Kimi K3：オープン・フロンティア・インテリジェンス
## Japanese Translation: Kimi K3 は、ネイティブビジョン機能と 100 万トークンのコンテキストウィンドウを備えた、開かれた 2.8T パラメータモデルであり、同クラスにおいて初めてこの規模に達したものです。Kimide Delta Attention (KDA)、Attention Residuals (AttnRes)、Stable LatentMoE（896 のエキスパートのうち 16 を有効化）を活用し、Kimi K2 に比べて約 2.5 倍のスケーリング効率向上を実現しています。API、モバイルアプリ（iOS、Android、HarmonyOS）、デスクトップアプリ（Windows/Mac v3.1.0 以降）、ターミナル（Kimi Code）、および Kimi Work プラットフォーム経由で現在利用可能です。完全なモデル重みは 2026 年 7 月 27 日にリリース予定です。 発売時はデフォルトで"max"の思考努力で動作し、将来のアップデートで低い effort と高い effort のモードが個別に導入される予定です。全体的一般ベンチマークでは Claude Fable 5 や GPT 5.6 Sol などのプロプライエタリモデルに劣りますが、「max」推論（temperature = 1.0, top-p = 1.0）を使用する際は、評価スイート内でテストされた他のすべてのモデルで一貫して高スコアを獲得しています。NVIDIA H200 上での Kernel Optimization テストでは、Claude Fable 5 と競合的な性能を誇り、Opus 4.8、GPT 5.6 Sol、GPT 5.5 を大幅に上回っています。また、NanoTriton を成功裏に構築しており、これは Triton や torch.compile に匹敵するかそれ以上のパフォーマンスを発揮しながら、エンドツーエンドの nanoGPT 訓練を継続可能なカスタム GPU コンパイラです。 ドメイン固有のベンチマークでは Kimi K3 が内部指標で優位を示しています：DeepSWE（67.5）、Program Bench（77.8）、Terminal Bench 2.1（88.3）。顕著なケーススタディには、48 時間以内にナノモデルを供給するチップの自律的デザイン（シミュレーションにおいて 100 MHz のタイミングクロージャー達成および>8,700 トークン/秒のデコードスループット達成）、ならびに 20 以上の論文を相互検証し Python コード 3,000 行以上を生成することで複雑な天体物理学研究タスクを数週間から約 2 時間へと短縮する実績が含まれます。 Kimi Work には、永続的な視覚インタラクションのためのウィジェットおよびダッシュボード、そしてネイティブ動画編集機能を搭載した新機能が追加されました。モデルは API 経由で利用可能で、入力/出力それぞれに対し MToken あたり 0.30 米ドル・3.00 米ドル・15.00 米ドルの料金体系を適用しています。制限事項としては、思考履歴への感受性（特定のハネス互換性を必要とする例：Kimi Code など）、および曖昧なタスクに対して過度の能動性を示す傾向があり、これらには明示的な振る舞い制約が必要です。
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