Kimi K3
9095°
इस मॉडल को चलाएं
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MoonshotAI | 1,048,576 token context | $0.30/M input, $11.94/M output. Kimi K3 is a 2.8T parameter open-weight multimodal reasoning model from Moonshot AI. It is suited for complex coding, knowledge work, and long-horizon agentic workflows, and is particularly strong at navigating large repositories, using tools, debugging, and iterating against images, logs, tests, and runtime feedback. Its architecture uses KDA and Attention Residuals for computational efficiency.
इस मॉडल के लिए गाइड
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
अक्टूबर 2026 में AI मॉडल कैसे चुनें: बंद स्रोत समाचार, फिर डाउनलोड करने योग्य खुले वज़न
उपयोग के अनुसार सर्वश्रेष्ठ स्थानीय LLM (अक्टूबर 2026): हर काम के लिए सही खुला मॉडल
स्थानीय AI के लिए मुझे वास्तव में कितनी VRAM चाहिए?
Ollama कैसे इंस्टॉल करें और लोकल AI चलाएं (Windows, Mac, Linux)
GGUF फ़ाइल क्या है? क्वांटाइज़्ड मॉडल समझाया (Q4, Q8, fp8, NF4)
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
Kimi K3 Moonshot AI का 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर वाला खुला-वज़न मल्टीमॉडल तर्क मॉडल है, जो एक नवीन KDA और अटेंशन रेसिडुअल्स वास्तुकला पर आधारित है जिसमें प्रति टोकन 104B पैरामीटर सक्रिय होते हैं। यह टेक्स्ट, छवियाँ, और वीडियो को मूल रूप से एक मिलियन टोकन संदर्भ विंडो में संभालता है, और लंबी अवधि के एजेंटिक कार्यों के लिए लक्षित है: बहु-चरण कोडिंग सत्र, बड़े रिपॉजिटरी नेविगेशन, और टूल-भारी शोध पाइपलाइनों के लिए। यदि आपको गंभीर इंजीनियरिंग या ज्ञान कार्य के लिए अग्रणी-स्तरीय खुला मॉडल चाहिए, तो इसे मूल्यांकन करें।
के लिए जाना जाता है
- बड़ी रिपॉजिटरी में लंबे एजेंटिक कोडिंग सत्र को न्यूनतम निगरानी के साथ बनाए रखता है।
- मूल मल्टीमॉडल: एक ही मॉडल में टेक्स्ट, छवियाँ, और वीडियो समझता है।
- गहरे दस्तावेज़ और कोडबेस कार्य के लिए एक मिलियन टोकन संदर्भ विंडो।
- 2.8T पैरामीटर MoE वास्तुकला जो प्रति टोकन 104B सक्रिय करता है, अग्रणी स्तर का तर्क।
- Moonshot AI द्वारा अनुसंधान और तैनाती के लिए खुले वज़न जारी किए गए।
सावधान रहें
- आउटपुट $10 प्रति मिलियन टोकन पर मूल्यवान है—लंबे एजेंटिक लूप्स में लागत तेजी से बढ़ती है।
- 2.8T कुल पैरामीटर होने के कारण स्थानीय तैनाती के लिए गंभीर हार्डवेयर आवश्यकताएँ; अधिकांश उपयोगकर्ता API का उपयोग करेंगे।
