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 çalışmaları için yeni bir seçenek ekledi.

Amazon Web Services, lansmanı AWS Machine Learning Blog üzerinden duyurdu. Moonshot AI’ye göre, Kimi K3 en yetenekli modeli olup, yerel görsel yetenekleri 1 milyon tokenlık bağlam penceresiyle birleştiriyor ve Kimi K2 üzerine ölçekleme verimliliğinde yaklaşık 2,5 katlık bir iyileşme sağlıyor.

Moonshot AI’nın Kimi K3 hakkındaki teknik yazı adlı gönderisinde, şirket modelin Kimi Delta Attention ve Attention Residuals adlı iki mimari güncelleme üzerine inşa edildiğini, bu güncellemelerin dizi 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 eğitim uygulayarak MXFP4 ağırlıklarıyla MXFP8 aktivasyonları kullanıyor. Şirket, önceki modeline kıyasla yaklaşık 2,5 katlık ölçekleme verimliliği artışını bu yapısal değişikliklere ve geliştirilmiş eğitim ve veri tarifelerine bağlıyor.

Moonshot AI, Kimi K3’ün genel performansının hâlâ tescilli 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 kolları tarihsel düşünce içeriğini geri iletemezse üretim kalitesi istikrarsız hale gelebilir ve uzun vadeli görevlere verilen ağırlık, talimatlar belirsiz olduğunda kullanıcının adına beklenmedik kararlar almasına yol açabilir; bu durumun sistem isteminde daha açık davranış kısıtlamaları gerektirebileceğini şirket belirtiyor.

Moonshot AI, Kimi K3’ü Temmuz 2026’da 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, lansmanın hizmette açık ağırlıklı modellere yönelik sürdürülen yatırımı yansıttığını belirtti. 2025’ten bu yana 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, mevcut oldukça bunları kullanabilir.

AWS, Amazon Bedrock’taki tüm açık ağırlıklı modellerde olduğu gibi, müşteri verilerinin AWS veri sınırı içinde işlendiğini, model sağlayıcısı ile paylaşılmadığını ve temel modeli eğitmek için kullanılmadığını belirtiyor. Çıkarım istekleri için her zaman sıfır veri saklama etkinleştirilir ve sıfır operatör erişimi, AWS operatörlerinin çıkarım sırasında istemleri ve tamamlama yanıtlarını görmesini engeller.

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

Konsol Erişimi, API’ler ve Çıkarım Profilleri

Kullanıcılar, Amazon Bedrock konsolunda Test > Playground altında Kimi K3’ü deneyebilir veya bedrock-runtime uç noktası üzerinden programlı olarak çağırabilir. Uç nokta, OpenAI uyumlu Responses ve Chat Completions API’lerinin yanı sıra 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 olan global profil (global.moonshotai.kimi-k3) önerir. ABD coğrafi profili (us.moonshotai.kimi-k3) ise veri ikamet gereksinimleri için işleme sürecini ABD içinde tutar.

AWS tarafından listelenen ön koşullar arasında 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 Identity and Access Management (IAM) izinleri yer alır.

Açık İstem Önbellekleme ve Geliştirici Araçları

AWS’ye göre, Kimi K3, Amazon Bedrock’ta açık ağırlıklı modeller arasında açık istem önbelleklemesini destekleyen ilk modeldir; bu özellik, depo talimatları, araç tanımları veya referans belgeler gibi sabit bağlamı tekrar tekrar gönderen uzun süren kodlama ve bilgi iş akışlarını hedef alır. A prompt_cache_breakpoint işaretçi, en az 1.024 token sonrası yeniden kullanılabilir bir istem önekinin kesin sonunu belirleyebilir. Açık modda, önbelleğe yazılan token’lar daha yüksek bir ücretle faturalandırılır ancak en az 30 dakika önbellekte tutulur. Önbelleğe alınmış bir önekle eşleşen sonraki istekler, indirimli bir giriş ücretiyle faturalandırılır ve dakikada giriş-token’ı kotasına dahil edilmez.

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 modele bağımlı olmayan bir kodlama ajanı olan OpenCode’u ve Amazon Bedrock üzerindeki modelleri yerel olarak destekleyen açık kaynaklı bir verimlilik asistanı olan Hermes Agent’i vurguluyor. AWS ayrıca GitHub’da ek örnekler içeren bir Moonshot AI on AWS örnek deposu yayınladı.

Kimi K3, ABD Geo ve Global çapraz Bölge çıkarım profilleri aracılığıyla kullanılabilir; desteklenen Bölgelerin tam listesi Bedrock belgelerinde yer almaktadır.