Text & Reasoning
Kimi K2.6
Kimi K2.6 ist ein Text & Reasoning-Modell von Moonshot AI. Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Text & ReasoningKimi K3
Kimi K3 ist ein Sprachmodell von Moonshot AI. Für die Auswahl zählen deine Aufgabe, die unterstützten Eingaben und der konkrete Zugang. Das Praxisbeispiel hilft dir, eine Antwort selbst zu prüfen.
Wie kannst du es nutzen?
Nutze den in den Quellen genannten Anbieterzugang für genau diese Version. Ein Produktabo enthält nicht automatisch API-Guthaben.
Vorherige K3-Generation; API verfügbarQuellenstand 2026-10-24
Moonshot AI im Verzeichnis
EingabeText, Bild
AusgabeText
Kontext1.048.576 Tokens
Änderungen am Modell
Nachprüfung am 24. Oktober 2026; Herstellerdokumentation, kein eigener Modelltest.
K3.1 Pro ergänzt die bisherige Kimi-Auswahl. Die bestehende Modell-URL bleibt erhalten; ein neuer Familienname ändert historische Versuche nicht rückwirkend. K2-Modelle haben ab 31. Oktober 2026 Einschränkungen für neue API-Konten, eine vollständige Ablösung ist bis Ende Dezember angekündigt. K3 bleibt als vorherige Generation dokumentiert.
Kimi K3.1 Pro: Nachfolger und die eigene Migration vor dem angekündigten K2-Auslauf prüfen.
Herstellerquelle zum Update · geprüft am 24. Oktober 2026
Technische Daten
Identität, Funktionen und Betrieb getrennt lesen. Die Angaben beziehen sich auf diese konkrete Version.
„Nicht bestätigt“ kennzeichnet eine offene Angabe. Es bedeutet weder „nicht vorhanden“ noch „unbegrenzt“.
| Hersteller | Moonshot AI |
|---|---|
| Modellfamilie | Kimi |
| Modell-/API-ID | kimi-k3 |
| Status | Vorherige K3-Generation; API verfügbar |
| Modellart | Text & Reasoning |
|---|---|
| Eingabe | Text, Bild |
| Ausgabe | Text |
| Kontext | 1.048.576 Tokens |
|---|---|
| Maximaler Output / Horizont | Nicht bestätigt |
| Bereitstellung | Gehosteter Zugang |
|---|---|
| Gewichte | Nicht bestätigt |
| Lizenz | Zugang und Lizenz je Bereitstellung prüfen |
Daten im Überblick
Input und Output sind getrennte Texttarife je einer Million Tokens. Preisstufen, Cache, Werkzeuge und weitere Bedingungen stehen im Kostenabschnitt. Kein Preis für eine konkrete Aufgabe.
- Text-Input / Mio. Tokens
- 3 USD
- Text-Output / Mio. Tokens
- 15 USD
Datenbasis: Herstellerangaben im Quellenstand 2026-10-24. Quellen zu diesem Profil ↓
Einsatz und Grenzen
Kimi K3 ist ein Text & Reasoning-Modell von Moonshot AI. Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text.
Wähle eine kleine Aufgabe mit einer überprüfbaren Lösung: etwa fünf Informationen aus einem gegebenen Dokument extrahieren. Prüfe die Antworten am Original, nicht nur die Formulierung. Das Vergleichsblatt für KI-Tools hilft dir, Ergebnis, Datenweg und erforderliche Nacharbeit für dieselbe Aufgabe festzuhalten.
Prüfe vor einem API-Aufruf, ob dein Konto Zugriff hat und welchen Endpunkt, Tarif und welche Region du verwenden musst. Notiere die genaue Modellversion. Ein Kurzname in der API kann später auf einen anderen Modellstand verweisen.
Leistung: Wir haben die Leistung dieses Modells hier nicht selbst gemessen. Nutze die Aufgabe unten, um es an deinen Anforderungen zu prüfen.
Was kostet Kimi K3?
Stand 24. Oktober 2026
Dokumentierter Standardtarif3 / 15 USD je 1 Mio. Texttokens
Internationale PAYG-API: 3/15 USD je Million Tokens, ohne Cache, Werkzeuge und Steuern; kein Coding-Abo-Tarif.
Bereitstellung: Gehosteter Zugang. Prüfe vor Nutzung die tatsächliche Freischaltung, Region und Sondertarife. Die Quelldokumentation steht unter „Quellen“.