- वज़न Kimi K3 लाइसेंस के तहत जारी किए गए हैं, जो एक मानक ओपन-सोर्स लाइसेंस नहीं है—व्यावसायिक उपयोग से पहले इसकी शर्तें जांचें।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
विफल टेस्ट सूट डिबग करें
मेरे पास एक Python रिपॉजिटरी है जहाँ हाल ही में रिफैक्टर के बाद इंटीग्रेशन टेस्ट विफल हो रहे हैं। यहाँ त्रुटि लॉग और संबंधित फाइलें हैं। मूल कारण पहचानें, इसे कोडबेस में ट्रेस करें, और एक न्यूनतम सुधार प्रस्तावित करें साथ ही समझाएं कि मूल परिवर्तन ने टेस्ट क्यों तोड़े।
सिस्टम डिज़ाइन पर तर्क करें
एक सार्वजनिक API के लिए एक रेट-लिमिटिंग सेवा डिज़ाइन करें जो 50,000 अनुरोध प्रति सेकंड संभाल सके, प्रति-उपयोगकर्ता और प्रति-एंडपॉइंट सीमाएँ समर्थन करे, Redis विफलता के दौरान अनुकूल ढंग से काम करे, और p99 विलंबता में 2ms से अधिक न जोड़े। अपनी वास्तुकला निर्णयों और प्रत्येक चरण में किए जा रहे समझौतों को समझाएं।
स्क्रीनशॉट में बग विश्लेषण करें
मैं अपनी वेब ऐप के डैशबोर्ड का एक स्क्रीनशॉट संलग्न कर रहा हूँ। ऊपर-दाएँ पैनल में चार्ट गलत तरीके से रेंडर हो रहा है—बार ओवरलैप हो रहे हैं और अक्ष लेबल कटे हुए हैं। निदान करें कि कौन से CSS या चार्टिंग-लाइब्रेरी सेटिंग्स इसकी वजह हो सकती हैं और मुझे सही कॉन्फ़िगरेशन दें।
की तुलना करें
- Kimi Latestकेवल API मॉडल1,048,576 टोकन संदर्भ · $0.29/M इनपुट, $24.00/M आउटपुट
- Kimi K2 Thinkingओपन-वेट्स मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.60/M इनपुट, $2.50/M आउटपुट
- Kimi K2.7 Codeओपन-वेट्स मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.67/M इनपुट, $3.35/M आउटपुट
- Kimi K2.5ओपन-वेट्स मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.50/M इनपुट, $2.50/M आउटपुट
moonshotai से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या Kimi K3 के वज़न खुले हैं और क्या मैं इसे स्थानीय रूप से चला सकता हूँ?
- हाँ, Moonshot AI ने पूर्ण मॉडल वज़न सार्वजनिक रूप से जारी किए हैं, इसलिए आप उन्हें डाउनलोड कर स्वयं होस्ट कर सकते हैं। हालांकि 2.8T कुल पैरामीटर होने के कारण आपको पर्याप्त हार्डवेयर की आवश्यकता होगी; अधिकांश लोग इसे स्थानीय रूप से चलाने के बजाय API के माध्यम से उपयोग करेंगे।
- Kimi K3 की कीमत क्या है और इसका संदर्भ विंडो कितना बड़ा है?
- API के माध्यम से यह $0.73 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $10.00 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर मूल्यवान है, संदर्भ विंडो 1,048,576 टोकन (लगभग एक मिलियन) है।
- Kimi K3 अन्य अग्रणी तर्क मॉडलों से कैसे अलग है?
