Kimi K3 от Moonshot AI появляется в Amazon Bedrock с контекстом в 1 млн токенов

Kimi K3 от Moonshot AI, открытая модель, которую разработчик описывает как первую открытую модель, достигшую 2,8 триллиона параметров, стала доступна в Amazon Bedrock 18 сентября 2026 г., добавив новую возможность для программирования и интеллектуальной работы.

Amazon Web Services объявила о запуске в Блог машинного обучения AWS. По данным Moonshot AI, Kimi K3 является её самой мощной моделью, сочетая нативные возможности зрения с контекстным окном в 1 млн токенов и обеспечивая приблизительное улучшение эффективности масштабирования в 2,5 раз по сравнению с Kimi K2.

В технический пост Kimi K3 компании Moonshot AI говорится, что модель построена на двух архитектурных обновлениях, названных Kimi Delta Attention и Attention Residuals, предназначенных для улучшения потока информации по длине последовательности и глубине модели. Kimi K3 использует дизайн mixture-of-experts, который компания называет Stable LatentMoE, эффективно активируя 16 из 896 экспертов, и применяет обучение с учётом квантизации начиная с этапа контролируемой донастройки, используя веса MXFP4 с активациями MXFP8. Компания объясняет приблизительное увеличение эффективности масштабирования примерно в 2,5 раз по сравнению с предыдущей моделью этими структурными изменениями в сочетании с усовершенствованными методами обучения и наборами данных.

Moonshot AI заявляет, что общая производительность Kimi K3 всё ещё отстаёт от проприетарных моделей Claude Fable 5 и GPT 5.6 Sol, одновременно сообщая, что Kimi K3 достигла передовых результатов по всему набору оценок и последовательно превосходила другие протестированные модели. Компания также перечисляет ограничения: модель обучалась в режиме сохранённой истории размышлений, поэтому качество генерации может стать нестабильным, если агент не передаёт обратно историческое содержимое размышлений, а её акцент на задачах с длительным горизонтом может привести к неожиданным решениям от имени пользователя при неоднозначных инструкциях, что, по словам компании, может потребовать более явных поведенческих ограничений в системном запросе.

Moonshot AI впервые представила Kimi K3 в июле 2026 г., заявив тогда, что полные веса модели будут выпущены к 27 июля 2026 г. На том представлении модель предлагалась через собственные каналы Moonshot AI: приложение Kimi, настольное приложение Kimi Work, терминальный инструмент Kimi Code и API Kimi.

Открытые модели и обработка данных в Amazon Bedrock

AWS заявила, что запуск отражает постоянные инвестиции в открытые модели в сервисе. С 2025 г. Bedrock добавил десятки открытых моделей от поставщиков, включая DeepSeek, Google, MiniMax, Mistral AI, Moonshot AI, NVIDIA, OpenAI и Qwen. В 2026 г. Bedrock добавил поддержку вызова инструментов, структурированного вывода, рассуждений, потоковой передачи ответов, а также API Responses и Chat Completions как возможностей платформы, а не как интеграций для каждой модели, чтобы новые открытые модели могли использовать их по мере появления.

AWS заявляет, что, как и для всех открытых моделей в Amazon Bedrock, данные клиентов обрабатываются внутри границ данных AWS, не передаются поставщику модели и не используются для обучения базовой модели. Для запросов вывода всегда включено нулевое хранение данных, а нулевой доступ операторов не позволяет сотрудникам AWS получать доступ к запросам и ответам во время вывода.

документация Amazon Bedrock перечисляет Kimi K3 как одну из трёх моделей Moonshot AI в сервисе, наряду с Kimi K2.5 — мультимодальной моделью с улучшенными возможностями рассуждения, программирования и многоязычности, и Kimi K2 Thinking, моделью рассуждения с возможностями цепочки мыслей для решения сложных задач в математике, программировании и логике.

Доступ через консоль, API и профили вывода

Пользователи могут попробовать Kimi K3 в консоли Amazon Bedrock в разделе Test > Playground, либо вызвать её программно через endpoint bedrock-runtime. Этот endpoint поддерживает совместимые с OpenAI API Responses и Chat Completions, а также API Amazon Bedrock Invoke и Converse.

Модель вызывается через кросс-региональные профили вывода. Для нагрузок без региональных ограничений AWS рекомендует глобальный профиль global.moonshotai.kimi-k3, который направляет каждый запрос в любой поддерживаемый коммерческий регион AWS по всему миру и, по данным AWS, стоит примерно на 10 % дешевле, чем географический профиль. Географический профиль США us.moonshotai.kimi-k3 сохраняет обработку в пределах территории США для соблюдения требований к резидентности данных.

Требования, перечисленные AWS, включают активный аккаунт AWS с доступом к Amazon Bedrock, Python 3.10 или новее, а также разрешения AWS Identity and Access Management для bedrock:InvokeModel, bedrock:InvokeModelWithResponseStream и bedrock:CreateInference.

Явное кэширование запросов и инструменты разработчика

Согласно AWS, Kimi K3 является первой открытой моделью в Amazon Bedrock, поддерживающей явное кэширование запросов, что направлено на длительные рабочие процессы программирования и знаний, которые многократно повторно отправляют стабильный контекст, такой как инструкции репозитория, определения инструментов или справочные документы. A prompt_cache_breakpoint маркер может обозначать точный конец переиспользуемого префикса запроса после минимум 1 024 токенов. В явном режиме токены, записанные в кэш, тарифицируются по более высокой ставке, но хранятся в кэше не менее 30 минут. Последующие запросы, соответствующие кэшированному префиксу, оплачиваются по сниженной ставке ввода и не учитываются в квотах на количество вводимых токенов в минуту.

Помимо прямого использования API, модель работает через инструменты, поддерживающие Amazon Bedrock. AWS выделяет OpenCode — open-source и независимый от модели агент кодирования с нативным провайдером amazon-bedrock, использующим Converse API, а также Hermes Agent — open-source помощник по повышению продуктивности, который нативно поддерживает модели на Amazon Bedrock. AWS также опубликовал репозиторий примеров Moonshot AI on AWS на GitHub с дополнительными примерами.

Kimi K3 доступен через профили инференса US Geo и Global cross-Region, полный список поддерживаемых регионов приведён в документации Bedrock.