Moonshot AI a présenté Kimi K3, un modèle open source de 2 800 milliards de paramètres qui, selon ses propres données, surpasse plusieurs modèles commerciaux en programmation et en traitement de documents.
Moonshot AI, l'entreprise chinoise derrière l'assistant Kimi, a présenté Kimi K3, un modèle open source de 2 800 milliards de paramètres. Selon l'entreprise, c'est le premier modèle ouvert à atteindre cette échelle, conçu pour la programmation, l'analyse de documents et les tâches nécessitant de conserver le contexte de longues sessions, puisqu'il prend en charge jusqu'à un million de tokens à la fois.
L'entreprise reconnaît que, en performance générale, K3 reste derrière les modèles commerciaux les plus puissants, comme Claude Fable 5 et GPT-5.6 Sol. Cependant, sur plusieurs tests de programmation et de travail de bureau, ses résultats égalent ou dépassent d'autres modèles de référence, dont Claude Opus 4.8 et GPT-5.5. En navigation web et automatisation, il obtient les meilleurs scores de la comparaison.
Un aspect que l'entreprise met en avant est le rapport entre performance et coût : sur plusieurs tests, K3 obtient des résultats similaires ou supérieurs à ceux de Claude Opus 4.8 ou Claude Mythos 5, pour un coût par tâche nettement inférieur. L'accès via l'interface de programmation coûte 0,30 dollar par million de tokens d'entrée déjà en cache, 3 dollars pour ceux qui ne le sont pas, et 15 dollars par million de tokens générés en sortie.
Sur son fonctionnement interne, Moonshot AI explique que le modèle combine deux mécanismes d'attention propriétaires avec une architecture d'experts où seule une petite partie des 896 disponibles s'active pour chaque tâche, réduisant le coût de calcul sans perdre en capacité. L'entreprise signale aussi des limites : le modèle peut prendre des décisions non demandées lors de tâches longues, et devient instable si l'on bascule vers K3 en cours de session depuis un autre modèle.
Kimi K3 est déjà disponible dans l'application Kimi, dans sa version bureau pour le travail, dans l'outil Kimi Code et via l'API. Les poids complets du modèle seront publiés avant le 27 juillet 2026.
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