- यह 3T पैरामीटर वर्ग में पहला खुले तौर पर जारी किया गया मॉडल है, एक नवीन KDA और अटेंशन रेसिडुअल्स वास्तुकला का उपयोग करता है, और विशेष रूप से लंबी अवधि के एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए मूल विज़न के साथ डिज़ाइन किया गया है—सामान्य चैट मॉडल नहीं।
कैप्टन का निर्णयवर्तमान में उपलब्ध सबसे सक्षम खुला-वज़न मॉडल, एजेंट और गंभीर इंजीनियरिंग कार्यों के लिए बनाया गया—लेकिन आउटपुट की कीमत लंबे रन को महंगा बना सकती है।
Hugging Face पर मॉडल कार्ड
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #16 Hottest Text / LLM model · #16 Hottest Text / LLM text model
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Kimi K3 लोकप्रियता रुझान
16 Jul 2026 से हीट स्कोर
हीट स्कोर
9,095°
इस सप्ताह
▲
23.9%
9,067° तब, 9,095° अब
इस महीने
▲
189%
8,954° तब, 9,095° अब
पिछला साल
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
7,000°
फर्श
स्केल 0° से 9,999° तक चलता है। 7,000° से नीचे सब उन मॉडलों के लिए रखा गया है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है: एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह फर्श पर बैठता है, और माप ऊपर के डिग्री भरते हैं। फर्श मॉडल के बारे में कुछ नहीं कहता; केवल ऊपर के डिग्री कहते हैं, और वही एक मॉडल को दूसरे से अलग करते हैं।
+1,767°
OpenRouter टोकन
पिछले 30 दिनों में इस मॉडल ने OpenRouter के माध्यम से 7,787,431,365,488 टोकन संसाधित किए, प्रॉम्प्ट और उत्तर दोनों मिलाकर। हर 10,000,000 टोकन डाउनलोड अवधि में एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं, कुल 778,743; अंतिम दिन के टोकन अपनाने की दर में शामिल होते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
+328°
अपनाने की दर
लगभग 23,609 डाउनलोड प्रति दिन, स्रोतों के दो रीडिंग के बीच मापा गया, कभी भी जीवनकाल औसत से अनुमानित नहीं। स्पीड डाउनलोड टर्म का एक चौथाई वजन रखती है, इसलिए एक ताजा उछाल दिखता है बिना एक दिन के स्पाइक को वर्षों के उपयोग से ऊपर रखे।
विस्तृत विवरण दिखाओ
इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 9,095° है, और इसे एक-एक घटक के हिसाब से बनाया गया है, हर एक के बाद कुल योग के साथ: फर्श, हर स्रोत द्वारा जोड़े गए डिग्री, मॉडल के प्रकार के लिए बोनस और इसके वज़न की उम्र जो घटाती है। रंग ऊपर के चार्ट के बैंड हैं। अंत में शब्दावली हर शब्द को परिभाषित करती है।
- 1फर्श से शुरू करें।क्यों 7,000° और शून्य नहीं: स्केल 0° से 9,999° तक चलता है, और 7,000° से नीचे का हिस्सा उन मॉडलों के लिए आरक्षित है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें और कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर न रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है। एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह यहाँ बैठता है; इसके बाद सब माप है, और फर्श के ऊपर जगह में दस दस गुना कदम होते हैं, हर एक 300° के। फर्श हर मॉडल के लिए एक जैसा है, इसलिए यह कुछ तय नहीं करता; ऊपर के डिग्री तय करते हैं।7,000°चल रहा कुल
- 2डाउनलोड जोड़ें।कुल 778,743 डाउनलोड-बराबर, OpenRouter टोकन से। दस गुना डाउनलोड से वही 300° बढ़ता है, इसलिए साइज मायने रखता है लेकिन स्कोर को कभी भी ज्यादा नहीं बढ़ाता।+1,767°8,767°चल रहा कुल
- 3अपनाने की दर जोड़ो।अभी लगभग 23,609 डाउनलोड रोज़ाना, दो माप के बीच मापा गया, जो वजन का एक चौथाई है।+328°9,095°चल रहा कुल
- =हीट स्कोर।इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।9,095°
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
इस मॉडल की लोकप्रियता कैटलॉग के बाकी हिस्सों के मुकाबले कैसे बढ़ी है: हर अवधि में डाउनलोड, लाइक और उपयोग में इसका विकास, उसी अवधि में सामान्य मॉडल के विकास के मुकाबले मापा गया, और उस समय इसका हीट स्कोर। सामान्य विकास से ऊपर बढ़ोतरी दिखाती है, नीचे गिरावट। अतीत को आज के टोटल, मॉडल के पहले दिन और मापा गया डाउनलोड स्पीड से फिर से बनाया गया है जब दो रीडिंग्स मौजूद हों; अगर मॉडल उस अवधि की शुरुआत में मौजूद नहीं था तो n/a दिखता है।
Kimi K3 Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153