Auf den Punkt: Kimi K3 ist das erste „Open 3T-Klasse"-Modell eines chinesischen Labs mit Preisen von 3 US-Dollar pro Million Input-Token und 15 Dollar pro Million Output-Token – deutlich teurer als frühere Moonshot-Modelle.
Das chinesische KI-Labor Moonshot AI hat Kimi K3 angekündigt und positioniert es als sein leistungsstärkstes Modell mit 2,8 Billionen Parametern. Das Modell wird ab 27. Juli 2026 als Open-Weight-Release verfügbar sein.
Moonshot AI gab Kimi K3 mit 2,8 Billionen Parametern als sein leistungsstärkstes Modell bekannt. Es ist bereits über die Website und API verfügbar, eine Open-Weight-Version wird für den 27. Juli 2026 versprochen. Das Modell verdrängt DeepSeeks 1,6-Billionen-Parameter-Modell v4 Pro vom Platz als größtes offenes Modell.
In den Benchmark-Ergebnissen zeigt Kimi K3 bei Artificial-Analysis-Messungen einen Elo-Wert von 1547 auf der hausinternen Langzeit-Wissensarbeit-Evaluierung – eine Steigerung von 732 Punkten gegenüber Kimi K2.6. Das Modell liegt damit hinter Claude Fable 5, übertrifft aber Claude Opus 4.8 max und GPT-5.5 high. Die Token-Effizienz verbesserte sich: K3 nutzt 21 Prozent weniger Output-Token als K2.6. Die Kosten pro Task liegen bei 0,94 US-Dollar und damit unter dem Niveau von Opus 4.8 (1,80 Dollar) und über Open-Weight-Konkurrenten. Im Frontend-Code-Wettbewerb auf Arena.ai führt Kimi K3 aktuell.
Die Preisgestaltung markiert einen wesentlichen Kurswechsel: Mit 3 Dollar pro Million Input-Token und 15 Dollar pro Million Output-Token liegt Kimi K3 auf dem gleichen Niveau wie Anthropic Claude Sonnet und ist damit das teuerste Modell eines chinesischen Labs – eine erhebliche Steigerung gegenüber Kimi K2.6 mit 0,95 beziehungsweise 4 Dollar. Die Modellgröße von 2,8 Billionen Parametern übersteigt K2.6 um das Mehr als Doppelte.
Der Praktikabilität von Benchmark-Tests wie der klassischen Pelikan-auf-Fahrrad-Aufgabe sind allerdings Grenzen gesetzt: Sie decken nicht ab, worauf es heute ankommt – zuverlässiges Tool-Calling und die Fähigkeit, Werkzeuge in längeren Gesprächsverläufen konsistent einzusetzen. Die Korrelation zwischen der Pelikan-Benchmark und der tatsächlichen Modellqualität ist nach 21 Monaten weitgehend aufgelöst worden.
Quelle: simonwillison.net · Erschienen 16. Juli 2026
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