أطلقت Moonshot AI نموذج Kimi K3 في 16 يوليو 2026، ووصفته بأنه "أول نموذج مفتوح من الفئة 3T في العالم". هذا ادعاء كبير، لذا دعنا نفصل التسويق عن الهندسة. K3 هو نموذج "مزيج الخبراء" (Mixture-of-Experts) بسعة 2.8 تريليون معلمة، ونافذة سياق بحجم مليون رمز (token)، ومكدس انتباه جديد، وورقة أسعار تستهدف فرق البرمجة مباشرة. تم إطلاقه في نفس اليوم عبر Kimi.com و Kimi Work و Kimi Code و Kimi API، مع وعد بإصدار الأوزان الكاملة بحلول 27 يوليو 2026. هذا الدليل هو المركز لكل ما تحتاجه لتقييمه: ما هو، كيف تم بناؤه، ما هي تكلفته، أين يصنف، ومن يجب أن يستخدمه بالفعل.
TL;DR: ما هو كيمي K3؟
كيمي K3 هو النموذج اللغوي الكبير الرائد لشركة Moonshot AI، تم إصداره في 16 يوليو 2026. يستخدم تصميم "مزيج الخبراء" (Mixture-of-Experts) بسعة 2.8 تريليون معلمة، حيث ينشط 16 من 896 خبيرًا لكل رمز، ويأتي بنافذة سياق بحجم 1,048,576 رمزًا (مليون رمز)، ويتم تقديمه عبر معرف نموذج API kimi-k3. تبلغ أسعاره 0.30 دولار لكل مليون رمز إدخال "Cache-Hit"، و 3.00 دولار لكل مليون رمز إدخال "Cache-Miss"، و 15.00 دولار لكل مليون رمز إخراج. في مؤشر الذكاء المستقل "Artificial Analysis"، حصل على 57 نقطة واحتل المرتبة الرابعة من بين 189 نموذجًا. يشير منشور إطلاق Moonshot الخاص إلى أن K3 لا يزال يتخلف عن Claude Fable 5 و GPT-5.6 Sol، لذا من الأفضل اعتباره أقوى نموذج مفتوح قريب من الريادة، وليس الريادة بحد ذاتها. من المتوقع إصدار الأوزان المفتوحة الكاملة حوالي 27 يوليو 2026.
لماذا يهم Kimi K3 الآن؟
كل بضعة أشهر، يطلق مختبر صيني نموذجًا يعيد تعريف التوقعات لما يمكنك تشغيله بدون عقد API خاص. Kimi K3 هو هذا النموذج لمنتصف عام 2026. العنوان الرئيسي ليس التفوق الخام في المعايير. بل هو مزيج من الجودة القريبة من الريادة، وسعر "cache-hit" تنافسي، ووعد بإصدار الأوزان الكاملة في غضون أحد عشر يومًا من الإطلاق. إذا صمد هذا الوعد، فسيصبح K3 النموذج الأكثر قدرة الذي يمكنك استضافته ذاتيًا، مما يغير المعادلة لأي شخص يقارن فاتورة API بمجموعة وحدات معالجة الرسوميات (GPU).
إذا كنت تبني باستخدام واجهات برمجة تطبيقات LLM، فإن السؤال العملي بسيط: هل يمكنك توجيه عميلك الحالي المتوافق مع OpenAI إلى kimi-k3 والحصول على مخرجات مفيدة دون إعادة كتابة بنيتك التحتية؟ الإجابة هي نعم، لأن Moonshot تقدم واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI-SDK. وهذا يعني أيضًا أنه يمكنك اختبار وتصحيح أخطاء استدعاءات K3 في الأدوات التي تستخدمها بالفعل. Apidog يتعامل مع أي نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI كطلب من الدرجة الأولى، لذا يمكنك إرسال إكمال محادثة متدفق إلى kimi-k3، وفحص أحداث الخادم المرسلة رمزًا برمجيًا تلو الآخر، ومشاهدة استدعاءات الأدوات وهي تُحل قبل ربط النموذج في رمز الإنتاج.
