Moonshot AI の Kimi K3 が Amazon Bedrock に登場、1M トークンコンテキストを搭載

Moonshot AI の Kimi K3 は、開発者が 2.8 兆パラメータに到達した初のオープンモデルと説明するオープンウェイトモデルで、2026年9月18日に Amazon Bedrock で利用可能になり、コーディングやナレッジワーク向けの新たなオプションを提供します。

Amazon Web Services は AWS Machine Learning Blog でこのリリースを発表しました。Moonshot AI によると、Kimi K3 は同社の最も高性能なモデルで、ネイティブなビジョン機能と 100 万トークンのコンテキストウィンドウを組み合わせ、Kimi K2 に比べてスケーリング効率が約 2.5 倍向上しています。

Moonshot AI の Kimi K3の技術解説記事 によれば、同社はこのモデルが「Kimi Delta Attention」および「Attention Residuals」と呼ばれる 2 つのアーキテクチャ更新に基づいて構築され、シーケンス長とモデル深さにわたる情報フローの改善を目的としていると述べています。Kimi K3 は同社が「Stable LatentMoE」と呼ぶ mixture-of-experts 設計を採用し、896 のエキスパートのうち 16 を有効化し、監視付きファインチューニング段階以降に量子化認識トレーニングを適用し、MXFP4 重みと MXFP8 アクティベーションを使用しています。同社は、これらの構造的変更と洗練されたトレーニングおよびデータレシピにより、従前モデルに比べて約 2.5 倍のスケーリング効率向上が実現したとしています。

Moonshot AI は、Kimi K3 の全体的な性能が依然として独自の Claude Fable 5 および GPT 5.6 Sol モデルに劣ると述べつつ、評価スイート全体で最先端レベルの結果を出し、他のテスト済みモデルを一貫して上回ったと報告しています。同社はまた、以下の制限事項を挙げています。モデルは保存された思考履歴モードで訓練されているため、エージェントハーネスが過去の思考コンテンツを返さない場合、生成品質が不安定になることがあります。また、長期タスクに重点を置くことで、指示が曖昧な場合にユーザーの代わりに予期しない判断を下すことがあり、システムプロンプトでより明示的な行動制約が必要になる可能性があるとしています。

Moonshot AI は 2026年7月に Kimi K3 を初めて発表し、当時は完全なモデル重みが 2026年7月27日までにリリースされると述べました。その発表時に、同モデルは Moonshot AI の独自チャネル、すなわち Kimi アプリ、Kimi Work デスクトップアプリケーション、Kimi Code ターミナルツール、そして Kimi API を通じて提供されました。

Amazon Bedrock におけるオープンウェイトモデルとデータ処理

AWS は、このリリースがサービスにおけるオープンウェイトモデルへの継続的な投資を反映していると述べました。2025年以降、Bedrock は DeepSeek、Google、MiniMax、Mistral AI、Moonshot AI、NVIDIA、OpenAI、Qwen などのプロバイダーから多数のオープンウェイトモデルを追加しています。2026年には、Bedrock はツール呼び出し、構造化出力、推論、レスポンスストリーミング、および Responses と Chat Completions API を個別モデル統合ではなくプラットフォーム機能としてサポートし、新しいオープンウェイトモデルは利用可能になると同時にこれらを使用できるようになりました。

AWS は、Amazon Bedrock のすべてのオープンウェイトモデルと同様に、顧客データは AWS のデータ境界内で処理され、モデルプロバイダーと共有されず、基盤モデルのトレーニングにも使用されないと述べています。推論リクエストに対しては常にデータ保持ゼロが有効化されており、オペレーターアクセスゼロにより AWS のオペレーターが推論中にプロンプトや生成結果にアクセスすることはできません。

Amazon Bedrockのドキュメント は、サービス内の Moonshot AI モデルのうち Kimi K3 を 3 つのうちの 1 つとして掲載しており、他に推論・コーディング・多言語機能が強化されたマルチモーダルモデル Kimi K2.5 と、数学・コーディング・論理の複雑な問題解決のためのチェーン・オブ・ソート思考機能を備えた推論モデル Kimi K2 Thinking が含まれます。

コンソールアクセス、API、推論プロファイル

ユーザーは Amazon Bedrock コンソールの Test > Playground から Kimi K3 を試すことができ、また bedrock-runtime エンドポイントを通じてプログラムから呼び出すことも可能です。このエンドポイントは OpenAI 互換の Responses と Chat Completions API に加え、Amazon Bedrock の Invoke および Converse API をサポートしています。

このモデルはクロスリージョン推論プロファイルを通じて呼び出されます。地域制限のないワークロードの場合、AWS は global.moonshotai.kimi-k3 というグローバルプロファイルを推奨しており、各リクエストを世界中のサポート対象商用 AWS リージョンにルーティングし、AWS の情報によれば地理プロファイルより約 10% 低コストです。米国のデータレジデンシー要件に対応するための US 地理プロファイルは us.moonshotai.kimi-k3 で、処理が米国内に留まります。

AWS が挙げる前提条件は、Amazon Bedrock へのアクセス権を持つ有効な AWS アカウント、Python 3.10 以降、そして bedrock:InvokeModel、bedrock:InvokeModelWithResponseStream、bedrock:CreateInference の権限を持つ AWS Identity and Access Management (IAM) の設定です。

明示的プロンプトキャッシュと開発者向けツール

AWS によれば、Kimi K3 は Amazon Bedrock 上で明示的プロンプトキャッシュをサポートする初のオープンウェイトモデルであり、リポジトリ指示やツール定義、参照ドキュメントなどの安定したコンテキストを繰り返し送信する長時間のコーディングやナレッジワークフローを対象としています。A prompt_cache_breakpoint マーカーは少なくとも 1,024 トークン後に再利用可能なプロンプトプレフィックスの正確な終了位置を指定できます。明示モードでは、キャッシュに書き込まれたトークンは高い料金で課金されますが、少なくとも 30 分間キャッシュに保持されます。キャッシュされたプレフィックスと一致する後続のリクエストは、割引された入力料金で課金され、入力トークン／分のクォータにはカウントされません。

直接APIの使用を超えて、モデルはAmazon Bedrockをサポートするツールを通じても動作します。AWSは、Converse APIを使用するネイティブ amazon-bedrock プロバイダーを備えたオープンソースかつモデル非依存のコーディングエージェントである OpenCode と、Amazon Bedrock上のモデルをネイティブにサポートするオープンソースの生産性アシスタントである Hermes Agent を強調しています。AWSは、追加の例が含まれるGitHubのMoonshot AI on AWSサンプルリポジトリも公開しています。

Kimi K3は、US GeoおよびGlobalクロスリージョン推論プロファイルを通じて利用可能で、サポートされているリージョンの完全な一覧はBedrockのドキュメントに記載されています。