- Kimi K3は、Moonshot AIが公開した2.8兆パラメータの世界初3T級オープンモデル
- コーディング・推論・知識ワークの各ベンチマークでClaude Opus 4.8やGPT 5.5を上回るスコアを記録
- 100万トークンのコンテキストウィンドウとネイティブマルチモーダルに対応し、モデル重みも7月27日までに公開予定
2026年7月17日、Moonshot AIは次世代フラッグシップモデル「Kimi K3」を正式に公開しました！
Introducing Kimi K3: Open Frontier Intelligence
— Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) July 16, 20262.8 Trillion Parameters, 1 Million Context, Native Multimodal
Kimi K3は2.8兆（2.8T）パラメータを持つ世界初の3T級オープンモデルで、コーディングベンチマーク「Terminal Bench 2.1」ではClaude Fable 5やClaude Opus 4.8を上回る88.3%を達成するなど、複数の評価指標でフロンティア級の性能を示しています。
とはいえ、「どんなモデルなの？」「従来のKimi K2シリーズとは何が違う？」「実際にどう使えばいい？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、Kimi K3の概要から技術的な仕組み、ベンチマーク性能、料金体系、具体的な使い方まで、公式情報をもとに徹底的に解説していきます。ぜひ最後までご覧ください！
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Kimi K3とは？
Kimi K3は、中国・北京に拠点を置くMoonshot AIが開発した2.8兆パラメータの大規模マルチモーダルAIモデルです。
独自アーキテクチャ「Kimi Delta Attention（KDA）」と「Attention Residuals（AttnRes）」をベースに構築されたこのモデルは、テキストと画像をネイティブに処理できるマルチモーダル性能を備えつつ、100万トークンという広大なコンテキストウィンドウに対応しています。
Moonshot AIの公式ブログでは「世界初の3T級オープンモデル」と位置づけられていて、過去12か月のうち9か月間にわたりオープンモデルの最大規模を更新し続けてきたKimiシリーズの集大成ともいえる存在です。
特に注目すべきは、ロングホライズンのコーディングタスク・知識ワーク・推論という3つの領域でフロンティア級の性能を目指している点にあります。実際に、公式ベンチマーク結果では複数の指標でClaude Opus 4.8やGPT 5.5を上回り、一部ではClaude Fable 5やGPT 5.6 Solに迫るスコアを記録しています。
Kimi K3の仕組み
Kimi K3のアーキテクチャは、独自のKimi Delta Attention（KDA）とAttention Residuals（AttnRes）を中核に据えたMixture of Experts（MoE）型モデルです。
KDAは、シーケンス長全体にわたる注意機構のスケーリングを効率化する基盤技術として機能します。
一方のAttnResは、モデルの深い層から過去の表現を選択的に取得する仕組みで、均一に蓄積するのではなく必要な情報だけを深さ方向から引き出すことが可能です。この2つの技術が、数兆パラメータ規模のモデルを安定的にスケールさせるための基盤となっています。
MoEのスパース性も大幅に拡大されました。「Stable LatentMoE」フレームワークのもと、896個のエキスパートのうち16個だけを動的に活性化するという、極めて高いスパース比率を実現しています。
この水準のスパース性ではルーティングと最適化が最優先課題となるため、Quantile Balancing（ルータースコアの分位点からエキスパート割り当てを直接導出）やPer-Head Muon（アテンションヘッドごとに独立して最適化を行う手法）など、複数の新技術が導入されています。
Kimi K3の特徴
Kimi K3の性能は、コーディング・エージェント・推論・ビジョンの各カテゴリにおいて、Claude Opus 4.8やGPT 5.5を多くの指標で上回る水準に達しています。
特筆すべきは、コーディング領域の強さです。Program BenchではClaude Fable 5の76.8を上回る77.8を記録し、Terminal Bench 2.1でも88.3という高いスコアを達成しました。SWE Marathonでは42.0と、Fable 5の35.0を大きく引き離しています。
エージェント領域でも、ブラウジング能力を測るBrowseCompで91.2を獲得し、こちらもFable 5の88.0を超えるスコアとなりました。推論領域のGPQA-Diamondでは93.5と、Fable 5（92.6）を上回りGPT 5.6 Sol（94.1）に肉薄する結果が出ています。
ただし、FrontierSWEではFable 5の86.6に対して81.2にとどまり、HLE-Full（ツール使用時）でもFable 5の63.0に対して56.0と、まだ差がある領域も確認されています。得意・不得意の傾向を理解した上で活用することが重要でしょう。
