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 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 batido
Muito do conteúdo 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 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.
Benchmarks
Pelo card oficial do K3 — portanto autorreportado pela Moonshot —, comparado ao Claude 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 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 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 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 hospeda o K2.5, e os aplicativos móveis permitem assinatura em reais.
Por que virou assunto de mercado
O 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 própria, o guia de Hugging Face para empresas cobre o caminho, e o de DeepSeek trata 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
