Kimi K3: Moonshots offenes 2,8-Billionen-Parameter-Modell fordert Claude heraus
Kurzfassung
Moonshot AI hat am 16. Juli Kimi K3 veröffentlicht, ein offenes 2,8-Billionen-Parameter-Modell, das auf GDPval-AA hinter Claude Fable 5 und GPT-5.6 Sol den dritten Platz belegt, aber wie ein Anthropic-Modell der Mittelklasse bepreist ist. Die offenen Gewichte kommen erst am 27. Juli.
Die These, die gerade überall kursiert, lautet: China hat mit Kimi K3 die USA bei offenen Modellen überholt. Ich sehe das anders. Was K3 vor allem zeigt, ist wie teuer “offen” inzwischen sein kann. Moonshot verlangt für Output-Tokens 15 Dollar pro Million, ein Preis, der näher an Anthropics eigener Mittelklasse liegt als an den üblichen chinesischen Kampfpreisen, und die tatsächlichen Gewichte gibt es erst am 27. Juli. Wer bessere Zahlen zu den realen Hosting-Kosten hat, sobald Together AI oder Fireworks das Modell listen, soll sie mir gerne entgegenhalten.
Was passiert ist: Kimi K3 ist da, die offenen Gewichte noch nicht
Moonshot AI hat am 16. Juli Kimi K3 veröffentlicht, ein Modell mit 2,8 Billionen Parametern, das damit das größte offene Sprachmodell überhaupt ist. Die Architektur ist ein spärliches Mixture-of-Experts-Design, das pro Token nur 16 von 896 Experten aktiviert, wodurch die tatsächlich genutzte Rechenleistung eher bei 50 Milliarden Parametern liegt. In Entwicklerkreisen wird das Modell deshalb schon als “2,8T-A50B” abgekürzt. K3 bringt native multimodale Fähigkeiten, ein Kontextfenster von 1 Million Token sowie zwei neue Architekturbausteine mit: Kimi Delta Attention, ein hybrider linearer Aufmerksamkeitsmechanismus, der laut Moonshot bei Millionen-Token-Kontexten bis zu 6,3-mal schnellere Dekodierung liefert, und Attention Residuals, was nach Firmenangaben rund 25 Prozent höhere Trainingseffizienz bei unter 2 Prozent Mehrkosten bringt.
Das Modell läuft bereits auf Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code und über die API, die vollständigen offenen Gewichte sind aber erst für den 27. Juli angekündigt. Bis dahin kann niemand außerhalb von Moonshot das Modell herunterladen, prüfen oder selbst hosten. Moonshot, an dem Alibaba beteiligt ist, soll gleichzeitig eine neue Finanzierungsrunde mit einer Bewertung von 31,5 Milliarden Dollar vorbereiten, mehr als 50 Prozent über den 20 Milliarden Dollar aus der Zwei-Milliarden-Dollar-Runde vom Mai. Arena.ai-Chef Anastasios Angelopoulos nannte es “möglicherweise die größte Veröffentlichung des Jahres”, der frühere KI-Berater des Weißen Hauses Sriram Krishnan sprach von “einem wichtigen Moment mit weitreichenden Folgen für die gesamte Branche”.
Was die Zahlen wirklich aussagen
Moonshots eigener GDPval-AA-v2-Wert setzt K3 bei 1.687 Punkten an, Platz drei hinter Claude Fable 5 Max mit 1.815 und GPT-5.6 Sol Max mit 1.747,8, aber vor Claude Opus 4.8 mit 1.600. Der unabhängige Prüfdienst Artificial Analysis kam in eigenen privaten Tests auf eine Elo von 1.547, wieder knapp hinter den beiden geschlossenen Spitzenmodellen, nicht auf Augenhöhe mit ihnen. Das einzige Ranking, auf dem K3 tatsächlich gewinnt, ist Arena.ais Rangliste für Frontend-Entwicklung, dort steht es vor Claude Fable 5 und GPT-5.6 Sol, ein Sprung um 17 Plätze gegenüber Moonshots Vorgänger K2.6. Zusammengenommen wirkt K3 bei konkreten Programmier- und Frontend-Aufgaben wirklich stark, hat den Abstand zu den beiden besten geschlossenen Modellen beim allgemeinen mehrstufigen Denken aber nicht geschlossen.
Der eigentliche Bruch mit dem alten Drehbuch liegt in der Preisgestaltung. K3 kostet 15 Dollar pro Million Output-Token, Input 0,30 Dollar bei Cache-Treffer oder 3 Dollar ohne, eine Preisklasse nahe an Anthropics eigenen Mittelklasse-Angeboten und weit über DeepSeek V4s 0,87 Dollar oder Zhipus GLM-5.2 mit 4,40 Dollar. Chinesische Labore haben bisher meist über den Preis konkurriert, K3 macht das ausdrücklich nicht. Rechnet man dazu noch, wie viele Output-Token bei Simon Willisons unabhängigem Pelikan-Test allein aufs Reasoning entfielen, nämlich 13.241 von 16.658, fast 80 Prozent, für ein einziges SVG-Bild, das ihn 25 Cent kostete, dann wettet Moonshot darauf, dass Ingenieurqualität den höheren Preis wert ist, nicht darauf, billiger zu sein. Ob diese Wette aufgeht, zeigt sich erst, wenn am 27. Juli die offenen Gewichte da sind und unabhängige Teams die Benchmarks mit echten Workloads nachrechnen können, statt sich auf Moonshots eigene Zahlen zu verlassen.
Worauf jetzt zu achten ist
Erstens, ob die offenen Gewichte am 27. Juli tatsächlich pünktlich kommen und ob unabhängige Forscher die GDPval-AA- und Artificial-Analysis-Werte mit eigenen Testsets nachbilden können, statt nur Moonshots Zahlen zu zitieren. Zweitens, ob Hosting-Anbieter wie Together AI und Fireworks, sobald sie K3 listen, tatsächlich unter dem offiziellen API-Preis bleiben, denn erst dann beginnt ein echter Preiskampf. Drittens, ob K3s Vorsprung auf Arena.ais Frontend-Rangliste die nächsten Wochen übersteht oder nur ein Effekt der Startwoche war. Viertens, ob Moonshots gemeldete 31,5-Milliarden-Dollar-Runde tatsächlich abgeschlossen wird, kaum zwei Monate nach der 20-Milliarden-Dollar-Runde im Mai. Und schließlich, ob Anthropic oder OpenAI ihre Preise für Sonnet oder GPT-5.5 anpassen, weil nun ein glaubwürdiger offener Konkurrent in derselben Preisklasse steht.
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Quellen: VentureBeat, Fortune, SiliconANGLE, Simon Willison, MarkTechPost
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