Kimi K3 は Moonshot AI の旗艦モデルで、Kimi アプリ、CLI、デスクトップで利用できます。2つのバリアントがあり、K3 Max（「Chat & Agent、旗艦オールラウンダー」）とK3 Swarm Max（「大規模検索、バッチ処理などを一度に実行」）で、目玉機能は Agent Swarm です。これは、ネイティブなビジョン機能と100万トークンのコンテキストを備えた、2.8兆パラメータの Mixture-of-Experts モデルです（アプリでは上位会員プランに制限され、API では一律）。Moonshot は公式ベンチマークと API 料金（100万トークンあたり $3/$15）を掲載した tech blog を公開しており、この仕様書はリークではなく本物です。まだ残っている唯一の項目は open-weights の公開で、2026年7月27日までに予定されています。
Kimi K3 はもう出ていますか?
はい。Kimi K3はMoonshotの現在のフラッグシップであり、Kimiアプリ、CLI、デスクトップで利用可能で、kimi.comでは現在「Kimi AI with K3」が前面に出ています。Moonshotは公式ベンチマークとAPI価格を掲載した技術ブログを公開しており、主要な数値はベンダー確認済みです。まだ保留中の主な点は、2026年7月27日までに予定されているオープンウェイト版のリリースです。
Kimi K3 MaxとK3 Swarm Max：2つのバリエーション
K3は単一のモデルではなく、モデル群です。アプリ内のピッカー（下の実際のスクリーンショット）には、次の3つのオプションが表示されます:
K3 Max、「Chat & Agent の旗艦オールラウンダー」は、デフォルトであり、コーディング、推論、アシスタント業務の大半に選ばれます。
K3 Swarm Max、「大規模検索、バッチ処理、その他を一度にまとめて」は、複雑なマルチエージェントワークフロー向けのヘビー版で、1つのタスクを多数のサブエージェントに同時に展開できるよう設計されています。
K2.6 Fast は「高速チャット、素早い返信」としてメニューに残っており、以前のフラッグシップは現在では低遅延オプションになっています。
違いはオーケストレーションの規模です。K3 Max は日常的なエージェントループを実行し、K3 Swarm Max は大規模なワークロードに対して多数のエージェントを並列実行します。
Kimi K3 エージェント・スウォーム
Agent Swarm は K3 のアイデンティティであり、付随機能ではありません。そのため、フラッグシップには専用の「Swarm Max」バリアントが搭載されています。これは大規模な並列検索とバッチ処理を調整し、1回のセッションではるかに多くの作業を完了できるようにします。これにより、Kimi Work とともに Moonshot が出荷した swarm システムがさらに拡張されており、同システムはすでに数百の協調したサブエージェント規模で稼働していました。
コンテキストは現在、会員ティアです
K3について最も興味深いのは、100万トークンのコンテキストそのものではなく、Moonshotがコンテキスト長を有料会員特典に変えたことです。同じモデルでも、プランによって利用できるワーキングメモリが異なります:
Moderato: 256K tokens
Allegretto and up: 1M tokens
アプリ内ピッカーには、これを反映した別個の「Context Length」コントロールがあります。つまり、支払う料金プランによって K3 を使えるかどうかは変わらず、同時にワーキングメモリに保持できるプロジェクトの量が変わるのです。
AIの価格設定がどこへ向かっているのかを考えるうえで、これは有用なたとえです。モデルはCPU、コンテキストウィンドウはRAM、そしてあなたの会員プランはRAMの構成です。それはまた、K3がコーディング、ゲーム、3D作業にあれほど強く注力している理由も説明します。100万のコンテキストは、あなたとより長く会話するためにあるのではありません。コードベース、そのドキュメント、ログ、シーン構成、タスク履歴を一気に飲み込み、筋を見失うことなく本当に大きなプロジェクトを動かし続けるためにあるのです。
購入者にとっての実践的な指針は、作業をどれだけ長く保持する必要があるかに応じてティアを選ぶことです。長時間の単一セッションのコーディング、大規模リポジトリのリファクタリング、複数ファイルにわたるエージェント実行は、1Mティアを正当化します。通常のチャットや短いタスクは、256K内で十分に収まります。
K3 の仕様と、それぞれをどの程度信頼すべきか
