Moonshot AI’nın Kimi K3’ü, 1M-Token Bağlamıyla Amazon Bedrock’ta Kullanıma Sunuldu

Moonshot AI’nın Kimi K3’ü, geliştiricisinin 2,8 trilyon parametreye ulaşan ilk açık model olduğunu belirttiği bir açık ağırlıklı model, 18 Eylül 2026’da Amazon Bedrock’ta kullanılabilir hale geldi ve kodlama ile bilgi işi için yeni bir seçenek ekledi.

Amazon Web Services, lansmanı AWS Machine Learning Blog üzerinden duyurdu. Moonshot AI’ye göre, Kimi K3 en yetkin modeli olup, yerel görsel yetenekleriyle 1 milyon tokenlık bağlam penceresini birleştiriyor ve Kimi K2 üzerine yaklaşık 2,5 katlık ölçekleme verimliliği artışı sağlıyor.

Moonshot AI’nın Kimi K3 hakkındaki teknik yazısı içinde, şirket modelin Kimi Delta Attention ve Attention Residuals olarak adlandırdığı iki mimari güncelleme üzerine inşa edildiğini ve bu güncellemelerin dizin uzunluğu ve model derinliği boyunca bilginin akışını iyileştirmeyi amaçladığını belirtiyor. Kimi K3, şirketin Stable LatentMoE olarak adlandırdığı bir uzman karışımı tasarımı kullanıyor; bu tasarım 896 uzmandan 16’sını etkinleştiriyor ve denetimli ince ayar aşamasından itibaren kuantizasyon farkındalıklı eğitimi, MXFP4 ağırlıkları ve MXFP8 aktivasyonlarıyla uyguluyor. Şirket, önceki modeline göre yaklaşık 2,5 katlık ölçekleme verimliliği artışını bu yapısal değişikliklere ve iyileştirilmiş eğitim ve veri tarifelerine bağlıyor.

Moonshot AI, Kimi K3’ün genel performansının hâlâ özel Claude Fable 5 ve GPT 5.6 Sol modellerinin gerisinde kaldığını, ancak Kimi K3’ün değerlendirme paketinde sınır düzeyinde sonuçlar verdiğini ve diğer test edilen modelleri tutarlı bir şekilde geride bıraktığını bildiriyor. Şirket ayrıca sınırlamaları da listeliyor: model, korunmuş düşünce geçmişi modunda eğitildiği için, bir ajan çerçevesi tarihsel düşünce içeriğini geri iletemezse üretim kalitesi kararsız hale gelebilir ve uzun vadeli görevlere verdiği önem, talimatlar belirsiz olduğunda kullanıcının adına beklenmedik kararlar almasına yol açabilir; bu durum, sistem isteminde daha açık davranış kısıtlamaları gerektirebileceği anlamına geliyor.

Moonshot AI, Kimi K3’ü Temmuz 2026’da ilk kez tanıttı ve o dönemde tam model ağırlıklarının 27 Temmuz 2026’ya kadar yayınlanacağını belirtti. Bu tanıtımda model, Moonshot AI’nın kendi kanalları aracılığıyla sunuldu: Kimi uygulaması, Kimi Work masaüstü uygulaması, Kimi Code terminal aracı ve Kimi API.

Amazon Bedrock’ta Açık Ağırlıklı Modeller ve Veri İşleme

AWS, bu lansmanın hizmetteki açık ağırlıklı modellere yönelik sürekli yatırımı yansıttığını belirtti. 2025’ten beri Bedrock, DeepSeek, Google, MiniMax, Mistral AI, Moonshot AI, NVIDIA, OpenAI ve Qwen gibi sağlayıcılardan onlarca açık ağırlıklı model ekledi. 2026’da Bedrock, araç çağrısı, yapılandırılmış çıktı, akıl yürütme, yanıt akışı ve Responses ve Chat Completions API’lerini platform yetenekleri olarak ekledi; bu sayede yeni açık ağırlıklı modeller, modeller başına entegrasyon yerine, kullanılabilir oldukça bu özellikleri kullanabilir.

