Moonshot · pașaport de model
MoonshotAI: Kimi K3
kimi-k3- Ponderi deschise
- Licență Kimi K3 license
- 2.78T parametri
- 1,048,576 context
- Lansat 2026-06-13(repo HF creat)
- General · LMArena
- 1,487#15 din 396
- Cea mai bună percentilă
- 98.0Prompturi dificile
- Poziția în cohortă
- 77.3mediană 59.8
Ce spun datele
Evaluat pe 12 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.
Cele mai puternice axe
- 98 pct — Prompturi dificile (1,516)
- 97.7 pct — Programare (1,538)
- 97.2 pct — Urmarea instrucțiunilor (1,488)
Neuniform: 41,6 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 98 pct pe Prompturi dificile față de 56.4 pct pe Agent Arena.
- Prompturi dificile98 pct1,516Verifică →
- Programare97.7 pct1,538Verifică →
- Urmarea instrucțiunilor97.2 pct1,488Verifică →
- General96.5 pct1,487Verifică →
- WebDev Arena92.1 pct1,655Verifică →
- GPQA Diamond91.9 pct93.1%Verifică →
- Factuality Arena86 pct1,471Verifică →
- AIME (matematică)84.5 pct97.2%Verifică →
- SimpleBench72.4 pct60.7%Verifică →
- SimpleQA Verified69.5 pct50.6%Verifică →
- ARC-AGI-267.4 pct60.4%Verifică →
- Agent Arena56.4 pct0.019Verifică →
- Vision ArenaNeevaluat
- Search ArenaNeevaluat
- Document ArenaNeevaluat
- FrontierMathNeevaluat
- Humanity's Last ExamNeevaluat
- LiveBenchNeevaluat
- BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
- SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
- Terminal-Bench 4.0Neevaluat
- MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
- LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
- SWE-bench VerifiedNeevaluat
- Terminal-BenchNeevaluat
Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.
Cum îl rulezi
Rulează-l singur
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "moonshotai/Kimi-K3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)Ollama
Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →
Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →
Folosește-l găzduit
moonshotai/kimi-k3Parametri API acceptați de acest endpoint
Exemplu de cerere
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"moonshotai/kimi-k3","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.
Kimi K3 (Max) stands at 77.3 (raw mean 84.1) — measured on 12 of 27 axes.
Kimi K3 (Max) stands at 77.3 versus a cohort median of 59.8 across 205 models released within 180 days — above the peer median.
Kimi K3 (Max) scores in the 98th percentile on Prompturi dificile.
Kimi K3 (Max) scores at percentile 97.7 on Programare.
Kimi K3 (Max) ranks between #10 and #39 across 6 built-in weightings — best under "Universal", worst under "Agentic".
Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →