Kimi K3

Moonshot AI a lancé Kimi K3 le 16 juillet 2026 sans tableau de benchmarks officiel complet. Les spécifications étaient celles annoncées par l'éditeur : un modèle mixture-of-experts d'environ 2,8 billions de paramètres, un contexte d'un million de tokens, une multimodalité native, et Kimi Delta Attention, crédité d'un décodage 6,3 fois plus rapide à un million de tokens. Les poids étaient promis avant le 27 juillet, probablement sous licence Modified MIT. SFEIR, partenaire d'Anthropic et de Google Cloud, a lu ces chiffres comme des affirmations plutôt que comme des faits, les seuls scores disponibles provenant d'arènes communautaires.

Kimi K3 fonctionne surtout comme point de référence dans les arguments d'autrui. Le rapport de Mozilla de juillet 2026 le situe à 57 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, contre 61 pour le meilleur modèle fermé, Claude Opus 5, quatrième au classement général, avec un écart de six points sur l'Epoch Capabilities Index, soit environ un cycle de sortie, les intervalles de confiance se chevauchant. L'annonce de GLM-5.3 par Z.ai le 14 août revendique le titre de « most capable open-weights model for coding » ; face à Kimi K3, la comparaison s'établit à trois contre trois avec une égalité, de sorte que l'affirmation ne découle pas du tableau.

Le prix a été l'instrument le plus tranchant. Les premières analyses, explicitement signalées comme à revérifier, le situent autour de trois dollars par million de tokens en entrée et quinze en sortie, ce qui tire vers le bas la courbe prix-performance de la frontière et commoditise la couche modèle, la thèse par laquelle le rapport de Mozilla ouvre sa première section. SFEIR aboutit à une conclusion différente : un modèle propriétaire se consomme, un modèle à poids ouverts se conserve comme option, au prix d'une infrastructure dimensionnée pour 2,8 billions de paramètres.