AWS, Amazon Bedrock’taki tüm açık ağırlıklı modellerde olduğu gibi, müşteri verilerinin AWS veri sınırları içinde işlendiğini, model sağlayıcısıyla paylaşılmadığını ve temel modelin eğitilmesinde kullanılmadığını belirtiyor. Çıkarım istekleri için sıfır veri saklama her zaman etkinleştirilir ve sıfır operatör erişimi, AWS operatörlerinin çıkarım sırasında istemleri ve tamamlamaları görmesini engeller.

Amazon Bedrock belgeleri, hizmetteki üç Moonshot AI modelinden biri olarak Kimi K3’ü listeliyor; diğerleri arasında geliştirilmiş akıl yürütme, kodlama ve çok dilli yeteneklere sahip çok modlu model Kimi K2.5 ve Kimi K2 Thinking, matematik, kodlama ve mantıkta karmaşık problem çözme için zincirleme düşünce yeteneklerine sahip bir akıl yürütme modeli bulunuyor.

Konsol Erişimi, API’ler ve Çıkarım Profilleri

Kullanıcılar, Test > Playground altında Amazon Bedrock konsolunda Kimi K3’ü deneyebilir veya bedrock-runtime uç noktası aracılığıyla programlı olarak çağırabilir. Uç nokta, OpenAI uyumlu Responses ve Chat Completions API’lerini ve ayrıca Amazon Bedrock Invoke ve Converse API’lerini destekler.

Model, bölge çapında çıkarım profilleri aracılığıyla çağrılır. Bölgesel kısıtlaması olmayan iş yükleri için AWS, her isteği dünya çapında desteklenen herhangi bir ticari AWS Bölgesi’ne yönlendiren ve AWS’ye göre coğrafi profile göre yaklaşık %10 daha düşük maliyetli global profil, global.moonshotai.kimi-k3’ü önerir. ABD coğrafi profili, us.moonshotai.kimi-k3, veri ikamet gereksinimleri için işlemleri ABD coğrafyası içinde tutar.

AWS tarafından listelenen önkoşullar, Amazon Bedrock erişimi olan aktif bir AWS hesabı, Python 3.10 veya daha yeni bir sürüm ve bedrock:InvokeModel, bedrock:InvokeModelWithResponseStream ve bedrock:CreateInference izinlerine sahip AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi izinlerini içerir.

Açık İstem Önbellekleme ve Geliştirici Araçları

AWS’ye göre, Kimi K3, açık istem önbelleklemesini destekleyen Amazon Bedrock’taki ilk açık ağırlıklı modeldir; bu özellik, depo talimatları, araç tanımları veya referans belgeler gibi istikrarlı bağlamı tekrar gönderen uzun süreli kodlama ve bilgi iş akışlarını hedefler. Bir istemcachekesme işareti, en az 1.024 token sonrası yeniden kullanılabilir bir istem önekinin tam sonunu belirleyebilir. Açık modda, önbelleğe yazılan tokenler daha yüksek bir ücretle faturalandırılır ancak en az 30 dakika önbellekte tutulur. Önbellek önekine uyan sonraki istekler indirimli bir giriş ücretiyle faturalandırılır ve dakikada giriş tokeni kotasına sayılmaz.

Doğrudan API kullanımının ötesinde, model Amazon Bedrock’u destekleyen araçlar aracılığıyla çalışır. AWS, Converse API’yi kullanan yerel amazon-bedrock sağlayıcısına sahip açık kaynaklı ve model‑agnostik bir kodlama ajanı olan OpenCode’u ve Amazon Bedrock üzerindeki modelleri yerel olarak destekleyen açık kaynaklı bir üretkenlik asistanı olan Hermes Agent’ı vurguluyor. AWS ayrıca GitHub’da ek örnekler içeren bir Moonshot AI on AWS örnek deposu yayınladı.

Kimi K3, ABD Geo ve Global bölge‑ötesi çıkarım profilleri aracılığıyla kullanılabilir; desteklenen bölgelerin tam listesi Bedrock belgelerinde yer almaktadır.