Kimi K3, Moonshot AI'nin 16 Temmuz 2026'da tanıttığı 2,8 trilyon parametreli açık frontier yapay zeka modelidir. Açık ağırlıklı modeller arasında bugüne kadarki en büyük boyuta sahip. Kodlama, ajan görevleri ve bilgi işi kıyaslamalarında birçok kapalı modele yaklaşıyor, bazılarını geçiyor.
Kimi K3 nedir?
Kimi K3, Moonshot AI'nin Kimi ailesindeki üçüncü büyük nesildir. Bir önceki sürüm Kimi K2 yaklaşık 1 trilyon parametreydi. K3 ise 2,8 trilyon parametreye çıkarak açık modellerde yeni bir üst sınır belirledi. Aşağıdaki grafik, son bir yıldaki açık frontier modellerin büyüklüğünü karşılaştırıyor.
Model, DeepSeek V4 Pro (1,6 trilyon) ve Qwen 3.5 (397 milyar) gibi diğer açık modellerin belirgin biçimde önünde yer alıyor. Bu ölçek, K3'ün geniş bilgi ve uzun bağlam gerektiren görevlerde avantaj kazanmasını sağlıyor.
Kimi K3 mimarisi nasıl çalışıyor?
Kimi K3, uzman karışımı (Mixture of Experts) tasarımını yeni modüllerle birleştirir. Çekirdek yapı üç ana parçadan oluşur: Stable LatentMoE, Kimi Delta Attention (KDA) ve Block Attention Residuals omurgası.
- Stable LatentMoE: Paylaşılan ve yönlendirilen uzmanları bir arada tutar. Yönlendirici (router), her belirteci doğru uzmana gönderir ve eğitimi kararlı kılar.
- Kimi Delta Attention (KDA): Modelin kendi geliştirdiği dikkat mekanizmasıdır. Uzun bağlamda hesaplama maliyetini düşürür.
- Gated MLA: Kapılı bir gizli dikkat katmanıdır. Bellek kullanımını azaltarak hızı artırır.
- Block Attention Residuals: Katmanlar arası artık bağlantılarla derin ağın kararlı öğrenmesini sağlar.
Kimi K3 kodlamada ne kadar iyi?
Kimi K3'ün en güçlü olduğu alanlardan biri yazılım geliştirme. Program Bench ve SWE Marathon testlerinde tüm rakiplerini geride bırakıp birinci oldu. Terminal Bench 2.1'de ise 88,3 puanla liderin yarım puan gerisinde kaldı.
- Program Bench: 77,8 (birinci)
- SWE Marathon: 42,0 (birinci)
- Terminal Bench 2.1: 88,3 (ikinci)
- FrontierSWE: 81,2 (ikinci)
Bu sonuçlar, K3'ün gerçek depolarda hata düzeltme ve çok adımlı geliştirme gibi zorlu görevlerde güçlü olduğunu gösteriyor. Yapay zeka destekli geliştirme konusunda daha fazla bilgi için yapay zeka ile yazılım geliştirme rehberimize göz atabilirsiniz.
Ajan ve bilgi işi görevlerinde performans
Kimi K3, tarayıcı kullanan ve araç çağıran ajan görevlerinde öne çıkıyor. BrowseComp testinde 91,2 puanla birinci oldu. Otomasyon ve tablo görevlerinde de zirvede yer aldı.
Dahili bilgi işi kıyaslamalarında model, GPT-5.5 ve Claude Opus 4.8'i geçti. Online Exp Bench'te 75,5, DECK-Bench'te 73,5 ve Finance-Bench'te 62,6 puan aldı. Üç testte de birinci sırada.
Kimi K3 diğer modellere karşı nasıl?
Aşağıdaki tablo, Kimi K3'ün öne çıktığı kıyaslamaları en yakın rakipleriyle karşılaştırır. Model, ajan ve bilgi işi görevlerinde net biçimde önde.
| Kıyaslama | Kimi K3 | En yakın rakip |
|---|---|---|
| BrowseComp (ajan) | 91,2 (1.) | GPT-5.6 Sol 90,4 |
| Program Bench (kod) | 77,8 (1.) | GPT-5.6 Sol 77,6 |
| SWE Marathon (kod) | 42,0 (1.) | Opus 4.8 40,0 |
| Online Exp Bench (bilgi) | 75,5 (1.) | GPT-5.5 70,6 |
| Terminal Bench 2.1 (kod) | 88,3 (2.) | GPT-5.6 Sol 88,8 |
Karşılaştırmalı bir bakış için yapay zeka modelleri karşılaştırması yazımızı, açık ağırlıklı bir alternatif için ise GLM 5.2 incelememizi okuyabilirsiniz. Kapalı bir amiral gemisiyle kıyas için GPT-5.6 Sol yazımıza bakın.
Kimi K3'e nasıl erişilir?
Kimi K3'ü iki yoldan kullanabilirsiniz. Sohbet arayüzü için Kimi'nin resmi tanıtım sayfasına gidebilirsiniz. Geliştiriciler ise API üzerinden erişir. Kurulum adımları resmi hızlı başlangıç kılavuzunda anlatılıyor. Model açık ağırlıklı olduğu için kendi altyapınızda da çalıştırabilirsiniz.
Sık sorulan sorular
Kimi K3 açık kaynak mı?
Kimi K3 açık ağırlıklı bir modeldir. Model ağırlıkları paylaşıldığı için kendi sunucunuzda çalıştırabilirsiniz. Lisans koşullarını resmi duyurudan doğrulayın.
Kimi K3 hangi görevlerde en güçlü?
Model, tarayıcı tabanlı ajan görevlerinde, yazılım geliştirmede ve bilgi işi kıyaslamalarında öne çıkıyor. BrowseComp, Program Bench ve SWE Marathon testlerinde birinci oldu.
Kimi K3 Türkçe destekliyor mu?
Evet. Kimi K3 çok dilli bir modeldir ve Türkçe girdileri işleyebilir. Yanıt kalitesi görevden göreve değişir.