**Kimi** é a família de modelos da **Moonshot AI**, empresa chinesa que virou referência em modelos de pesos abertos. O flagship atual é o **Kimi K3**, com pesos publicados em **27 de julho de 2026**: arquitetura de mistura de especialistas com **2,8 trilhões de parâmetros totais e 104 bilhões ativos**, contexto de **1 milhão de tokens** e 896 especialistas. No índice da Artificial Analysis, estreou como **o melhor entre 106 modelos de pesos abertos** e terceiro no ranking geral. Duas ressalvas importam mais que os números: o **K3 não é licenciado sob MIT** — quebrou o padrão das versões anteriores — e é **lento**, com 38,6 tokens por segundo contra mediana de mercado de 67,8.## Linha do tempo das versões
| Versão | Data | O que mudou |
|---|---|---|
| Kimi Chat | Fim de 2023 | [Lançamento](https://clubmartech.com.br/blog/lancamento-software-ferramentas-riscos/) com foco em contexto longo; proprietário |
| Kimi k1.5 | 20/01/2025 | Raciocínio; alegou paridade com o o1 da OpenAI |
| **Kimi K2** | Jul/2025 | **Primeiro de pesos abertos:** 1 trilhão de parâmetros, 32B ativos, licença Modified MIT |
| K2-Instruct-0905 | 09/09/2025 | Contexto de 128K para 256K |
| K2 Thinking | Nov/2025 | Raciocínio; treino estimado em cerca de **US$ 4,6 milhões** |
| K2.5 | 27/01/2026 | Multimodal nativo; Agent Swarm com até 100 subagentes |
| K2.6 | 20/04/2026 | Swarm até 300 subagentes; cerca de 13h de código contínuo |
| K2.7-Code | 12/06/2026 | Código agêntico com cerca de 30% menos tokens de raciocínio |
| **Kimi K3** | **27/07/2026** | Flagship atual: 2,8T parâmetros, contexto 1M, **licença própria** |
A série antiga
moonshot-v1**encerra em 31 de agosto de 2026** — prazo relevante para quem tem integração legada.## ⚠️ A mudança de licença que passou batidoMuito do [conteúdo](https://clubmartech.com.br/blog/conteudo-longo-prazo-anos/) disponível ainda descreve o Kimi como “modelo MIT”. Isso valia para K2, K2 Thinking, K2.6 e K2.7-Code. **O K3 mudou as regras.**A licença própria, chamada “Kimi K3 License”, impõe duas condições que afetam decisão comercial:
- **Acordo separado obrigatório** se a receita do seu serviço de modelo-como-serviço passar de **US$ 20 milhões em 12 meses**.
- **Atribuição visível “Kimi K3”** na [interface](https://clubmartech.com.br/blog/interface-usuario-conectar-negocio/) acima de 100 milhões de usuários mensais ou US$ 20 milhões de receita mensal.
