, escala de -100 a 100), configuração "Kimi K3 (max)"
- Velocidade de saída, tokens por segundo42 t/s42 tokens de saída por segundo (mediana da AA), linha "Kimi K3 (max)"
- Custo por tarefa de teste da Artificial Analysis$2.00$2.00 para rodar uma tarefa do AA Intelligence Index, linha "Kimi K3 (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index51,951.9 no AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), melhor configuração listada "Kimi Code CLI - Kimi K3"
- Quebra-cabeças ARC-AGI-260,4%60.42% no ARC-AGI-2 (conjunto semiprivado), melhor configuração listada "Kimi K3 (Max)", $1.59 por tarefa
Compare com
- Claude Opus 5.5O modelo principal da Anthropic para programação com agentes de longa duração e trabalho intelectual, e o modelo que a Anthropic sugere como ponto de partida para a maioria das tarefas.
- Claude Fable 5.1O nível mais alto da Anthropic para o raciocínio mais difícil e trabalho de agentes de longo prazo, que a Anthropic recomenda quando o Opus 5.5 ainda não basta.
- Muse Spark 1.3O modelo Muse de preço intermediário da Meta, treinado para fluxos de trabalho com agentes e ajustado para programação competitiva, disponível pela Meta Model API.
- Muse WonderO mais novo modelo de ponta da Meta para programação, agentes de longa duração e uso do computador, lançado em 12 de outubro de 2026 pela Meta Model API e pelo Muse Code.