公式の技術ブログが公開され、これまでリークとして出回っていた内容のほとんどが正式に確認されました。各仕様の現状は次のとおりです。
仕様 | 出典 | ステータス |
|---|---|---|
2つのバリアント（K3 Max、K3 Swarm Max）、app/CLI/desktopで利用可能 | kimi.com + アプリ内ピッカー | 確認済み |
総パラメータ数2.8T、896人のエキスパートのうち16人がアクティブ（Stable LatentMoE） | 公式技術ブログ | 確認済み |
Kimi Delta Attention + Attention Residuals | 公式技術ブログ | 確認済み |
ネイティブビジョン（画像 + 動画） | 公式ドキュメント | 確認済み |
1Mコンテキスト（アプリ内では会員ランクにより256K～1M、APIでは一律1M） | 公式ドキュメント | 確認済み |
API価格 $3 / $15 per 1M（$0.30 cached） | 公式価格 | 確認済み |
Agent Swarm: 大規模並列検索 + バッチ | ライブ製品 + 以前の Kimi Work | 確認済み |
Open weights、Modified MIT、2026年7月27日までに完全リリース | 公式技術ブログ | 発表済み、まだ Hugging Face には未掲載 |
率直に言うと、アーキテクチャ、コンテキスト、価格、ベンチマークはすべてベンダーによって確認済みです。自分で確認する必要がある唯一の点は、7月27日までに約束されている weights の公開です。それが実際に提供されるまでは、self-hosting はまだ可能ではありません。
Kimi K3のベンチマーク
Moonshotは公開時にベンチマーク表を公開しました。最大の推論努力では、K3は最先端レベルのスコアを記録し、公開されているすべてのセルでClaude Opus 4.8をわずかに上回る一方、最上位のプロプライエタリモデルであるClaude Fable 5およびGPT-5.6 Solには及びません。これらはベンダー報告の数値です。
ベンチマーク | Kimi K3 | Claude Fable 5 | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|---|---|
DeepSWE | 67.5 | 70.0 | 73.0 | 59.0 |
Program Bench | 77.8 | 76.8 | 77.6 | 71.9 |
Terminal-Bench 2.1 | 88.3 | 84.6 | 88.8 | 84.6 |
GPQA-Diamond | 93.5 | 92.6 | 94.1 | 91.0 |
MathVision (with Python) | 97.8 | 98.6 | 97.8 | 97.1 |
独立した評価として、Artificial Analysisの Intelligence Index ではK3は189モデル中第4位（57で、Opus 4.8の56を1ポイント上回る）にランクされており、ベンダー側の説明に頼らずともトップクラスの実力を裏付けています。エージェント系タスクでも、K3はBrowseCompで91.2（リリース時点で公開されていた最高スコア）を記録し、ツール使用ありの Humanity's Last Exam では56.0を達成しました。詳細な直接比較はKimi K3 vs Claude Opus 4.8にあります。
2つの注意点があります。表はMoonshot独自のものであり、Artificial AnalysisはK3を遅く、かつ非常に冗長だと指摘しているため、スコアはスループットと照らし合わせて評価してください。まだ保留中の仕様は、2026年7月27日までに公開予定のオープンウェイトです。
ハンズオン：長いK3ランがどのように感じられるか
Kimi Code デスクトップクライアントでの K3 Max の初期ハンズオン（2026年7月）に基づくと、いくつか際立つ点があります:
現在は最大の思考努力でしか実行されません。 まだ低負荷設定はないため、すべての応答で考えるのに長い時間がかかります。利点は出力品質がしっかりしていることです。実際のコーディング作業では Claude Opus 4.8 相当の印象があり、公式ベンチマークでもそれが裏付けられていて、K3 は Moonshot のスイート全体で Opus 4.8 をわずかに上回っています。
クォータは時間ベースで、重い作業には十分寛大です。 大きなタスクを実行している間でも、4時間の使用ウィンドウはほとんど減らず、消費は約15%でした。K3 は、短い一文を何度も投げる用途というより、任せて動かし続ける用途向けに明確に作られています。