Praxis: Den gültigen Dokumentstand auswählen
Praxisergänzung geprüft am 21. Oktober 2026 · eigene Aufgabe, kein Modellbenchmark
Ein langes Dokumentfenster löst keine Versionsfrage von selbst. Hier enthalten drei kurze Auszüge unterschiedliche Bearbeitungsfristen. Nur eine freigegebene Fassung gilt. Du prüfst, ob das Modell die Freigaberegel beachtet und einen neueren Entwurf nicht versehentlich zur gültigen Vorgabe macht.
Vorbereitung
Moonshots Modellübersicht beschreibt kimi-k3 unter anderem für Wissensarbeit und lange Kontexte. Für diese Übung genügt ein freigegebener Textzugang. Notiere die genaue ID und die Einstellungen. Die kurzen Auszüge testen eine einzelne Versionsregel, keine Qualität über eine Million Tokens und keinen echten Zugriff auf ein Wissenssystem.
Markiere die Freigabestatus aller drei Auszüge. Das späteste Datum allein entscheidet hier nicht.
Übergebe die Auswahlregel samt allen Auszügen. Verlange für jede Entscheidung die zugehörige Quellenkennung.
Prüfe die gültige Frist und die verworfenen Alternativen. Bei einem echten Archiv musst du außerdem Herkunft und Vollständigkeit der Dokumente kontrollieren.
Aufgabe zum Kopieren
Die Angaben sind fiktiv. Speichere den geforderten JSON-Teil der Antwort separat als antwort.json; zusätzliche Erklärungen gehören in eine andere Datei.
Fiktives Dokumentarchiv:
V1: Freigegeben am 01.10.2026. Bearbeitungsfrist 5 Werktage. Gilt bis Ablösung.
V2: Freigegeben am 10.10.2026. Ersetzt V1 vollständig. Bearbeitungsfrist 3 Werktage.
V3: Entwurf vom 15.10.2026, nicht freigegeben. Vorgeschlagene Bearbeitungsfrist 1 Werktag.
Regel: Nur freigegebene Fassungen gelten; V2 ersetzt V1. Eine verantwortliche Person ist nirgends benannt.
Gib JSON: gueltige_fassung, frist={wert,einheit,quelle}, verworfene_fassungen in Reihenfolge V1,V3, verantwortliche_person.
Keine Rechts- oder Kalenderberechnung, keine Internetrecherche.Vorlage herunterladenLokalen JSON-Prüfer herunterladen
Lösung und Prüfkriterien ansehen
- V2 ist gültig: freigegeben und ausdrücklich Ersatz für V1. V3 bleibt trotz späterem Datum ein Entwurf.
- Drei Werktage werden nicht zu einem Kalenderdatum umgerechnet. Dafür fehlen konkrete Start- und Kalenderregeln.
- Eine Quellenkennung ist nur hilfreich, wenn sie zur zitierten Aussage passt. Der Prüfer kontrolliert die festgelegten Felder, keine fremden Dateien.
{
"gueltige_fassung": "V2",
"frist": {
"wert": 3,
"einheit": "Werktage",
"quelle": "V2"
},
"verworfene_fassungen": [
"V1",
"V3"
],
"verantwortliche_person": null
}Das Soll ist redaktionell aus der Vorlage abgeleitet, keine aufgezeichnete Modellantwort. Der lokale Prüfer vergleicht die festgelegten Felder und führt keinen generierten Code oder API-Aufruf aus. Er bewertet keine freien Begründungen.
Speichere Prüfer und deine Antwort im selben Ordner. Mit installiertem Python: python pruefen.py antwort.json.
| Beobachtung | Was du prüfst |
|---|---|
| V3 wird wegen des neuesten Datums ausgewählt | Prüfe zuerst den Freigabestatus, danach die dokumentierte Ablösung. |
| Alle drei Fristen werden vermischt | Behalte jede Aussage mit ihrer Version; aus Entwurf und gültiger Fassung entsteht keine neue Frist. |
| Es wird eine verantwortliche Person ergänzt | Das Archiv nennt keinen Namen. Das Feld bleibt null. |
Passende Anleitungen
Für größere Bestände solltest du zuerst Dokumentauswahl und RAG-Belege verstehen und Versionen bereits bei der Suche sauber trennen.
