Hubris
Скачать из Google PlayСкачайте из RuStore
hubris

MoonshotAI: Kimi K3

moonshotai/kimi-k3
moonshotai
Выпущена 16 июля 2026 г.|1.0М контекст|24,24 ₽/М вход|1 893,55 ₽/М выход

Kimi K3 — это сверхкрупномасштабная, открытая мультимодальная модель рассуждений от Moonshot AI. Она подходит для сложного кодирования, работы со знаниями и долгосрочных агентных рабочих процессов, и особенно сильна в навигации по большим репозиториям, использовании инструментов, отладке и итерациях с изображениями, логами, тестами и обратной связью во время выполнения. Её архитектура использует KDA и Attention Residuals для вычислительной эффективности.

Провайдер для MoonshotAI: Kimi K3

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

moonshotai
Контекст
1.0М
токенов
Макс. ответ
944К
токенов
Вход
24,24 ₽
за 1М токенов
Выход
1 893,55 ₽
за 1М токенов
Кеш чтение
22,98 ₽
за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстИзображенияВидеоВыход:Текст

Провайдеры

Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.

Wafer
19,57 ₽2 777,20 ₽19,44 ₽—100,0 %
Relace
23,03 ₽1 178,90 ₽22,72 ₽—99,1 %
Wafer
24,24 ₽1 893,55 ₽22,98 ₽—100,0 %
Sail Research
28,28 ₽1 353,25 ₽14,14 ₽—100,0 %
Sail Research
28,28 ₽1 353,25 ₽14,14 ₽—100,0 %
InferenceNet
29,54 ₽2 082,90 ₽24,62 ₽—100,0 %
InferenceNet
29,54 ₽2 082,90 ₽24,62 ₽—100,0 %
Wafer
34,84 ₽1 211,87 ₽16,41 ₽—100,0 %
Makora
45,45 ₽1 514,84 ₽15,15 ₽—99,9 %
InferenceNet
63,12 ₽2 777,20 ₽44,18 ₽—100,0 %
InferenceNet
63,12 ₽2 777,20 ₽44,18 ₽—100,0 %
ParetoAlpha
126,24 ₽1 420,16 ₽28,40 ₽—85,5 %
AkashML
151,48 ₽1 767,31 ₽151,48 ₽—99,5 %
Morph
179,26 ₽1 514,84 ₽50,49 ₽—100,0 %
Chutes
233,54 ₽1 199,25 ₽23,35 ₽—88,7 %
Decart−35 %
378,71 ₽246,16 ₽1 893,55 ₽1 230,81 ₽37,88 ₽24,62 ₽—99,5 %
Fireworks
265,10 ₽1 325,48 ₽26,51 ₽—0,0 %
Phala−15 %
378,71 ₽321,90 ₽1 893,54 ₽1 609,51 ₽37,87 ₽32,19 ₽—99,9 %
DigitalOcean
321,90 ₽1 634,76 ₽32,19 ₽—99,8 %
DeepInfra
359,77 ₽1 798,87 ₽35,98 ₽—99,9 %
Amazon Bedrock
378,71 ₽1 893,55 ₽37,87 ₽—99,9 %
Parasail
378,71 ₽1 893,55 ₽37,87 ₽—100,0 %
Modal
378,71 ₽1 893,55 ₽37,87 ₽—100,0 %
Together
378,71 ₽1 893,55 ₽37,87 ₽—99,3 %
Fireworks
378,71 ₽1 893,55 ₽37,87 ₽—99,4 %
BaseTen
378,71 ₽1 893,55 ₽37,87 ₽—96,6 %
Moonshot AI
378,71 ₽1 893,55 ₽37,87 ₽—100,0 %
Alibaba
435,52 ₽2 177,58 ₽43,55 ₽—100,0 %
Fireworks
568,06 ₽2 840,32 ₽56,81 ₽—81,3 %
Fireworks
568,06 ₽2 840,32 ₽56,81 ₽—86,6 %

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Другие модели от moonshotai

MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro — это флагманская открытая мультимодальная модель рассуждений от Moonshot AI и пост-обученный преемник Kimi K3, с контекстным окном в 1M токенов. Она создана для долгосрочного кодирования, 3D-создания, финансовых исследований и сквозной агентной работы со знаниями, с нативным пониманием изображений и видео.

1.0М контекст·от 252,47 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code — это модель семейства Kimi K2 от Moonshot AI, ориентированная на кодирование и предназначенная для надёжного выполнения сквозных задач программирования в длинных контекстах. Она использует нативную мультимодальную архитектуру MoE, которая принимает текстовые и графические входные данные, и всегда работает в режиме мышления, сохраняя полное содержание рассуждений в многоходовых диалогах. С окном контекста в 256K токенов, она нацелена на долгосрочное кодирование, декомпозицию агентских задач и многоходовый диалог. Модель активирует 32 миллиарда параметров из примерно 1 триллиона общих.

262К контекст·от 75,74 ₽/М

MoonshotAI: Kimi Latest

Эта модель всегда перенаправляется на последнюю модель в семействе MoonshotAI Kimi.

1.0М контекст·от 23,03 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2.6

Kimi K2.6 — это мультимодальная модель нового поколения от Moonshot AI, разработанная для долгосрочного кодирования, генерации UI/UX на основе кодирования и оркестрации мультиагентов. Она справляется со сложными сквозными задачами кодирования на Python, Rust и Go, а также может преобразовывать промпты и визуальные входные данные в готовые к производству интерфейсы. Её архитектура роя агентов масштабируется до сотен параллельных субагентов для автономной декомпозиции задач — создания документов, веб-сайтов и электронных таблиц за один запуск без участия человека.

262К контекст·от 82,05 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2.5

Kimi K2.5 — это нативная мультимодальная модель Moonshot AI, обеспечивающая передовые возможности визуального кодирования и парадигму самонаправляемой агентной системы. Созданная на базе Kimi K2 с продолженным предварительным обучением на примерно 15 триллионах смешанных визуальных и текстовых токенов, она демонстрирует высокую производительность в общем рассуждении, визуальном кодировании и агентном вызове инструментов.

262К контекст·от 63,12 ₽/М

MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking — это самая передовая открытая модель рассуждений Moonshot AI на сегодняшний день, расширяющая серию K2 в область агентных рассуждений с длительным горизонтом. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с триллионом параметров, представленной в Kimi K2, она активирует 32 миллиарда параметров за один прямой проход и поддерживает контекстные окна размером 256 тысяч токенов. Модель оптимизирована для последовательного пошагового мышления, динамического вызова инструментов и сложных рабочих процессов рассуждений, охватывающих сотни ходов. Она чередует пошаговые рассуждения с использованием инструментов, обеспечивая автономные исследования, кодирование и написание текстов, которые могут продолжаться сотни последовательных действий без отклонений. Она устанавливает новые открытые бенчмарки на HLE, BrowseComp, SWE-Multilingual и LiveCodeBench, сохраняя при этом стабильное многоагентное поведение на протяжении 200–300 вызовов инструментов. Построенная на крупномасштабной архитектуре MoE с оптимизацией MuonClip, она сочетает в себе сильную глубину рассуждений с высокой эффективностью вывода для требовательных агентных и аналитических задач.

262К контекст·от 75,74 ₽/М