長時間の単独実行に耐えます。 ネットワークツール向けのネイティブ Mac インターフェースの作成を依頼すると、1時間を大きく超えることが見込まれる作業に落ち着きました。これはまさに K3 が狙っている長期的なコーディングです。
Kimi Code のインターフェースは以前よりかなり良くなっています。長い思考中に表示される小さな回転する月のローディングアニメーションに至るまで改善されています。
このパターンは製品設計と一致しています。長い思考、大きなコンテキスト、そして時間ベースのクォータはすべて、手早いチャットではなく継続的なプロジェクト作業を示しています。
Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro, GLM 5.2, and Claude
K3はサイズ重視の製品です。2.8Tのパラメータは、DeepSeek V4 Pro（1.6Tと報じられている）や、BaiduのERINE 5.0（2.4T）と比較されます。パラメータ数は品質の代理指標としては不十分なので、より大きいK3が自動的に勝つわけではありませんが、Moonshotが効率よりもフロンティアを追っていることを示しています。
今すぐ参考にできるオープンウェイトの比較としては、DeepSeek V4 Pro versus DeepSeek V4 Flash と GLM 5.2 against DeepSeek V4 Pro が、K3 が評価対象とされる 2 つの中国製オープンモデルを扱っています。クローズドなフロンティアモデルに対しては、基準となるのは Claude です。Kimi のコーディング向けビルドはすでに Opus 4.8 を基準にベンチマークされており、Claude API の価格設定が、K3 が評価されるコスト基準を決めています。
Kimi K3にアクセスする方法
Kimi独自のプラットフォーム: K3 MaxとK3 Swarm Maxは、kimi.com のアプリ、CLI、デスクトップクライアントで動作し、1Mのコンテキストは上位会員向けに予約されています。有料の開発者向けAPIはMoonshotのOpen Platformにあり、料金は入力トークン100万ごとに$3、出力100万ごとに$15（キャッシュは$0.30）です。Kimi K3の完全な料金内訳では、これがK2.6、DeepSeek、GLM、Claudeとどう比較されるかを説明しています。
Open weights: 以前のKimiのフラッグシップモデルは、Moonshotの組織名義でHugging Faceにopen weightsとして公開されており、K3のweightsも2026年7月27日までにそこへ公開予定です。model cardを確認してください。
API aggregators: 1つのendpointの背後で多くのmodelsを公開するthird-party gatewaysは、新しいChinese open modelsを素早く追加する傾向があります。AIReiterのようなplatformsは、すでにAnthropic-compatible APIを通じてDeepSeek V4とGLM 5.2を提供しているため、open weightsを持つK3も同じルートをたどる可能性が高いでしょう。
よくある質問
K3 Max と K3 Swarm Max の違いは何ですか?
K3 Max は、チャットや日常的なエージェントタスク向けの汎用フラッグシップです。K3 Swarm Max は、大規模な並列検索、バッチ処理、複雑なマルチエージェントのワークフロー向けのヘビーモデルです。
1Mコンテキスト層は必要ですか？
あなたの作業に一度に大量の常駐が必要な場合のみです: 大規模リポジトリのコーディング、複数ファイルのエージェント実行、または長時間の単一セッション。256K Moderatoプランでは通常のチャットと短いタスクをカバーします。1MウィンドウはAllegretto以上のプランで利用できます。
Kimi K3 のオープンウェイトは利用できますか？
発表はされたが、まだ公開されていない。Moonshotによると、K3の完全な重み（Modified MIT）は2026年7月27日までに公開される予定であり、この記事執筆時点ではHugging Faceの組織ページには掲載されていない。
Kimi K3 Agent Swarmとは何ですか？
K3の主要機能: 多数のサブエージェントを連携させ、検索と処理を並列で実行することで、1回のセッションでより多くの作業をこなせるようにします。これはKimi Workのスウォームシステムを拡張したものです。