Uso interno está isento. É **open weights, mas não é MIT** — a distinção importa se você planeja revender capacidade do modelo.## BenchmarksPelo card oficial do K3 — portanto **autorreportado pela Moonshot** —, comparado ao [Claude](https://clubmartech.com.br/blog/claude-pratica-assistentes-[ia](https://clubmartech.com.br/blog/ia-marketing-vendas-inteligentes/)/) Opus 4.8 e ao GPT-5.5:
| Benchmark | Kimi K3 | Opus 4.8 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 93,5 | 91,0 | 93,5 |
| Terminal-Bench 2.1 | **88,3** | 84,6 | 83,4 |
| BrowseComp | **91,2** | 84,3 | 84,4 |
| DeepSWE | 67,5 | 59,0 | 67,0 |
Três honestidades necessárias. Primeiro: **SWE-bench Verified e LiveCodeBench não constam do card do K3** — o relatório técnico foi prometido, mas não publicado. Segundo: no card do próprio K2.7-Code, o modelo **perde** para GPT-5.5 e Opus 4.8 na maioria dos benchmarks. Liderança em alguns [testes](https://clubmartech.com.br/blog/testes-moderados-valide-retrabalho/) não é liderança geral.Terceiro, e o mais importante: **esses números são autorreportados e o de Terminal-Bench não bate com o leaderboard independente**. No ranking oficial do tbench.ai, atualizado em julho de 2026, o primeiro lugar é de **83,8%** ([Claude](https://clubmartech.com.br/blog/claude-pratica-assistentes-[ia](https://clubmartech.com.br/blog/ia-marketing-vendas-inteligentes/)/) Code com Fable 5) — abaixo dos 88,3% que a Moonshot reporta —, e **o Kimi K3 não figura entre as 17 entradas avaliadas**. Há ainda uma diferença de método: o leaderboard mede **agente + modelo** em conjunto, não o modelo isolado. Trate os 88,3% como medição do fabricante, não como posição em ranking.## Preços e o gargalo para quem está no Brasil
| Modelo | Entrada (cache hit) | Entrada (cache miss) | Saída |
|---|---|---|---|
| **kimi-k3** | US$ 0,30 | US$ 3,00 | US$ 15,00 |
| kimi-k2.7-code | US$ 0,19 | US$ 0,95 | US$ 4,00 |
| kimi-k2.5 | US$ 0,10 | US$ 0,60 | US$ 3,00 |
Note que o **cache hit do K3 custa dez vezes menos** que o miss — quem estrutura prompts com prefixo estável reduz custo drasticamente.O obstáculo real não é cadastro: dá para criar conta com e-mail ou login do Google, [sem](https://clubmartech.com.br/blog/sem-avancado-estrategia-roi/) telefone chinês. **É o pagamento.** A documentação oficial lista **apenas WeChat Pay e Alipay** para pessoa física, com nota fiscal emitida na China. Aceite de cartão internacional aparece só em fontes secundárias, sem confirmação.**Caminho prático para o Brasil:** acessar via **OpenRouter**, que revende o K3 a US$ 2,60 na entrada e US$ 13,00 na saída e aceita cartão internacional. O **[Amazon Bedrock](https://clubmartech.com.br/blog/amazon-bedrock-ia-producao/)** hospeda o K2.5, e os aplicativos móveis permitem assinatura em reais.## Por que virou assunto de mercadoO custo de treino declarado do K2 Thinking — cerca de **US$ 4,6 milhões** — reacendeu a discussão sobre eficiência de capital em IA. E o efeito foi além do debate técnico: no dia do lançamento do K3, o **Nasdaq caiu 1,40%**, o S&P 500 recuou 1,01% e a Nvidia perdeu 2,2%.O dado mais estrutural, porém, é de adoção: **modelos chineses de código aberto chegaram a 46% dos tokens empresariais roteados no OpenRouter**, contra 35,7% dos americanos. Para quem monta stack, isso significa que ignorar essa família deixou de ser opção neutra.Como contraponto, o UK Cyber Institute avaliou as capacidades cibernéticas do modelo como **abaixo da fronteira** — relevante para quem pondera risco.Para comparar com as alternativas, veja o panorama de
modelos de IA em 2026. Se o interesse é rodar modelos abertos em [infraestrutura](https://clubmartech.com.br/blog/infraestrutura-[dados](https://clubmartech.com.br/blog/dados-transformar-volume-acionavel/)-ia-meses/) própria, o guia de
Hugging Face para empresascobre o caminho, e o de
DeepSeektrata do concorrente direto.## Fontes
- Card oficial do Kimi K3 — Moonshot AI no Hugging Face
- Texto da licença Kimi K3
- Preços oficiais da API — Moonshot AI
- Avaliação independente do K3 — Artificial Analysis
- Leaderboard oficial do Terminal-Bench 2.1 — tbench.ai
- Kimi K3 no OpenRouter — rota com pagamento internacional