هذه المقالة هي الركيزة لمجموعة Kimi K3 الأوسع. للتعمق أكثر، انتقل إلى دليل Kimi K3 API، أو تحليل أسعار Kimi K3، أو تحليلات Kimi K3 المعيارية. هنا، نغطي الصورة كاملة.
الهوية: نموذج Moonshot الأكثر قدرة
تضع Moonshot AI نموذج K3 كـ "نموذجنا الأكثر قدرة"، وهو يمثل نقلة نوعية عن سلسلة Kimi K2 التي يعرفها العديد من المطورين بالفعل. إذا كنت قد استخدمت Kimi K2 أو Kimi K2.7 Code الذي يركز على البرمجة، فإن K3 هو الجيل التالي من هذه السلالة، وقد أعيد بناؤه من طبقة الانتباه فصاعدًا. الادعاء الذي يجذب معظم الانتباه هو "أول نموذج مفتوح من الفئة 3T في العالم". كلمتان في هذه العبارة مهمتان.
"مفتوح" هو حقيقة مستقبلية قريبة، وليس حقيقة يوم الإطلاق. عند الإصدار، يتوفر K3 من خلال المنتجات المستضافة وواجهة برمجة التطبيقات المدفوعة، وقد التزمت Moonshot بإصدار "الأوزان الكاملة للنموذج بحلول 27 يوليو 2026". لذا، إذا كنت تخطط لنشر محلي، فتعامل مع الوصول المفتوح كحدث مجدول بعد حوالي أسبوع ونصف من الإطلاق، وليس شيئًا يمكنك تنزيله في اليوم الأول.
يشير "فئة 3T" إلى الحجم. مع 2.8 تريليون معلمة إجمالية، يقع K3 في نفس الفئة الوزنية مثل أكبر الأنظمة الاحتكارية، على الرغم من أن جزءًا صغيرًا فقط من هذه المعلمات ينشط في أي رمز معين. هذا التنشيط المتفرق هو ما يحافظ على تكلفة الاستدلال معقولة، وهو السبب في أن الأسعار تبدو كما هي.
البنية: ما الجديد تحت الغطاء
K3 ليس مجرد نسخة أكبر من K2. أعادت Moonshot بناء النواة باستخدام عدة تقنيات محددة، وتشرح خيارات التصميم كلًا من مكاسب الجودة وأرقام الإنتاجية.
Kimi Delta Attention (KDA). هذه آلية انتباه خطية هجينة تصفها Moonshot بأنها أساس فعال لتوسيع نطاق الانتباه. يحافظ الانتباه ذو النمط الخطي على نمو الذاكرة والحساب تحت السيطرة مع ازدياد أطوال السياق، وهذا ما يجعل نافذة بحجم مليون رمز عملية بدلاً من كونها نظرية.
Attention Residuals (AttnRes). تقدم Moonshot هذا كبديل مباشر للاتصالات المتبقية القياسية. الهدف المعلن هو استرداد تمثيلات بشكل انتقائي عبر عمق الشبكة، بحيث تظل المعلومات من الطبقات السابقة قابلة للوصول أعمق في المكدس. ببساطة، يساعد النموذج على الاحتفاظ بالسياق بدلاً من فقده طبقة تلو الأخرى.
Stable LatentMoE. هذه هي طبقة توجيه "مزيج الخبراء" (Mixture-of-Experts)، وهي المكان الذي تعيش فيه قصة "2.8 تريليون إجمالي، نشط صغير". يمتلك K3 896 خبيرًا وينشط 16 منهم لكل رمز، باستخدام ما تسميه Moonshot "Quantile Balancing" للحفاظ على استقرار التوجيه أثناء التدريب. يعني التنشيط المتفرق أن النموذج يمكنه حمل تريليونات المعلمات من المعرفة بينما يدفع فقط تكلفة الحساب لشبكة أصغر بكثير في وقت الاستدلال.