X上で話題のMinecraftクローン「One Shot生成」
Kimi K3の公開前後、X（旧Twitter）上では「One Shotでこの出力はやばい」という驚きの声が多数投稿されました。
特に話題になったのは、ワンショット（1回のプロンプト入力）でプレイ可能なMinecraftクローンを生成したという事例です。3Dの描画やブロックの配置、キャラクターの移動まで、1つのHTMLファイルとして出力されたことが驚きをもって受け止められています。
このポストでは「One Shotでこれ出してきたのマジか……Kimi K3が本当にこのレベルだとするとどうなっちゃうんだ」と、リリース前のベータ段階での性能に衝撃を受けた様子がうかがえます。
こちらのポストでも「Kimi-K3やばくね？これone shotだって……」と驚きが共有されていて、特にフロントエンドや3D生成のタスクにおける能力の高さが、日本の開発者コミュニティでも注目を集めています。
海外のユーザーからも「Kimi K3はすべてのオープンソースモデルを完全に凌駕している。コーディングではFable 5と互角で、時にはそれ以上の品質を出力することもある」という声が出るなど、オープンモデルの常識を塗り替えるリリースとして大きな反響を呼んでいます。
Kimi K3 absolutely mogs every open source model
— Chetaslua (@chetaslua) July 15, 2026
this is on par , head on head all case i tried in coding with fable , i feel weird to write , but sometimes it output better quality than fable too
I don't know how to comprehend this , i have lots of test and comparisonhttps://t.co/BItl4L2hxQ pic.twitter.com/bs8GXejjaJ
Kimi K3の安全性・制約
Kimi K3には、公式ブログで明示されている3つの注意すべき制約事項があります。
1つ目は「思考履歴への感度」です。
Kimi K3は思考履歴を保持するモードで訓練されており、エージェントハーネスが過去の思考内容をすべて正しく受け渡さなかった場合、または別のモデルからセッション途中で切り替えた場合に、生成品質が不安定になることがあります。公式では、Kimi Codeなどの互換性が検証されたハーネスの使用が推奨されています。
2つ目は「過度な先回り行動」の傾向です。
長期的で難度の高いタスクに特化した訓練を受けているため、軽微な問題やユーザーの意図が曖昧な場面で、ユーザーに代わって予期しない判断を下すことがあるとのことです。明確な行動制約をシステムプロンプトやAGENTS.mdファイルで設定することが推奨されています。
Kimi K3の料金
Kimi K3の利用には、API経由の従量課金と、Kimi会員プラン経由の2つの方法があります。まずはAPI料金から見ていきましょう。
Kimi K3の特徴的な点は、Mooncakeの分離型推論アーキテクチャにより、コーディングワークロードで90%以上のキャッシュヒット率を実現していることです。つまり、実際の運用ではキャッシュヒット時の低単価（$0.30/MTok）が適用されるケースが大半となるため、表面上の入力単価（$3.00/MTok）よりもかなり安く済む可能性があります。
| 項目 | 料金 |
|---|---|
| 入力（キャッシュヒット時） | $0.30 / 100万トークン |
| 入力（キャッシュミス時） | $3.00 / 100万トークン |
| 出力 | $15.00 / 100万トークン |
続いて、Kimi会員プラン経由で利用する場合の料金体系です。Kimiには無料プランを含む5段階のプランが用意されていて、すべてのプランで共通のクレジットプールから各機能が消費される仕組みとなっています。
| プラン | 月額 | 年払い（月あたり） | 主な特徴 |
|---|---|---|---|
| Adagio（無料） | $0 | – | エージェントクレジット6、同時タスク1 |
| Moderato | $19 | $15 | エージェントクレジット60、Kimi Code 1×、Agent Swarm 25回 |
| Allegretto | $39 | $31 | エージェントクレジット150、Kimi Code 5×、Kimi Claw対応 |
| Allegro | $99 | $79 | エージェントクレジット360、Kimi Code 15×、同時タスク4 |
| Vivace | $199 | $159 | エージェントクレジット720、Kimi Code 30×、Agent Swarm 8並列 |
Kimi K3のライセンス
Kimi K3はオープンモデルとして公開されており、公式ブログでも「世界初の3T級オープンモデル」と明記されています。モデル重みは2026年7月27日までに完全公開される予定で、技術レポートもあわせて公開されるとのことです。
