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 работы с информацией.

Amazon Web Services объявила о запуске в Блоге машинного обучения AWS. По данным Moonshot AI, Kimi K3 — их самая мощная модель, объединяющая нативные возможности компьютерного зрения с контекстным окном в 1 млн токенов и обеспечивающая приблизительное улучшение эффективности масштабирования в 2,5 раза по сравнению с Kimi K2.

В техническом посте Kimi K3 от Moonshot AI компания сообщает, 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 улучшение эффективности масштабирования в ~2,5 раза по сравнению с предыдущей моделью этими структурными изменениями в сочетании с усовершенствованными методиками обучения и набором данных.

Moonshot AI заявляет, что общая производительность Kimi K3 всё ещё отстаёт от проприетарных моделей Claude Fable 5 и GPT 5.6 Sol, хотя сообщает, что Kimi K3 показала результаты уровня передового фронтира во всей своей оценочной серии и постоянно превосходила другие протестированные модели. Компания также перечисляет ограничения: модель обучалась в режиме сохранённой истории размышлений, поэтому качество генерации может стать нестабильным, если агент не передаст обратно историческое содержимое размышлений, а её акцент на задачах длительного горизонта 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 той презентации 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 продолжительные инвестиции в открытые модели на сервисе. С 2025 г. Bedrock добавил десятки открытых моделей от провайдеров, включая DeepSeek, Google, MiniMax, Mistral AI, Moonshot AI, NVIDIA, OpenAI и Qwen. В 2026 г. Bedrock внедрил поддержку вызова инструментов, структурированного вывода, рассуждений, потоковой передачи ответов и 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 утверждает, что, как и со всеми открытыми моделями 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 просматривать запросы и ответы 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 или 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 требований резидентности данных.

Требования, указанные 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 разработки

Согласно AWS, Kimi K3 — первая открытая модель в Amazon Bedrock, поддерживающая явное кэширование запросов, что ориентировано на длительные рабочие процессы программирования и работы с информацией, которые многократно повторно отправляют стабильный контекст, такой как инструкции репозитория, определения инструментов или справочные документы. Маркер разрыва кеш может обозначать точный конец переиспользуемого префикса запроса после как минимум 1 024 токенов. В явном режиме токены, записанные в кеш, тарифицируются по более высокой ставке, но хранятся в кеше не менее 30 минут. Последующие запросы, совпадающие с кешированным префиксом, тарифицируются по сниженной ставке за ввод и не учитываются в квотах токенов ввода в минуту.

Помимо прямого использования API, модель работает через инструменты, поддерживающие Amazon Bedrock. AWS выделяет OpenCode — открытый и независимый от модели агент программирования с нативным провайдером amazon‑bedrock, использующим Converse API, а также Hermes Agent — открытого помощника по повышению продуктивности, который изначально поддерживает модели на Amazon Bedrock. AWS также опубликовала репозиторий примеров Moonshot AI on AWS на GitHub с дополнительными примерами.

Kimi K3 доступна через профили вывода US Geo и Global cross‑Region, полный список поддерживаемых регионов указан в документации Bedrock.