Kimi K4 sắp ra mắt: Những điều chúng ta biết và kỳ vọng

Trả lời trước

Kimi K4 chưa được phát hành chính thức và Moonshot AI chưa công bố thông số cuối cùng, kết quả benchmark, giá API hoặc ngày phát hành. Tín hiệu công khai mạnh nhất cho đến nay đến từ các bài báo cho biết Moonshot đang tìm kiếm thêm năng lực Blackwell của Nvidia cho một bản kế nhiệm được kỳ vọng lớn hơn đáng kể so với Kimi K3. Đây là bằng chứng có ý nghĩa cho thấy một mô hình thế hệ tiếp theo đang được chuẩn bị, nhưng không phải là thông báo sản phẩm chính thức.

Điều có thể thảo luận một cách có trách nhiệm là hướng đi của K4. Kimi K3 2,8 nghìn tỷ tham số hiện tại của Moonshot đã kết hợp mở rộng theo mô hình hỗn hợp chuyên gia thưa thớt (sparse Mixture-of-Experts), thị giác nguyên sinh, cửa sổ ngữ cảnh một triệu token và năng lực tác tử dài hạn. Do đó, Kimi K4 có nhiều khả năng sẽ được đánh giá theo khả năng thực thi tác tử đáng tin cậy, chiều sâu lập trình, lý luận đa phương thức và hiệu quả mở rộng, hơn là chỉ dựa vào số lượng tham số.

Kết luận trung tâm rất đơn giản: Kimi K4 dường như đang trong quá trình phát triển, nhưng hầu như mọi thông số số liệu đang lưu hành bên ngoài công ty đều chưa được xác nhận. Bất kỳ bản xem trước đáng tin cậy nào cũng phải tách biệt các sự kiện đã xác minh của K3, các báo cáo về K4 và suy luận hướng tới tương lai.

Kimi K4 là gì?4

Kimi K4 là tên công khai đang được sử dụng cho bản kế nhiệm dự kiến của Kimi K3 từ Moonshot AI. Hiện tại nó nên được coi là một mô hình đang phát triển hơn là một sản phẩm API đã được công bố. Moonshot AI chưa công bố model card K4, báo cáo kỹ thuật, định danh API, trang giá, giấy phép hay bảng benchmark.

The Information đưa tin rằng Moonshot AI đang thảo luận kế hoạch cho Kimi K4. Dẫn lời hai người am hiểu sự việc, bài báo mô tả K4 lớn hơn đáng kể so với K3 và cho biết Moonshot đang tìm kiếm quyền truy cập vào thêm chip Nvidia Blackwell để chuẩn bị cho mô hình. Tuy nhiên, bài báo không xác nhận con số năm nghìn tỷ, sáu nghìn tỷ hay bất kỳ số lượng tham số cụ thể nào khác, cũng không xác định liệu K4 sẽ phát hành dạng open weights, chỉ cung cấp qua sản phẩm lưu trữ, hay tách thành nhiều biến thể.

Sự không chắc chắn này có ý nghĩa bởi vì các lần phát hành Kimi trước đây thường kết hợp trọng số mô hình, API lưu trữ, sản phẩm cho người dùng cuối và hệ thống tác tử chuyên biệt. Một thông báo K4 trong tương lai có thể ám chỉ một mô hình, một họ mô hình hoặc một hệ thống rộng hơn được xây dựng quanh việc định tuyến, công cụ, bộ nhớ và các thành phần đa phương thức.

Tại sao Kimi K4 lại thu hút sự chú ý sớm như vậy?

Kimi K3 đã nâng trần mở rộng của open weights

Kimi K3 thiết lập một chuẩn mực tham vọng bất thường. Tóm tắt mô hình chính thức liệt kê 2,8 nghìn tỷ tham số tổng, 104 tỷ tham số được kích hoạt, 93 lớp, 896 chuyên gia định tuyến, 16 chuyên gia được chọn mỗi token, 2 chuyên gia dùng chung và độ dài ngữ cảnh 1.048.576 token. Mô hình cũng bao gồm bộ mã hóa thị giác MoonViT-V2 401 triệu tham số.