前世代のKimi K2ファミリー（K2、K2.5、K2.6、K2.7 Code）はModified MITライセンスのもとでオープンウェイトが公開されてきました。Kimi K3についても同様のライセンス形態が予想されますが、2026年7月17日時点ではK3固有のライセンス文書はまだ公開されていません。
以下は、K2ファミリーの実績に基づく参考情報であり、K3のライセンス確定後に更新が必要な点にご注意ください。
| 利用用途 | 可否（K2ファミリー実績） | 備考 |
|---|---|---|
| 商用利用 |  | Modified MITに基づく。月間アクティブユーザー1億人超または月間売上$20M超の製品では「Kimi」ブランドの表示義務あり |
| 改変 | | ファインチューニング・カスタマイズが可能 |
| 再配布 | | 著作権表示とライセンス文の保持が必要 |
| 特許利用 | – | Modified MITでは明示的な特許条項なし |
| 私的利用 | | 制限なし |
Kimi K3の使い方
Kimi K3にはいくつかのアクセス方法があります。今回は代表的な使い方を3つ紹介していきます。
Kimi.com（ウェブ）からブラウザで試す
もっとも手軽にKimi K3を試せる方法です。コードを書かずにブラウザ上でプロンプトを入力し、すぐに結果を確認できます。
チャット画面のモデル選択メニューから「Kimi K3」を選びます。「K3 Max」（最大の思考努力を使用するモード）と「K3 Swarm Max」（Agent Swarmと連携するモード）が選択できます。
テキストボックスにプロンプトを入力し、送信します。画像やPDFなどのファイルをアップロードしてマルチモーダルな入力を試すことも可能です。
Kimi Code（CLI）から利用する
ターミナル上でKimi K3をコーディングエージェントとして利用する方法です。Kimi Codeは、コードの読み取り・編集・シェルコマンド実行・Web検索などをエージェントとして自律的に行えるCLIツールです。
curl -fsSL https://code.kimi.com/kimi-code/install.sh | bashKimiアカウントで認証を行います。Moderato以上のプランが必要です。
/kimiコマンドでKimi Codeを起動後、/modelコマンドでKimi K3を選択します。
自然言語でタスクを指示すると、Kimi K3がコードの読み取り・編集・実行を自律的に行います。
Kimi API経由でプログラムから利用する
アプリケーションやサービスに組み込む場合は、API経由での利用が適しています。OpenAI互換のAPIフォーマットに対応しているため、既存のコードからの移行も容易です。
export KIMI_API_KEY="your-api-key-here"from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-api-key-here",
base_url="https://api.moonshot.cn/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k3",
messages=[
{"role": "user", "content": "Rustで並行処理を使ったWebスクレイパーの設計パターンを教えてください。"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)【業界別】Kimi K3の活用シーン
Kimi K3はコーディングから知識ワークまで幅広い領域をカバーしています。ここからは、業界ごとにどのような活用が考えられるかを紹介します。
ソフトウェア開発・IT
Kimi K3がもっとも強みを発揮するのが、ソフトウェア開発の領域です。Terminal Bench 2.1で88.3%、Program Benchで77.8%というスコアが示すとおり、実務レベルのコーディングタスクを高い精度でこなせるでしょう。
特にロングホライズン（長期間にわたる複雑な）コーディングセッションに強く、大規模リポジトリの読解やターミナルツールの操作を自律的に行える点が特徴です。公式デモではGPUコンパイラ「MiniTriton」をゼロから構築し、Tritonに匹敵するパフォーマンスを達成しています。
生成AIを搭載したSaaSについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
研究・学術
GPQA-Diamondで93.5%という高い推論性能を持つKimi K3は、科学研究のアシスタントとしても有力な選択肢となります。
公式デモでは、計算天体物理学における「I–Love–Q普遍関係」の再現に成功しており、20本以上の論文のレビュー・300以上の状態方程式の評価・3,000行以上のPythonコード生成を約2時間で完了しています。これは通常1～2週間を要する作業量とのことです。
教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
金融・コンサルティング
100万トークンのコンテキストウィンドウを活用すれば、大量の調査レポートや財務データを一括で読み込み、統合的な分析を行うことが可能でしょう。公式のKimi Workデモでは、42年分のASIC業界レポートを120回以上の再帰的改善を経てインタラクティブなリサーチサイトとして出力するなど、高度な知識ワークの実例が示されています。