تشير Moonshot أيضًا إلى مكونات داعمة بما في ذلك Per-Head Muon، ووحدة Sigmoid Tanh (SiTU)، و Gated MLA، بالإضافة إلى أوزان MXFP4 مع تنشيطات MXFP8 للكمية.
مواصفات Kimi K3 لمحة سريعة
إليك لمحة موجزة لتضعها في الاعتبار. كل رقم أدناه يأتي من منشور إطلاق Moonshot أو قائمة Artificial Analysis المستقلة.
| المواصفات | Kimi K3 |
|---|---|
| المطور | Moonshot AI |
| تاريخ الإصدار | 16 يوليو 2026 |
| إجمالي المعلمات | 2.8 تريليون (مزيج الخبراء) |
| الخبراء النشطون | 16 من 896 لكل رمز |
| نافذة السياق | 1,048,576 رمزًا (1 مليون) |
| معرّف نموذج API | kimi-k3 |
| اسم OpenRouter الفريد | moonshotai/kimi-k3 |
| توافق API | متوافق مع OpenAI SDK |
| إدخال Cache-hit | 0.30 دولار / 1 مليون رمز |
| إدخال Cache-miss | 3.00 دولار / 1 مليون رمز |
| الإخراج | 15.00 دولار / 1 مليون رمز |
| سرعة الإخراج | ~62 رمزًا/ثانية (أقل من متوسط الفئة 72.7) |
| زمن أول رمز | ~1.99 ثانية |
| مؤشر الذكاء | 57 (المرتبة 4 من 189) |
| أوزان مفتوحة | متوقعة حوالي 27 يوليو 2026 |
هذا الجدول هو الإجابة السريعة لمعظم عمليات البحث عن "فحص المواصفات". لنموذج تكلفة مفصل سطرًا بسطر مقابل حجم الرموز الخاص بك، يقوم دليل تسعير Kimi K3 بحساب الأرقام.
نافذة السياق بحجم مليون رمز، ولماذا يُعد تسعير Cache-hit هو القصة الحقيقية
تضع نافذة السياق التي تبلغ 1,048,576 رمزًا قاعدة بيانات كاملة للتعليمات البرمجية، أو مجموعة بحث طويلة، أو نصًا مدته عدة ساعات داخل موجه واحد. هذا هو الحد الأدنى المطلوب في التقنيات الرائدة الآن، ولكن طريقة تسعير K3 للسياق الطويل هي ما يجعله مثيرًا للاهتمام لأعباء العمل الحقيقية.
انظر إلى تسعير الإدخال مرة أخرى: 0.30 دولار لكل مليون رمز عند نجاح ذاكرة التخزين المؤقت (cache hit) مقابل 3.00 دولارات عند فشل ذاكرة التخزين المؤقت (cache miss). هذه فجوة بمقدار 10 أضعاف. تشير التقارير إلى أن مكدس الاستدلال الخاص بـ Moonshot، والذي يطلق عليه Mooncake disaggregated inference، يقدم معدل نجاح لذاكرة التخزين المؤقت يتجاوز 90% في أعباء عمل البرمجة. إذا كان نمط استخدامك يعيد استخدام سياق مشترك كبير، أو موجه نظام طويل، أو شجرة ملفات كبيرة، أو كتلة تعليمات ثابتة، فإن معظم رموز الإدخال الخاصة بك تُحتسب بسعر منخفض. بالنسبة لحلقات البرمجة الوكيلية التي تعيد إرسال نفس سياق المستودع في كل خطوة، يتضاعف هذا الفرق بسرعة. هذا هو الرافعة التي تجعل K3 تنافسيًا من حيث التكلفة على الرغم من أن سعر إخراجه لكل رمز يقع في نطاق التقنيات الرائدة العادي.
