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Kimi: todas as versões do modelo da Moonshot AI até o K3

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...

**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

VersãoDataO que mudou
Kimi ChatFim de 2023[Lançamento](https://clubmartech.com.br/blog/lancamento-software-ferramentas-riscos/) com foco em contexto longo; proprietário
Kimi k1.520/01/2025Raciocínio; 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-090509/09/2025Contexto de 128K para 256K
K2 ThinkingNov/2025Raciocínio; treino estimado em cerca de **US$ 4,6 milhões**
K2.527/01/2026Multimodal nativo; Agent Swarm com até 100 subagentes
K2.620/04/2026Swarm até 300 subagentes; cerca de 13h de código contínuo
K2.7-Code12/06/2026Código 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:

BenchmarkKimi K3Opus 4.8GPT-5.5
GPQA Diamond93,591,093,5
Terminal-Bench 2.1**88,3**84,683,4
BrowseComp**91,2**84,384,4
DeepSWE67,559,067,0

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

ModeloEntrada (cache hit)Entrada (cache miss)Saída
**kimi-k3**US$ 0,30US$ 3,00US$ 15,00
kimi-k2.7-codeUS$ 0,19US$ 0,95US$ 4,00
kimi-k2.5US$ 0,10US$ 0,60US$ 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 empresas

cobre o caminho, e o de

DeepSeek

trata do concorrente direto.## Fontes

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Dionatha Rodrigues

Dionatha é bacharel em Sistemas de Informação e especialista em Martech, com mais de 17 anos de experiência na integração de Marketing e Tecnologia para impulsionar negócios, equipes e profissionais a compreenderem e otimizarem as operações de marketing digital e tecnologia. Sua expertise técnica abrange áreas-chave como SEO técnico, Analytics, CRM, Chatbots, CRO (Conversion Rate Optimization) e automação de processos.

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