Kimi K3

Moonshot lança Kimi K3 e mostra a que veio

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Moonshot lança Kimi K3 e mostra a que veio

A Moonshot AI, dona da franquia Kimi, introduziu hoje, dia 16 de julho, o Kimi K3. Um dia depois de terem lançado o K2.7 High Speed, versão voltada para maior velocidade, a empresa apresentou agora seu novo frontier model.

O K3 é um modelo de 2,8 trilhões de parâmetros, com contexto de 1 milhão de tokens, capacidades nativas de visão e foco em tarefas como software engineering, knowledge work e raciocínio de longo prazo.

Meet Kimi from Kimi — Durante o vídeo, o canal Kimi AI apresenta o Kimi K3 em um registro curto e estritamente focado em atmosfera e design.

Kimi K3

Espera, melhor que o Fable?

O K3 possui uma performance impressionante. Nos benchmarks divulgados pela própria Moonshot, ele aparece entre GPT 5.6 Sol e Claude Opus 4.8 em capacidade geral, e em vários testes consegue superar o Opus 4.8 de forma consistente.

Kimi K3 benchmarks

Kimi K3 Is Fable Level... (they should be worried) — No vídeo, o canal Better Stack realiza uma análise técnica e prática do novo modelo de IA Kimi K3, examinando seus benchmarks oficiais e de terceiros antes de submetê-lo a testes reais de programação, como a criação de um jogo de F1 em 3JS e um dashboard financeiro full-stack.

Os benchmarks são especialmente fortes em tarefas de código, agentic workflows e uso em grandes repositórios. A empresa também destaca casos ligados a software engineering mais visual, como CAD, game development e fluxos com screenshots, vídeo e assets multimodais.

Kimi K3 agentic workflows

Um dos pontos mais enfatizados no blog oficial é justamente o desempenho em sessões longas de engenharia, com pouca supervisão humana, navegação em repositórios massivos e uso de terminal tools.

Kimi K3 Ganha do Fable 5 em 90% dos Casos — Neste vídeo, Laschuk, criador do canal Overclock, realiza um benchmark comparativo entre os modelos de IA Kimi K3 e Fable 5, utilizando mais de 6.000 sessões reais de trabalho para avaliar desempenho em tarefas cotidianas de codificação como depuração, criação de recursos, CSS e desenvolvimento de interfaces visuais.

Preço agressivo

Os valores são hiper competitivos. Para input cacheado, o preço é de 30 centavos por milhão de tokens; para input não cacheado, 3 dólares por milhão; e para output, 15 dólares por milhão de tokens.

Kimi K3 preços

É impressionante como a Moonshot consegue entregar uma performance acima do esperado, batendo de frente com alguns dos melhores modelos do mercado por um preço muito inferior. No papel, isso coloca o Kimi K3 em uma posição extremamente agressiva na relação entre custo e capacidade.

Multimodal e criação

O blog também comenta que o modelo, por ser multimodal, consegue fazer edição de vídeo, motion e animações de forma natural. Em um dos exemplos, a própria Moonshot afirma que um teaser do Kimi K3 foi editado pelo próprio modelo.

Edited by Kimi — Este vídeo apresenta um exemplo de conteúdo audiovisual editado pelo próprio Kimi K3, ilustrando a capacidade multimodal do modelo para produção de vídeo.

Segundo a empresa, esse tipo de tarefa levaria algo como um a dois dias de trabalho para um editor experiente, ou de três a cinco dias para uma pessoa iniciante. A proposta aqui é mostrar não apenas geração de texto ou código, mas capacidade prática de produção multimídia.

Widgets e Dashboard

Além disso, o Kimi Work também recebeu novidades. Foram introduzidas duas novas features: Widgets e Dashboard.

As duas trazem uma forma mais visual e natural de organizar componentes, informações e tarefas dentro da plataforma. Segundo a Moonshot, os Widgets permitem gerar componentes interativos diretamente no chat, enquanto o Dashboard reúne esses elementos em uma visualização persistente e personalizada por projeto, tema ou objetivo.

Kimi Work Widgets e Dashboard

Disclaimers importantes

Como nota de rodapé, o próprio blog da Kimi deixa alguns disclaimers bem interessantes.

O primeiro deles é a sensibilidade ao histórico. O K3 foi treinado para preservar grandes períodos de pensamento, então o desempenho do agente pode falhar quando você passa de um modelo para outro. Se você sai, por exemplo, de um modelo 2.7 e vai para o 3, pode ser que ele não gere um resultado de qualidade tão interessante.

Por isso, eles recomendam que, para manter a qualidade, todo o histórico da conversa e todo o contexto estejam já dentro da janela do Kimi K3.

Outro problema citado no blog é que o Kimi K3 opera de forma mais efetiva quando tem boundaries bem específicas, instruções claras e fronteiras bem delimitadas. Ele consegue agir melhor quando possui uma sequência mais rígida de passos. Caso o usuário dê algo ambíguo, ou o modelo encontre pequenos problemas, ele pode tomar decisões inesperadas por conta dessa “proatividade excessiva”.

A terceira observação, que também chama a atenção, é que o próprio blog afirma que, apesar de ser um modelo hipercompetitivo, o Kimi K3 apresenta um gap notável na experiência do usuário quando comparado ao Fable 5 e ao GPT 5.6.

Referências

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