يظهر المقايضة في السرعة. قاس تحليل Artificial Analysis أن K3 ينتج حوالي 62 رمزًا في الثانية، وهو أقل من متوسط الفئة البالغ 72.7 للنماذج المنطقية في فئة سعره. يبلغ وقت أول رمز حوالي 1.99 ثانية، وهو أفضل قليلاً من متوسط الفئة. لذا، K3 هو نموذج "يفكر بعمق، ويتدفق بثبات" بدلاً من كونه سريعًا، ويميل إعداد التفكير الافتراضي الخاص به نحو أقصى جهد تفكير. إذا كانت مدة الاستجابة (latency) تهمك أكثر من العمق لحالة استخدامك، قارنه بفئة أسرع قبل الالتزام به.
موقع صريح: قوي، مفتوح، ليس الريادة المطلقة
هذا هو الجزء من القصة الذي تتجاهله العديد من مقالات الإطلاق. رسمت Moonshot نفسها الخط بوضوح. يذكر المدونة الرسمية لإطلاق Kimi K3 أنه بينما "لا يزال K3 يتخلف عن أقوى النماذج الاحتكارية، Claude Fable 5 و GPT 5.6 Sol،" فقد "أظهر أداءً بمستوى الريادة عبر مجموعتنا التقييمية." اقرأ ذلك مرتين، لأنه جزء نادر من الصراحة من بائع نموذج.
الأرقام المستقلة تدعم هذا التباين. في مؤشر ذكاء Artificial Analysis، يسجل K3 57 نقطة ويحتل المرتبة الرابعة من بين 189 نموذجًا. يمزج هذا المؤشر تسعة تقييمات تغطي المهام الوكيلية والبرمجة والعلوم والاستدلال، لذا فإن الترتيب ضمن الخمسة الأوائل هو إشارة حقيقية، وليس انتقاءً للنتائج. لكن المرتبة الرابعة تعني أيضًا أن ثلاثة نماذج تتقدم عليه، وتذكر Moonshot اثنين منها.
فكيف يجب أن تصوغ K3؟ إنه أقوى نموذج مفتوح الأوزان قريب من الريادة، ومن بين النماذج الأكثر قدرة التي يمكنك تشغيلها بدون عقد خاص بمجرد توفر الأوزان. إنه ليس أفضل نموذج في العالم على الإطلاق، ويجب ألا تسوق له بهذه الطريقة لأصحاب المصلحة لديك. إذا كنت بحاجة إلى أقصى حد مطلق في مهمة استدلال صعبة، فإن النماذج الاحتكارية الرائدة لا تزال تتفوق. أما إذا كنت بحاجة إلى جودة قريبة من الريادة بمسار مفتوح وسعر فعال منخفض، فإن K3 منافس جاد. لمقارنة مباشرة حول موقعه ضد القادة الاحتكاريين، راجع Kimi K3 مقابل Claude Opus 4.8 و Kimi K3 مقابل GPT-5.6 Sol.
أين يمكنك استخدام Kimi K3 اليوم؟
تم إطلاق K3 عبر جميع منتجات Moonshot في اليوم الأول. إليك مصفوفة التوفر.
| السطح | ما تحصل عليه |
|---|---|
| Kimi.com | تطبيق الدردشة عبر الويب، K3 كنموذج افتراضي |
| Kimi Work | منتج مساحة عمل الفريق |
| Kimi Code | عامل برمجة يعتمد على الطرفية |
| Kimi API | وصول برمجي عبر معرّف النموذج kimi-k3 |
| تطبيقات الجوال | iOS، Android، و HarmonyOS |
| سطح المكتب | تطبيق Kimi Work، الإصدار 3.1.0 وما بعده |
| OpenRouter | وصول موجه عبر moonshotai/kimi-k3 |
إذا كنت تستخدم الطرفية، فإن Kimi Code هو نقطة الدخول لوكيل البرمجة؛ يغطي دليل Kimi Code CLI نمط الإعداد من حقبة K2، وتدفق K3 مشابه. إذا كنت ترغب في مقارنة سلوك البرمجة مقابل البطل السابق في تلك السلالة، فإن Kimi K3 مقابل Kimi K2.7 Code هي المواجهة المباشرة. وإذا كنت تفضل عدم الدفع إطلاقًا أثناء التقييم، فإن كيفية استخدام Kimi K3 مجانًا تغطي المسارات المجانية.