金融業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
【課題別】Kimi K3が解決できること
続いて、Kimi K3がどのような課題の解決に向いているかを整理しておきましょう。
大規模コードベースの把握と修正
100万トークンのコンテキストウィンドウにより、大規模なリポジトリ全体を一度に読み込みながらバグの特定・修正を行うことができます。FrontierSWEで81.2%、DeepSWEで67.5%というスコアは、実際のソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて高い問題解決能力を持つことを示しています。
長時間にわたる自律的エンジニアリング
SWE Marathonで42.0というスコアは、Claude Fable 5の35.0やGPT 5.6 Solの39.0を上回っており、長時間にわたって自律的にエンジニアリングセッションを維持する能力に優れていることがわかります。途中で品質が劣化せず、一貫した作業品質を維持できる点は実務において大きなメリットとなるでしょう。
複数情報源の統合リサーチ
BrowseCompで91.2%を記録したKimi K3は、Web上の情報を効率的に収集・統合する能力に長けています。Deep Researchモードと組み合わせることで、複数の情報源から情報を収集し、構造化されたレポートとして出力する作業を自動化できるでしょう。
Kimi K3を使ってみた
それでは、実際にKimi K3を使って検証してみましょう。X上で話題になった「ワンショット3Dゲーム生成」の実力を確かめてみましょう。
ワンショットで3Dゲームを生成してみた
X上で最もバズっていた「One Shotで3Dゲームが作れる」という話は本当なのか、実際に試してみました。Kimi.comにアクセスし、モデルを「K3 Max」に設定した上で、以下のプロンプトを入力します。
プロンプトはこちら
Create a single-file HTML game: a 3D voxel-based survival sandbox (Minecraft-like) using Three.js.
Requirements:
- Procedurally generated terrain with multiple biomes (plains, forests with trees, snowy mountains, desert)
- First-person camera with WASD movement, mouse look, and spacebar jump
- Block placing (right click) and breaking (left click) with at least 5 block types (grass, dirt, stone, wood, sand)
- Simple day/night cycle with animated sky color transition
- Basic inventory UI showing block types and selected block
- Minimap in the corner showing top-down view of nearby terrain
- Water rendering with transparency at sea level
- Collision detection so the player walks on terrain and cannot pass through blocks
- All code in a single HTML file, no external dependencies except Three.js CDN
- Responsive canvas that fills the browser window出力結果はこちら
X上で「One Shotでこれはマジか」と話題になっていた理由が、身をもって理解できた検証結果となりました。
よくある質問
最後に、Kimi K3に関して、多くの方が疑問に感じるポイントをQ&A形式でまとめました。
Kimi K3でフロンティアAIをオープンに活用しよう！
Kimi K3は、2.8兆パラメータ・100万トークンコンテキスト・ネイティブマルチモーダル対応という3つの柱を備えた、世界初の3T級オープンモデルです。
コーディングではClaude Opus 4.8やGPT 5.5を複数の指標で上回り、一部ではClaude Fable 5やGPT 5.6 Solにも迫る性能を誇っています。また、チップの自律設計やGPUコンパイラの構築といったデモは、AIのエンジニアリング能力が新たなフェーズに入ったことを示しています。
API料金面では、90%以上のキャッシュヒット率により実質的な入力コストを大幅に抑えられる点も見逃せません。7月27日に予定されているモデル重みの公開をきっかけに、セルフホスティングやファインチューニングといった活用の幅がさらに広がることが期待されます。
最後に
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