Kimi K3とは（2.8兆パラメータの新モデル）
Kimi K3とは、中国・北京のAI企業 Moonshot AI が2026年7月16日に発表した大規模言語モデルです。チャットサービス「Kimi」のウェブサイトやアプリで使えるほか、開発者向けのAPI提供も同時に始まりました。最大の特徴は、総2.8兆（2.8T）パラメータという過去最大級のモデル本体（重み）を、2026年7月27日までに一般公開すると予告している点です。
Kimi K3 の主なスペック（公式発表）
Today, we are introducing Kimi K3 — our most capable model. Kimi K3 is a 2.8T-parameter model built on our Kimi Delta Attention and Attention Residuals, with native vision capabilities and a 1-million-token context window. — 発表冒頭の記述より（2.8Tパラメータ・ネイティブビジョン・1Mコンテキスト）
2.8兆パラメータを「使い分ける」MoE構成
Kimi K3は、MoE（混合エキスパート）という方式のモデルです。MoEとは、モデルの中に多数の「専門家」にあたる部品を持ち、入力の内容に応じて一部だけを動かす仕組みを指します。Kimi K3では896のエキスパートのうち16だけが選ばれて動くため、総パラメータの巨大さに比べて1回あたりの計算量を抑えられます。2.8兆という規模を丸ごと毎回動かすのではなく、必要な部分だけを使い分けることで実用的な速度と費用に収めているのが設計の要です。
effectively activating 16 out of 896 experts when paired with a Stable LatentMoE framework — エキスパート構成に関する記述より
100万トークンの長文と画像入力に対応
コンテキスト（一度に読み込めるテキスト量）は最大100万トークン（トークン＝AIが文章を区切って数える単位）で、長い資料やコードベースをまとめて渡す使い方に向きます。また、後から画像対応を足したのではなく、はじめから画像入力を扱える「ネイティブビジョン」として設計されています。図表やスクリーンショットを見せながら文章で指示する、という日常的な使い方をひとつのモデルでこなせます。
Kimi K3の性能（Claudeとの比較）
発表で最も注目を集めたのは、米国勢の最上位モデルと比較した性能の主張です。要点は次のとおりです。
Kimi K3 の評価まとめ（公式主張と外部の報告）
公式はOpus 4.8超え・Fable 5と競合と主張
Moonshot AIは、コーディング課題の評価において、Kimi K3が Anthropic の Claude Opus 4.8 を大きく上回り、最上位の Claude Fable 5 とも競合する結果だったと説明しています。中国発のモデルが、公開時点で米国勢の最上位モデルとの互角を正面から主張したこと自体が、今回の発表の大きなニュースです。ただし、これはあくまで開発元自身が出した数字です。第三者による検証はこれからになります。
Kimi K3 performed competitively with Fable 5 (with fallback) and substantially outperformed Opus 4.8 — カーネル最適化（コーディング）評価の記述より
外部評価でもフロントエンド首位・総合2位の報告
公式の主張だけではありません。英国のAI研究者Simon Willison（サイモン・ウィリソン）氏は、ユーザーの投票で優劣を競うArena.aiのフロントエンドコーディング比較で、Kimi K3がClaude Fable 5を抜いて首位に立ったと報告しています。また、調査会社Artificial Analysisの長期ナレッジワーク評価では、Elo（イロ・対戦形式の強さの指標）1547でFable 5に次ぐ2位でした。「一部の得意分野では首位、総合では最上位に次ぐ水準」というのが、発表直後の外部評価から見えるKimi K3の位置づけです。
The model is also now the leading model on Arena.ai’s Frontend Code arena, surpassing even Claude Fable 5. — Arena.ai フロントエンド比較に関する記述より
On our private long-horizon knowledge work evaluation, Kimi K3 reaches an overall Elo of 1547, +732 points from Kimi K2.6 and behind only Claude Fable 5. — Artificial Analysis の集計に関する引用より
Kimi K3の料金とオープンウェイト公開予定
性能と並んで気になるのが、費用と入手方法です。現時点の提供形態と、予告されている重みの公開は次のとおりです。
Kimi K3 の使い方と費用（発表時点）
API料金はキャッシュ利用で大きく下がる
APIの料金は、100万トークンあたり入力3ドル・出力15ドルです。同じ文書を繰り返し読み込ませる場合など、キャッシュ（一度読んだ内容の再利用）に当たった入力は0.30ドルまで下がります。長い資料を土台に何度もやり取りする使い方では、この差が費用に効いてきます。
Pricing is $0.30/MTok for cache-hit input, $3.00/MTok for cache-miss input, and $15.00/MTok for output. — 提供と料金の記述より
フルの重みは2026年7月27日までに公開予定
発表時点で配布されているのは API とチャットだけですが、公式はフルのモデル重みを2026年7月27日までに公開すると明言しています。実現すれば、GLM-5.2を大きく上回る、過去最大級のオープンウェイトモデルになります。ただし2.8兆という規模は個人のパソコンで動かせるものではなく、多くの利用者にとっては公開後もAPIやチャット経由が現実的な入り口です。オープンモデルを手元の環境で試す選び方は、ローカルLLMでのコーディング実践もあわせてご覧ください。
The full model weights will be released by July 27, 2026. — 重みの公開予定に関する記述より
Kimi K3のような海外発モデルを調べるときは、英語の公式ブログやモデルカードを読み解く場面が増えます。長い英語の資料をAIに要約させるなら、あらかじめMarkdown（マークダウン）形式に整えておくと、見出しや表の構造が保たれて精度が上がります。Webページをそのまま貼り付けると装飾情報が混ざりやすいため、元データを整えてから渡すのが安定した結果への近道です。
Kimi K3は、2.8兆パラメータという過去最大級の規模と、最上位モデルに並ぶという性能主張、そして重みの一般公開予告を同時に打ち出したモデルです。第三者検証はこれからですが、7月27日までに予告どおり重みが公開されれば、オープンモデルの勢力図に残る節目になります。まずはチャットで応答の質を確かめ、開発用途ならキャッシュ前提のAPI費用を見積もったうえで、公開後の続報とあわせて判断するのが手堅い進め方です。