القدرات التي توفرها واجهة برمجة التطبيقات (API)
بالنسبة للمطورين، النموذج هو نصف القصة فقط. تحدد واجهة برمجة التطبيقات ما يمكنك بناءه. يدعم نقطة نهاية K3 الميزات التي تتوقعها من نموذج وكيل جاد:
- تخزين السياق مؤقتًا (الآلية وراء معدل Cache-hit البالغ 0.30 دولار)
- استدعاءات الأدوات وقيود اختيار الأدوات
- وضع JSON والمخرجات المنظمة
- الوضع الجزئي للإكمالات المتحكَّم بها
- البحث عبر الإنترنت
- تحميل الأدوات الديناميكي
- جهد التفكير القابل للتكوين، بما في ذلك إعداد "أقصى"
تعني مجموعة الميزات هذه أن K3 يتناسب مع أطر عمل الوكلاء، وخطوط استخراج البيانات المهيكلة، وتطبيقات استدعاء الوظائف دون معالجة خاصة. يتبع عنوان URL الأساسي نمط Moonshot المعتاد، وهو نقطة نهاية Kimi المتوافقة مع OpenAI (تأكد من عنوان URL الأساسي الدقيق على platform.kimi.ai قبل ترميزه بشكل ثابت، حيث انتقل الكونسول إلى النطاق الجديد عند الإطلاق). وجه عميل OpenAI الخاص بك إلى نقطة النهاية هذه، واضبط النموذج على kimi-k3، ويجب أن يعمل رمز استدعاء الأدوات الحالي الخاص بك. يتوفر دليل الطلب والاستجابة الكامل في دليل Kimi K3 API.
اختبار kimi-k3 قبل إطلاقه
هذا هو الجزء الذي تتحول فيه مواصفات النموذج إلى تكامل عملي. قبل دمج kimi-k3 في حلقة وكيل، سترغب في رؤية ما تعيده نقطة النهاية بالضبط: كيف تتدفق الرموز، وما إذا كانت استدعاءات الأدوات تعمل بالشكل الذي تتوقعه، وكيف يتصرف النموذج بأقصى جهد تفكير. هذه مهمة اختبار API، وليست مهمة هندسة موجه.
هذا هو المكان الذي يثبت فيه Apidog قيمته في سير العمل. لأن K3 يتحدث بروتوكول OpenAI، يمكنك إضافة نقطة نهاية إكمال الدردشة الخاصة به كطلب في Apidog، وتخزين مفتاحك كمتغير بيئة حتى لا يصل أبدًا إلى مجموعة مشتركة، وإجراء استدعاء باستخدام stream: true. يعرض Apidog تدفق أحداث الخادم المرسلة حتى تتمكن من قراءة أجزاء دلتا عند وصولها، وهي أسرع طريقة للتأكد من أن محلل التدفق الخاص بك سيتعامل مع مخرجات K3. عندما ترسل طلبًا بأدوات محددة، يمكنك فحص حمولة tool_calls الدقيقة التي يعيدها النموذج والتحقق من صحة الوسائط مقابل مخططك قبل تشغيل سطر واحد من رمز الوكيل.
الأسئلة المتكررة
ما هو Kimi K3؟ Kimi K3 هو النموذج اللغوي الكبير الرائد لشركة Moonshot AI، تم إطلاقه في 16 يوليو 2026. إنه نموذج "مزيج الخبراء" (Mixture-of-Experts) بسعة 2.8 تريليون معلمة مع نافذة سياق بحجم مليون رمز، يتم تقديمه عبر معرّف نموذج API kimi-k3 ومنتجات Moonshot للمستهلكين والمطورين. تصفه Moonshot بأنه "أول نموذج مفتوح من الفئة 3T في العالم".
