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title: "Kimi K3 DSGVO-konform in der EU nutzen"
description: "Kimi K3 von Moonshot AI, offenes KI-Modell mit 2,8 Billionen Parametern, 1 Mio. Tokens Kontext sowie Bild- und Videoeingabe, auf inference.eu in der EU nutzen."
canonical: "https://inference.eu/de/modelle/kimi-k3/"
language: "de"
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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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1.  012.8T · 104B
2.  02Rechenzentren in der EU
3.  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.

## Kimi K3

Anbieter

Moonshot AI

Herkunft

China

Typ

Reasoning

Parameter

2.8T

Aktive Parameter

104B

Kontextfenster

1.048.576 Tokens

Lizenz

[Kimi K3 License](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3/blob/main/LICENSE)

Veröffentlicht

Juli 2026

Modell-ID

kimi-k3

Verarbeitung

Rechenzentren in der EU

Training mit Ihren Daten

Nie

Quelle

[huggingface.co](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3)

kimi-k3 · Python

```
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.

Das hängt von Ihrer Verarbeitung ab. Auf inference.eu werden Anfragen an Kimi K3 in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht zum Training genutzt und durch einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO samt Liste der Unterauftragsverarbeiter abgedeckt. Nichts wird an Moonshot AI oder nach China gesendet.

Auf inference.eu laufen die offenen Gewichte in Rechenzentren in der EU, Prompts, Bilder und Videos verlassen die EU für die Inferenz also nicht. Die Antworten spiegeln dennoch das Training wider, auch bei politisch heiklen Themen. Testen Sie das Modell mit Ihren Aufgaben, bevor Sie es produktiv einsetzen.

Kimi K3 hat insgesamt 2,8 Billionen Parameter, davon 104 Milliarden aktiv pro Token. Jedes Token wird an 16 von 896 Experten geleitet. Moonshot bezeichnet es als erstes offenes Modell der 3T-Klasse und als größtes bisher veröffentlichtes Open-Weight-Modell.

Kimi K3 verarbeitet eine Million Tokens Kontext. Das reicht für sehr große Codebasen, umfangreiche Recherchekorpora oder stundenlanges transkribiertes Material. Planen Sie im Ausgabebudget Platz für das Reasoning ein, das immer aktiv ist.

Ja, unter der Kimi-K3-Lizenz. Nutzung, Änderung und Verkauf sind erlaubt. Produkte über 100 Millionen monatlich aktiven Nutzern oder 20 Millionen US-Dollar Monatsumsatz müssen Kimi K3 gut sichtbar nennen. Große Model-as-a-Service-Anbieter brauchen eine eigene Vereinbarung mit Moonshot, diese Klausel betrifft den Anbieter, nicht Sie als API-Nutzer.

Ja. Kimi K3 ist nativ multimodal und versteht Text, Bilder und Video im selben Modell. Bilder übergeben Sie im üblichen Format \`image\_url\`. Die Ausgabe ist Text, das Modell beschreibt und analysiert Medien also, erzeugt sie aber nicht.

Kimi K3 wurde mit erhaltener Denkhistorie trainiert. Senden Sie in Dialogen und Werkzeugschleifen jede vollständige Assistentennachricht so zurück, wie sie geliefert wurde, einschließlich \`reasoning\_content\`. Fehlt das Reasoning, werden spätere Antworten weniger verlässlich.

Beide sind große offene Modelle für langes Programmieren mit einer Million Tokens Kontext. Kimi K3 ist deutlich größer, versteht Bilder und Video und ist bei gemischten Medien stärker. GLM-5.3 verarbeitet nur Text und ist leichter. Die Lizenzen unterscheiden sich, prüfen Sie beide für Ihren Einsatz.

Setzen Sie die Base-URL Ihres OpenAI-Clients auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und setzen Sie als Modell \`kimi-k3\`. Lassen Sie Assistentennachrichten samt Reasoning im Verlauf unverändert und steuern Sie Tiefe und Kosten mit \`reasoning\_effort\`.

Nein. Moonshot AI hat die Gewichte veröffentlicht, ist an der Verarbeitung Ihrer Anfragen auf inference.eu aber nicht beteiligt. Prompts und Medien werden in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nur für Ihre Antwort genutzt und nie zum Training verwendet.

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