Danach kannst du eine Dokumentensuche mit RAG vorbereiten und die gültigen Quellen samt offenen Angaben in einen eigenen Test aufnehmen.
Gezielte Praxisergänzung auf Basis aktueller Herstellerunterlagen. Der Datenstand der bisherigen Modell-Faktentabellen bleibt separat ausgewiesen. Neue Beispiele und Grafiken sind eigene Erklärungen; es wurden keine Modellantworten oder Leistungswerte gemessen.
Herstellerunterlagen zur Ergänzung: Model List - Kimi API Platform (Abruf 2026-10-21) · Quickstart - Kimi API Platform (Abruf 2026-10-21).
Quellen und Prüfstand
Quellenstand: 2026-10-24. Spezifikationen, Tarife und Zugang können sich ändern. Die Illustration zeigt den dokumentierten Datenweg, keine gemessene Leistung.
Häufige Fragen
Was ist Kimi K3?
Kimi K3 ist ein Text & Reasoning-Modell von Moonshot AI. Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. Hersteller: Moonshot AI. Dokumentierte ID: kimi-k3.
Was verarbeitet Kimi K3?
Eingabe: Text, Bild. Ausgabe: Text. Maßgeblich sind die Funktionen des konkreten Endpunkts in der Herstellerquelle.
Kannst du Kimi K3 lokal betreiben?
Der dokumentierte Zugang lautet: Gehosteter Zugang. Öffentlich verfügbare offene Gewichte werden damit nicht bestätigt. Ein integriertes On-Device-Modell kann besondere Hardware und Plattformvorgaben haben.
Was kostet Kimi K3?
3 / 15 USD je 1 Mio. Texttokens. Internationale PAYG-API: 3/15 USD je Million Tokens, ohne Cache, Werkzeuge und Steuern; kein Coding-Abo-Tarif. Bei selbst betriebenen Gewichten kommen Hardware- und Betriebskosten hinzu.
Ist das ein Leistungstest oder eine Rangliste?
Nein. Das Profil dokumentiert Herstellerangaben mit Quellenstand 2026-10-24. Die Testidee ist redaktionell formuliert und wurde hier nicht ausgeführt; sie ist keine Qualitätsgarantie.
Wie groß ist das Kontextfenster von Kimi K3?
Im dokumentierten Quellenstand: 1.048.576 Tokens. Beachte die Bedingungen der konkreten Modellversion und des verwendeten Endpunkts. Kontext ist keine Wortzahl und kein Nachweis, dass jede enthaltene Information zuverlässig verarbeitet wird.
Wie prüfst du Kimi K3 für deine Aufgabe?
Lege eine kleine Aufgabe mit bekanntem oder nachprüfbarem Ergebnis fest. Notiere Version, Eingabe und Einstellungen. Vergleiche die Ausgabe mit deinem Prüfkriterium und halte Fehler sowie tatsächliche Kosten getrennt fest. Die Testidee auf dieser Seite ist ein Vorschlag und wurde hier nicht als Modelltest ausgeführt.
Beweist diese Kimi-K3-Übung die Qualität langer Kontexte?
Nein. Drei kurze Auszüge prüfen nur die festgelegte Versionsauswahl. Ein langer eigener Bestand benötigt zusätzliche Tests für Suche, Vollständigkeit, Widersprüche und Belegstellen.
Warum gilt im Kimi-Beispiel nicht das neueste Dokument?
Die Auswahlregel verlangt eine Freigabe. V3 hat zwar das späteste Datum, ist aber nur ein Entwurf. V2 ist freigegeben und ersetzt die ältere Fassung ausdrücklich.
Darf ich aus drei Werktagen sofort ein Enddatum berechnen?
Aus dieser Vorlage nicht. Ein konkreter Beginn sowie die anzuwendenden Kalender- und Fristenregeln fehlen. Die Übung übernimmt nur die belegte Angabe drei Werktage.
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Kimi K3.1 Pro
Neue K3.1-Version für Coding, Dokumentarbeit und werkzeuggestützte Aufgaben. Text, Bilder und Videos hinein, Text heraus; Thinking ist immer aktiv.
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Kimi K3.1 Pro Highspeed
Highspeed-Variante mit denselben Fähigkeiten laut Anbieter, aber höherem API-Tarif. Die behauptete 2–3-fache Ausgabegeschwindigkeit ist keine Tokenwerk-Messung.