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、コーディングとナレッジワーク向けの新たなオプションが追加されました。

Amazon Web Servicesは、AWS Machine Learning Blogでローンチを発表しました。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1百万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 と 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を効果的に活性化し、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・データレシピにより、従前モデルに比べてスケーリング効率が約2.5倍向上したとしています。

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る一方で、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、以下の制限も挙げています。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に代わって予期しない決定を下すことがあり、これには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同社は述べています。

Moonshot AIは2026年7月にKimi K3を最初に発表し、当時はフルモデルの重みが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、モデルはMoonshot AI独自のチャネル、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、このローンチ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示すものだと述べました。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 をプラットフォーム機能としてサポートし、モデル単位の統合ではなくなり、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上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ゼロデータ保持が有効化されており、ゼロオペレーターアクセスにより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できないようにしています。

Amazon Bedrockのドキュメントでは、サービス内のMoonshot AIモデルのうちKimi K3が3つのうちの1つとして掲載されており、改善された推論、コーディング、マルチリンガル機能を備えたマルチモーダルモデルKimi K2.5、そしてKimi K2 Thinking（数学、コーディング、論理における複雑な問題解決のためのチェーン・オブ・ソート機能を持つ推論モデル）と共にリストされています。

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 で Kimi K3 を試すことができ、また bedrock-runtime エンドポイントを介してプログラムから呼び出すこともできます。このエンドポイントは OpenAI 互換の Responses および Chat Completions API に加え、Amazon Bedrock の Invoke API と 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。リージョン制限のないワークロードの場合、AWSはグローバルプロファイル global.moonshotai.kimi-k3 を推奨しています。このプロファイルはリクエストを世界中のサポート対象商用AWSリージョンのいずれかにルーティングし、AWSによれば地理的プロファイルより約10％低コストです。米国向け地理プロファイル us.moonshotai.kimi-k3 は、データ居住要件のために処理を米国内に留めます。

AWSが提示する前提条件には、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) が含まれます。

明示的プロンプトキャッシュと開発者ツール

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、ツール定義、参照文書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。プロンプトキャッシュブレークポイントマーカーは、少なくとも1,024トークン後の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、最低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を使用する以外にも、モデルはAmazon Bedrockをサポートするツールを通じて動作します。AWSは、Converse APIを使用するネイティブな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はまた、GitHub上のMoonshot AI on AWSサンプルリポジトリを公開し、追加の例を提供しています。

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全リストはBedrockのドキュメントに掲載されています。