Moonshot выпустила Kimi K3 — крупнейшую открытую модель на 2,8 трлн параметров

Le laboratoire chinois Moonshot AI a présenté le 16 juillet 2026 Kimi K3, un modèle de langage doté de 2,8 billions de paramètres, qu'il présente comme le premier « modèle ouvert de classe 3 billions ». Les poids ouverts devraient être publiés d'ici le 27 juillet 2026 ; pour l'instant, le modèle n'est accessible que via le site et l'API de l'entreprise.

Ce que l'on sait sur Kimi K3

Kimi K3 est à ce jour le plus grand modèle de Moonshot AI : 2,8 billions de paramètres, soit plus du double du précédent Kimi, qui comptait mille milliards de paramètres. En taille, il a dépassé DeepSeek V4 Pro, avec 1,6 billion de paramètres, et, selon Moonshot, est devenu « le modèle le plus performant à ce jour ».

• 2,8 billions de paramètres — premier « modèle ouvert de classe 3 billions », devant DeepSeek V4 Pro (1,6 billion)
• Prix : 3 $ par million de tokens en entrée et 15 $ par million en sortie — le niveau de Claude Sonnet
• Le précédent Kimi K2.6 coûtait 0,95 $ et 4 $ par million de tokens — le prix a été multiplié plusieurs fois
• Poids ouverts promis pour le 27 juillet 2026
• Elo 1547 au test long-horizon knowledge work, +732 points par rapport à Kimi K2.6

Quelle est sa puissance ?

Selon les propres benchmarks de Moonshot, Kimi K3 devance Claude Opus 4.8 max et GPT-5.5 high, mais reste derrière Claude Fable 5 et GPT-5.6 Sol. Dans une évaluation indépendante d'Artificial Analysis, le modèle a obtenu la deuxième place au test des tâches de travail longues, derrière Claude Fable 5 seulement.

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Dans notre évaluation privée du long-horizon knowledge work, Kimi K3 atteint un Elo de 1547 — soit 732 points de plus que Kimi K2.6, et seulement derrière Claude Fable 5 », indique le rapport d'Artificial Analysis.

Selon les données d'Artificial Analysis, le coût par tâche de Kimi K3 est de 0,94 $ — à peu près comme GPT-5.6 Sol (1,04 $) et deux fois moins cher que Claude Opus 4.8 (1,80 $). Le modèle consomme par ailleurs 21 % de tokens de sortie en moins que Kimi K2.6. Sur le classement Arena.ai pour le code frontend, Kimi K3 s'est hissé à la première place, dépassant même Claude Fable 5.

Pourquoi ce prix est record

Kimi K3 est le modèle le plus cher jamais publié par un laboratoire chinois : 3 $ par million de tokens en entrée et 15 $ par million en sortie. C'est le niveau de la gamme Claude Sonnet d'Anthropic, et un bond spectaculaire par rapport au précédent Kimi K2.6, qui coûtait 0,95 $ et 4 $ par million de tokens.

Cette hausse de prix va de pair avec une hausse de taille : 2,8 billions de paramètres, soit plus du double du Kimi de la génération précédente qui comptait mille milliards de paramètres. Pour la première fois, Moonshot s'écarte de la stratégie de dumping habituelle des modèles chinois et positionne K3 comme un modèle phare, et non comme une alternative bon marché aux laboratoires occidentaux. Tous les chiffres publiés sont des benchmarks autodéclarés par Moonshot et une évaluation indépendante préliminaire ; le classement définitif de K3 ne sera donc clair qu'après l'ouverture des poids.

Ce que cela signifie

Les laboratoires chinois cessent de rivaliser uniquement sur le prix : Moonshot a publié le plus grand modèle ouvert et l'a, pour la première fois, positionné comme un modèle phare occidental. Si les poids sont effectivement publiés le 27 juillet 2026, les développeurs disposeront d'un modèle de 2,8 billions de paramètres qu'ils pourront faire tourner sur leur propre infrastructure.

Questions fréquentes

Quand les poids ouverts de Kimi K3 seront-ils publiés ?

Moonshot AI promet une publication ouverte des poids d'ici le 27 juillet 2026. D'ici là, le modèle n'est accessible que via le site et l'API de l'entreprise.

Combien coûte Kimi K3 via l'API ?

Kimi K3 coûte 3 $ par million de tokens en entrée et 15 $ par million en sortie — c'est le niveau de Claude Sonnet et le prix le plus élevé parmi les modèles des laboratoires chinois.

En quoi Kimi K3 diffère-t-il de DeepSeek V4 Pro ?

Kimi K3 est plus grand : 2,8 billions de paramètres contre 1,6 billion pour DeepSeek V4 Pro. C'est précisément grâce à cette taille que Moonshot qualifie K3 de premier « modèle ouvert de classe 3 billions ».