Tổ hợp đó khiến K3 trở nên quan trọng vì hai lý do. Thứ nhất, nó cho thấy mô hình open weights có thể mở rộng vào cùng lớp năng lực rộng như các hệ thống độc quyền hàng đầu. Thứ hai, thiết kế thưa thớt của nó chứng minh rằng tổng số tham số và chi phí suy luận không phải là cùng một thứ: chỉ một tập con chuyên gia được kích hoạt cho mỗi token.

Các báo cáo hướng tới một bản kế nhiệm còn lớn hơn

Những bài báo trong ngành cho biết Moonshot AI đang tìm kiếm thêm năng lực compute lớp Blackwell cho K4 và mô tả mô hình dự định lớn hơn đáng kể so với K3. Đây là bằng chứng công khai tốt nhất cho thấy K4 nhiều hơn là suy đoán của cộng đồng, nhưng nó vẫn để ngỏ kiến trúc cuối cùng, lịch huấn luyện, kích cỡ mô hình và kế hoạch triển khai.

Câu chuyện về compute có liên quan vì quy mô tạo ra hai nút thắt riêng biệt. Huấn luyện đòi hỏi đủ bộ tăng tốc, mạng, lưu trữ và độ ổn định kỹ thuật để hoàn tất một lần chạy frontier. Phục vụ suy luận sau đó đòi hỏi một chiến lược suy luận riêng để mang lại độ trễ và chi phí chấp nhận được. Do đó, một K4 lớn hơn sẽ cần cải tiến về kiến trúc và hệ thống, không chỉ nhiều phần cứng hơn.

Kiến trúc của K3 được thiết kế để mở rộng xa hơn

Blog kỹ thuật Kimi K3 của Moonshot mô tả Kimi Delta Attention và Attention Residuals là xương sống kiến trúc của một mô hình được thiết kế để mở rộng vượt xa ngưỡng nghìn tỷ tham số. Kimi Delta Attention cung cấp nền tảng attention hiệu quả, trong khi Attention Residuals truy xuất có chọn lọc các biểu diễn xuyên suốt chiều sâu mô hình thay vì tích lũy đồng đều.

K3 cũng sử dụng Stable LatentMoE, thực tế kích hoạt 16 trong số 896 chuyên gia định tuyến. Quantile Balancing suy ra phân bổ chuyên gia từ các phân vị điểm router, và Per-Head Muon tối ưu hóa các head attention độc lập. Những lựa chọn này chỉ ra các vấn đề K4 phải giải quyết: định tuyến ổn định, cân bằng sử dụng chuyên gia, attention dài ngữ cảnh hiệu quả và huấn luyện có thể dự đoán ở quy mô cực lớn.

Tại sao Kimi K4 lại quan trọng nếu Kimi K3 đã là mô hình 2,8T?

Kimi K3 đã hoạt động ở quy mô bất thường lớn, vì vậy K4 không thể được đánh giá đơn giản bằng cách hỏi liệu nó có nhiều tham số hơn không. Câu hỏi có ý nghĩa hơn là liệu compute huấn luyện bổ sung có tạo ra khả năng hoàn thành tác vụ tốt hơn, độ tin cậy dài hạn mạnh hơn và chi phí suy luận hiệu quả thấp hơn hay không.

Một đánh giá hữu ích cho K4 nên tập trung vào bốn chỉ số:

• Tỷ lệ hoàn thành tác vụ
• Độ tin cậy tác tử dài hạn
• Tỷ lệ thành công lập trình
• Chi phí trên mỗi tác vụ hoàn thành thành công

Chỉ số cuối cùng đặc biệt quan trọng đối với nhà phát triển. Một mô hình có chi phí thấp hơn trên mỗi lần sửa repository thành công có thể giá trị hơn một mô hình có điểm benchmark cao hơn nhưng thất bại nhiều hơn đáng kể trong các lộ trình.

