Kimi K3 to model mixture-of-experts z otwartymi wagami od Moonshot AI, ogłoszony w lipcu 2026, z 2,8 bln parametrów łącznie. Moonshot zbudował go do długich zadań programistycznych, pracy z wiedzą i rozumowania. Według producenta wytrzymuje długie sesje inżynierskie, porusza się po bardzo dużych repozytoriach i obsługuje narzędzia w terminalu, a obrazy i wideo rozumie natywnie. W Jantarisie ma okno kontekstu 1 048 576 tokenów i do 131 072 tokenów odpowiedzi. Moonshot sam przyznaje, że ogólnie K3 wciąż ustępuje najmocniejszym modelom zamkniętym.
Do czego się nadaje
- Długie sesje z kodem w dużych repozytoriach
- Agenci w terminalu, którzy kręcą pętle budowania i testów
- Research i praca z wiedzą na długich materiałach
- Zespoły, które chcą modelu z otwartymi wagami i może kiedyś własnego hostingu
Jak podłączyć
SDK OpenAI ze zmienionym adresem:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://jantaris.com/v1", api_key="sk-jt-...")
resp = client.chat.completions.create(
model="kimi-k3",
messages=[{"role": "user", "content": "Sprawdź, dlaczego build się wywala, i zaproponuj poprawkę."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)FAQ
Ile kosztuje Kimi K3 przez API?
22,03 zł / 110,15 zł za 1 mln tokenów w Jantarisie. Doładowujesz saldo raz i to samo saldo obsługuje Kimi K3 i wszystkie inne modele, bez zakładania konta w Moonshot.
Jakie słabe strony ma Kimi K3?
Moonshot wymienia je otwarcie. Narzędzia agentowe, które przycinają albo przepisują tok rozumowania modelu, obniżają jakość. W niejasnych sytuacjach K3 częściej działa, niż dopytuje, więc dawaj mu precyzyjne instrukcje. Producent pisze też, że w rozmowie brakuje mu ogłady najlepszych modeli zamkniętych.
Jak Kimi K3 wypada przy kodzie w porównaniu z Claude?
Moonshot pozycjonuje K3 jako mocny model otwarty, zwykle blisko czołówki, ale nie przed nią. Najlepszy test to Twoje własne repozytorium: puść to samo zadanie na K3 i Claude Sonnet 5 w Jantarisie, a potem porównaj zmiany w kodzie i koszt obu przebiegów.
Jak wywołać Kimi K3 przez API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://jantaris.com/v1", api_key="sk-jt-...")
resp = client.chat.completions.create(
model="kimi-k3",
messages=[{"role": "user", "content": "Napisz haiku o bursztynie znad Bałtyku."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)curl https://jantaris.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $JANTARIS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "kimi-k3", "messages": [{"role": "user", "content": "Napisz haiku o bursztynie znad Bałtyku."}]}'import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://jantaris.com/v1", apiKey: process.env.JANTARIS_API_KEY });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "kimi-k3",
messages: [{ role: "user", content: "Napisz haiku o bursztynie znad Bałtyku." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);