Reasoning · Moonshot AI
Kimi K3 in der EU über eine OpenAI-kompatible API nutzen
Kimi K3 ist das leistungsfähigste Modell von Moonshot AI und das erste Open-Weight-Modell mit 2,8 Billionen Parametern. Es versteht Text, Bilder und Video und verarbeitet eine Million Tokens Kontext. Auf inference.eu rufen Sie es im OpenAI- oder Anthropic-Format auf, verarbeitet in Rechenzentren in der EU und nie zum Training genutzt.
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- 02Rechenzentren in der EU
- 03Kimi K3 License
Was Kimi K3 ist
Kimi K3 erschien im Juli 2026, die vollständigen Gewichte folgten am 27. Juli. Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 2,8 Billionen Parametern, davon 104 Milliarden aktiv pro Token: Jedes Token wird an 16 von 896 Experten geleitet. Es hat 93 Schichten, überwiegend mit Moonshots Kimi Delta Attention, ergänzt um Gated-Latent-Attention-Schichten.
Laut Moonshot skaliert die neue Architektur rund 2,5-mal effizienter als Kimi K2. Das Modell versteht Text, Bilder und Video nativ und hat ein Kontextfenster von einer Million Tokens. Es denkt immer nach, mit den Stufen low, high und max, und wurde quantisierungsbewusst mit MXFP4-Gewichten trainiert. Es steht unter einer eigenen Kimi-K3-Lizenz.
Stärken und Grenzen
Kimi K3 zielt auf die schwierigsten Aufgaben für offene Modelle: lange Engineering-Sitzungen in großen Repositorys, tiefe Recherche mit vielen Werkzeugaufrufen und Wissensarbeit, die Dokumente, Bilder und Video verbindet. Mit einer Million Tokens behält ein Agent enorme Mengen Material im Blick. Wenn ein mittelgroßes Modell immer wieder scheitert, ist K3 eine starke Eskalationsstufe.
Als extrem großes Modell kostet es pro Token mehr als fast alles andere in unserem Katalog, und das standardmäßige max-Reasoning erzeugt lange Ausgaben. Für Alltagsaufgaben sind Kimi K2.6, GLM-5.3-Flash oder DeepSeek V4.1 Flash wirtschaftlicher. Das Training spiegelt Entscheidungen des Herstellers bei heiklen Themen wider, und die Lizenz hat Bedingungen, die sich zu lesen lohnen.
Kimi K3 über die API aufrufen
inference.eu bietet das OpenAI- und das Anthropic-Anfrageformat. Setzen Sie die Base-URL auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und tragen Sie als Modell kimi-k3 ein. Coding-Agenten und Recherche-Werkzeuge mit frei wählbarem Endpunkt funktionieren ohne weitere Änderungen.
Kimi K3 denkt immer und liefert reasoning_content neben der Antwort. Setzen Sie reasoning_effort auf low, high oder max, Standard ist max. K3 wurde mit erhaltener Denkhistorie trainiert: Geben Sie in Dialogen und Werkzeugschleifen jede vollständige Assistentennachricht samt Reasoning unverändert zurück. Bilder senden Sie als image_url-Inhalte. Moonshot nutzt in Evaluationen temperature 1,0.
Datenhaltung in der EU
Kimi K3 wird in China entwickelt, auf inference.eu laufen die offenen Gewichte aber auf Infrastruktur in der Europäischen Union. Ihre Prompts, Bilder, Videos und die Antworten werden in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht an Moonshot AI gesendet und nie zum Training eines Modells verwendet.
Jeder Kunde erhält einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und unsere Liste der Unterauftragsverarbeiter. Abgerechnet wird in Euro. Die Kimi-K3-Lizenz erlaubt Nutzung, Änderung und Verkauf. Produkte mit über 100 Millionen monatlich aktiven Nutzern oder 20 Millionen US-Dollar Monatsumsatz müssen "Kimi K3" gut sichtbar anzeigen. Interne Nutzung ohne Weitergabe an Dritte ist von den Zusatzbedingungen ausgenommen.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k3",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Wofür Teams es einsetzen
- 1
Schwierige Engineering-Aufgaben
Hartnäckiges Debugging, Performance-Arbeit oder große Migrationen an K3 übergeben, wenn kleinere Modelle nicht weiterkommen.
- 2
Tiefe Recherche mit Medien
Berichte, Screenshots und aufgezeichnete Videos in einer Analyse mit langem Kontext und vielen Werkzeugaufrufen verbinden.
- 3
Ganze Repositorys verstehen
Eine sehr große Codebasis in das Fenster von einer Million Tokens laden und Architekturfragen dazu stellen.
Kimi K3: häufige Fragen
Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.
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