كم عدد المعلمات في Kimi K3؟ يمتلك K3 2.8 تريليون معلمة إجمالية ويستخدم توجيه "مزيج الخبراء" (Mixture-of-Experts) الذي ينشط 16 من أصل 896 خبيرًا لكل رمز. لم تنشر Moonshot عددًا دقيقًا للمعلمات النشطة، لذا تجنب اقتباس رقم معين لمليار معلمة نشطة كحقيقة. العدد الدقيق الذي أصدروه هو "16 من أصل 896 خبيرًا".
كم تكلفة واجهة برمجة تطبيقات Kimi K3؟ تبلغ أسعاره 0.30 دولار لكل مليون رمز إدخال "Cache-Hit"، و 3.00 دولار لكل مليون رمز إدخال "Cache-Miss"، و 15.00 دولار لكل مليون رمز إخراج. تشير التقارير إلى أن استدلال Mooncake من Moonshot يحقق معدل نجاح لذاكرة التخزين المؤقت يتجاوز 90% في أعباء عمل البرمجة، لذا فإن تكاليف الإدخال الفعلية تكون منخفضة في المهام المتكررة ذات السياق الثقيل. النموذج الكامل موجود في تفاصيل التسعير.
هل Kimi K3 مفتوح المصدر؟ ليس في يوم الإطلاق. التزمت Moonshot بإصدار الأوزان الكاملة للنموذج بحلول 27 يوليو 2026. حتى ذلك الحين، يمكنك الوصول إلى K3 من خلال المنتجات المستضافة وواجهة برمجة التطبيقات المدفوعة. بعد توفر الأوزان، ستتمكن من استضافته ذاتيًا، وهو الأساس لوصف "الفئة 3T المفتوحة".
هل Kimi K3 أفضل من Claude Fable 5 أو GPT-5.6 Sol؟ لا، و Moonshot تقول ذلك مباشرة. يذكر منشور الإطلاق أن K3 "لا يزال يتخلف عن أقوى النماذج الاحتكارية، Claude Fable 5 و GPT 5.6 Sol،" بينما يصف أداءه بأنه بمستوى الريادة. في مؤشر ذكاء Artificial Analysis، يسجل 57 نقطة ويحتل المرتبة الرابعة من 189 نموذجًا، لذا فهو قريب من القمة ولكنه ليس الأول.
هل يمكنني استخدام Kimi K3 مع OpenAI SDK؟ نعم. واجهة برمجة تطبيقات Moonshot متوافقة مع OpenAI-SDK. وجه عميلك إلى نقطة نهاية Kimi المتوافقة مع OpenAI (تأكد من عنوان URL الأساسي الدقيق على platform.kimi.ai)، واضبط النموذج على kimi-k3، ويجب أن يعمل رمز إكمال الدردشة واستدعاء الأدوات الحالي الخاص بك. يمكنك التحقق من أشكال الطلب والاستجابة في Apidog قبل ربطه بتطبيقك.
ما مدى سرعة Kimi K3؟ قاس تحليل Artificial Analysis حوالي 62 رمز إخراج في الثانية، وهو أقل من متوسط الفئة السعرية البالغ 72.7، مع وقت لأول رمز يقترب من 1.99 ثانية. يفضل K3 العمق على السرعة، ويستخدم إعداد التفكير الافتراضي الخاص به أقصى جهد تفكير. قارنه بنموذج أسرع إذا كانت مدة الاستجابة هي قيدك.
كيف يقارن Kimi K3 بـ Kimi K2.7 Code؟ K3 هو النموذج الرائد من الجيل التالي فوق خط K2، مع مكدس انتباه معاد بناؤه وكفاءة تحجيم أفضل بحوالي 2.5 مرة من K2 وفقًا لـ Moonshot. يظل K2.7 Code خيارًا قويًا خاصًا بالبرمجة. المقارنة المباشرة موجودة في Kimi K3 مقابل Kimi K2.7 Code.