Thông số dự kiến của Kimi K4

Bảng dưới đây phân biệt nền tảng kỹ thuật đã xác nhận của K3 với phần báo cáo và suy luận về K4. Dự kiến không có nghĩa là đã công bố. Các trường chưa biết nên giữ nguyên chưa biết cho đến khi Moonshot AI phát hành model card hoặc tài liệu API.

Ràng buộc quan trọng nhất là hàng tham số. “Lớn hơn đáng kể” không xác lập kích thước chính xác. Tương tự, cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, thiết kế đa phương thức và phát hành open weights của K3 không thể được sao chép vào bảng thông số K4 như các sự kiện đã xác nhận. Chúng là các kỳ vọng hợp lý theo hướng, không phải cam kết sản phẩm đã công bố.

Kimi K4 có thể giới thiệu những tính năng nào?

1. Mở rộng Sparse MoE lớn hơn nhưng hiệu quả hơn

Kỳ vọng hiển nhiên là một mô hình Mixture-of-Experts lớn hơn. Câu hỏi quan trọng hơn là liệu K4 cải thiện mối quan hệ giữa tổng dung lượng, dung lượng kích hoạt và chi phí phục vụ hay không. Tăng số lượng chuyên gia mà không cải thiện định tuyến có thể tạo ra chuyên gia ít được dùng, chuyên gia nóng, nút thắt truyền thông và huấn luyện không ổn định.

Một bước tiến đáng tin cậy của K4 sẽ kết hợp bổ sung dung lượng với cân bằng tải tốt hơn, nhiều chuyên gia chuyên biệt hơn, tỷ lệ kích hoạt thấp hơn hoặc phối hợp giữa các chuyên gia mạnh hơn. Chưa có chi tiết nào được tiết lộ, vì vậy một bài viết nên mô tả chúng là mục tiêu kỹ thuật thay vì tính năng bị rò rỉ.

Kimi Delta Attention tiên tiến hơn

Kimi Delta Attention là trung tâm của thiết kế ngữ cảnh dài trong K3. Phiên bản thế hệ tiếp theo có thể cải thiện truy xuất trên đầu vào hàng triệu token, giảm bộ nhớ trạng thái attention và bảo toàn thông tin quan trọng trong các phiên tác tử dài. Bài kiểm tra thực tế sẽ không chỉ là kích thước cửa sổ ngữ cảnh, mà là liệu mô hình có thể tìm, kết hợp và hành động trên bằng chứng xa mà không cần chia nhỏ mạnh tay hoặc truy xuất lặp lại.

Tác tử dài hạn đáng tin cậy hơn

Kimi K3 đã được định vị cho công việc kỹ thuật và tri thức chạy dài. Bài trình diễn chính thức của nó bao gồm phát triển trình biên dịch, tối ưu hóa kernel GPU, lập trình khoa học, nghiên cứu tương tác, phát triển trò chơi và quy trình thiết kế chip. K4 sẽ cần biến những màn trình diễn ấn tượng này thành thực thi nhất quán hơn trong công việc hàng ngày.

Các chỉ số quan trọng là ít lời gọi công cụ không cần thiết hơn, giữ mục tiêu tốt hơn, phục hồi tốt hơn sau hành động thất bại, xác minh đáng tin cậy hơn và phương sai giữa các lần chạy thấp hơn. Một mô hình hoàn thành một benchmark khó một lần nhưng hành vi không thể dự đoán trong sản xuất kém hữu ích hơn một mô hình hơi yếu hơn nhưng thực thi ổn định.

Khả năng lập trình và kỹ nghệ phần mềm mạnh hơn

K4 có khả năng tiếp tục tập trung mạnh vào lập trình, nhưng biên giới đã vượt ra ngoài việc sinh các hàm đơn lẻ. Các mô hình kỹ nghệ phần mềm cạnh tranh phải lập bản đồ repository, hiểu phụ thuộc, vận hành terminal, sửa nhiều file, chạy test, chẩn đoán lỗi và điều chỉnh cách tiếp cận.

