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Raisonnement · Moonshot AI

Utilisez Kimi K3 en Europe via une API compatible OpenAI

Kimi K3 est le modèle le plus performant de Moonshot AI et le premier modèle à poids ouverts de 2,8 billions de paramètres. Il comprend texte, images et vidéo et gère un million de tokens de contexte. Sur inference.eu, vous l'appelez au format OpenAI ou Anthropic, avec un traitement dans l'UE et sans usage pour l'entraînement.

Contacter l'équipeExemple de requête
  1. 012.8T · 104B
  2. 02Centres de données dans l'UE
  3. 03Kimi K3 License

Ce qu'est Kimi K3

Kimi K3 est sorti en juillet 2026 et ses poids complets ont été publiés le 27 juillet. C'est un modèle à mélange d'experts de 2,8 billions de paramètres, dont 104 milliards actifs par token : chaque token est orienté vers 16 experts sur 896. Il compte 93 couches, la plupart utilisant la Kimi Delta Attention de Moonshot, complétées par des couches d'attention latente.

Selon Moonshot, cette architecture offre une efficacité de mise à l'échelle environ 2,5 fois supérieure à Kimi K2. Le modèle comprend nativement texte, images et vidéo, avec un contexte d'un million de tokens. Il raisonne toujours, selon les niveaux low, high et max, et relève de sa propre licence Kimi K3.

Points forts et limites

Kimi K3 vise les tâches les plus difficiles pour un modèle ouvert : longues sessions d'ingénierie sur de grands dépôts, recherche approfondie avec de nombreux appels d'outils et travail mêlant documents, images et vidéo. Son million de tokens permet à un agent de garder en vue d'énormes volumes. Quand un modèle intermédiaire échoue, K3 est un bon recours.

C'est un modèle extrêmement grand : il coûte plus cher par token que presque tout notre catalogue, et son raisonnement max par défaut produit de longues sorties. Pour les tâches courantes, Kimi K2.6, GLM-5.3-Flash ou DeepSeek V4.1 Flash sont plus économiques. Son entraînement reflète les choix de son éditeur, et sa licence mérite une lecture attentive.

Appeler Kimi K3 via l'API

inference.eu propose les formats de requête OpenAI et Anthropic. Indiquez l'URL de base de l'API inference.eu, votre clé inference.eu et le modèle kimi-k3. Les agents de code et outils de recherche qui acceptent un point d'accès personnalisé fonctionnent sans autre changement.

Kimi K3 raisonne toujours et renvoie reasoning_content avec la réponse. Réglez reasoning_effort sur low, high ou max ; la valeur par défaut est max. K3 a été entraîné en conservant l'historique de réflexion : dans les conversations et boucles d'outils, renvoyez chaque message de l'assistant intact, raisonnement compris. Les images s'envoient en contenus image_url.

Hébergement en Europe et données

Kimi K3 est développé en Chine, mais sur inference.eu ses poids ouverts tournent sur une infrastructure située dans l'Union européenne. Vos prompts, images, vidéos et les réponses sont traités dans des centres de données de l'UE, ne sont pas envoyés à Moonshot AI et ne servent jamais à entraîner un modèle.

Chaque client reçoit un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD et la liste de nos sous-traitants. La facturation se fait en euros. La licence Kimi K3 autorise usage, modification et vente. Les produits de plus de 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels ou de 20 millions de dollars de revenus mensuels doivent afficher « Kimi K3 » ; l'usage interne sans mise à disposition de tiers en est exempté.

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)

Ce que les équipes en font

  • 1

    Tâches d'ingénierie difficiles

    Confier à K3 le débogage tenace, l'optimisation de performances ou les grosses migrations quand les modèles plus petits bloquent.

  • 2

    Recherche approfondie avec médias

    Réunir rapports, captures d'écran et vidéos enregistrées dans une même analyse à long contexte avec de nombreux appels d'outils.

  • 3

    Compréhension d'un dépôt entier

    Charger une très grande base de code dans la fenêtre d'un million de tokens et poser des questions d'architecture.

Kimi K3 : questions fréquentes

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