K3 đã mạnh trên ProgramBench, SWE-Marathon, FrontierSWE và các tác vụ terminal. Cơ hội rõ ràng của K4 là thu hẹp khoảng cách còn lại trong sửa chữa repository sâu trong khi vẫn giữ lợi thế của K3 ở công việc đa bước bền bỉ.

Đa phương thức nguyên sinh sâu hơn

K3 kết hợp văn bản và thị giác ở cấp độ mô hình, và các ví dụ sản phẩm của Moonshot mở rộng khả năng đó vào chỉnh sửa video và phát triển có thị giác trong vòng lặp. K4 có thể cải thiện quy trình từ ảnh chụp màn hình sang mã, lý luận trên biểu đồ và tài liệu, hiểu biết thời gian của video, kiểm thử giao diện và các tác tử kiểm tra kết quả thị giác trước khi tiếp tục.

Điểm khác biệt then chốt là giữa việc chấp nhận hình ảnh và sử dụng nhận thức trong một vòng lặp kín. Một tác tử đa phương thức phải quan sát kết quả render, xác định sai lệch, chỉnh sửa công việc của mình và xác minh phiên bản sửa đổi. Điều này đòi hỏi nhiều hơn việc trả lời một câu hỏi hình ảnh đơn lẻ.

Hiệu quả suy luận và triển khai tốt hơn

Một mô hình lớn hơn K3 có thể khó tự lưu trữ ngay cả khi trọng số được phát hành. K4 sẽ hưởng lợi từ huấn luyện nhận biết lượng tử hóa, song song hóa chuyên gia hiệu quả, giải mã suy đoán, tối ưu hóa quản lý trạng thái KV và các biến thể đồng hành nhỏ hơn. Với hầu hết các đội, truy cập qua API lưu trữ có thể vẫn thực tế hơn so với vận hành trực tiếp một mô hình thưa thớt ở quy mô frontier.

Kimi K4 sẽ cần hiệu năng benchmark như thế nào?

K4 chưa có kết quả benchmark được công bố. Cách tiếp cận có trách nhiệm là thiết lập mức nền hiệu năng do K3 và các đối thủ frontier hiện tại tạo ra, rồi xác định nơi mà một bản kế nhiệm cần cải thiện. Mức nền mở rộng dưới đây bao gồm lý luận, lập trình, vận hành terminal, nghiên cứu sâu, công việc tri thức dựa trên tác tử và các tác vụ bảng tính. Tất cả giá trị đến từ model card Kimi K3 chính thức được liên kết trong tiêu đề bảng.

Các kết quả so sánh này do Moonshot báo cáo thay vì một bảng xếp hạng độc lập duy nhất có kiểm soát. Một số mô hình được đánh giá qua các khung tác tử khác nhau, và các chú thích chính thức mô tả các fallback, cyberguard, thay thế phần cứng, thiết lập lý luận và quy trình cụ thể cho từng benchmark. GDPval-AA v2 là xếp hạng Elo và không nên so sánh số học với các hàng dùng tỷ lệ phần trăm. Các chênh lệch nhỏ không nên được diễn giải như ưu thế phổ quát.

Ảnh chụp nhanh chuẩn mã hóa chính thức

Hình so sánh mã hóa Kimi K3 chính thức. Hình ảnh là đồ họa do Moonshot công bố; hãy tham khảo model card và chú thích hiện tại để biết bảng số liệu mới nhất và phương pháp đánh giá.

Kết quả benchmark và diễn giải

GPT-5.6 Sol dẫn trước Kimi K3 trên DeepSWE, cho thấy lợi thế ở các bài sửa chữa phần mềm cấp độ repository khó. Claude Fable 5 dẫn đầu FrontierSWE, trong khi K3 vẫn vượt khá xa GPT-5.6 Sol và Claude Opus 4.8 trên benchmark đó.

Hồ sơ của K3 trở nên khác biệt hơn ở công việc bền bỉ. Nó dẫn nhẹ trên ProgramBench và ghi nhận kết quả tốt nhất SWE-Marathon trong phép so sánh đã chọn. Nó cũng dẫn đầu BrowseComp và gần như ngang bằng Claude Fable 5 trên SpreadsheetBench 2.

Đối với K4, mục tiêu không phải là một mức tăng phần trăm cố định trên mọi biểu đồ. Mục tiêu hữu ích hơn là cải thiện sửa chữa codebase sâu và độ tin cậy sử dụng máy tính mà không đánh mất thế mạnh của K3 trong lập trình dài hạn, duyệt web và công việc tri thức dựa trên tác tử.

So sánh tác tử tổng quát và thị giác Kimi K3 chính thức. Nguồn: trang mô hình Kimi K3 của Moonshot AI.

Kimi K4 so với Kimi K3, GPT-5.6 Sol và Claude Fable 5

Một phép so sánh trước phát hành không thể gán các điểm số K4 chưa tồn tại. Tuy nhiên, nó có thể cho thấy vị thế cạnh tranh mà K4 được kỳ vọng chiếm giữ nếu nó tiếp nối dòng K3.

Kết quả so sánh

Kimi K3 khác biệt nhờ open weights, cửa sổ ngữ cảnh một triệu token và hiệu năng dài hạn mạnh. GPT-5.6 Sol vẫn mạnh hơn ở một số tác vụ lý luận khó và sửa chữa repository, trong khi Claude Fable 5 đặc biệt cạnh tranh ở kỹ nghệ phần mềm và tác tử sử dụng máy tính.

Nếu K4 vẫn mở hoặc dễ tiếp cận rộng rãi đồng thời thu hẹp các khoảng cách năng lực này, tầm quan trọng của nó sẽ vượt xa số lượng tham số lớn hơn. Nó sẽ cho thấy các hệ thống mở hoặc bán mở có thể tiến gần độ tin cậy của các nền tảng tác tử độc quyền mạnh nhất. Nếu K4 trở nên đóng và cực kỳ đắt để phục vụ, khác biệt thực tế sẽ nhỏ hơn nhiều.

Kimi K4 có thể mang lại điều gì cho AI open weights?

K3 đã chứng minh rằng phát triển open weights đang bước vào một quy mô từng gắn gần như độc quyền với các phòng thí nghiệm sở hữu. K4 có thể đẩy ranh giới đó xa hơn, nhưng “mở” có nhiều lớp: trọng số có thể tải, mã sử dụng được, giấy phép khả thi, suy luận có thể tái lập, yêu cầu phần cứng có thể chi trả và API lưu trữ dễ tiếp cận.

Một mô hình có thể về mặt kỹ thuật là mở nhưng về mặt kinh tế khó tiếp cận. Quy mô 2,8T của K3 có nghĩa là tự lưu trữ nghiêm túc đòi hỏi hạ tầng đáng kể ngay cả với kích hoạt thưa thớt và lượng tử hóa. Một K4 còn lớn hơn có thể mở rộng khoảng cách giữa các nhà nghiên cứu có thể kiểm tra trọng số và các tổ chức có thể vận hành mô hình hiệu quả.

Đối với hệ sinh thái rộng hơn, bản phát hành K4 lý tưởng sẽ kết hợp trọng số minh bạch, công thức suy luận hiệu quả, hành vi sử dụng công cụ mạnh và một API lưu trữ. Sự kết hợp này sẽ cho phép các nhà nghiên cứu nghiên cứu mô hình, doanh nghiệp triển khai qua API và các đội chuyên biệt thích ứng cho khối lượng công việc riêng tư hoặc có quy định.

Kimi K4 sẽ được phát hành khi nào?

Moonshot AI chưa công bố ngày phát hành Kimi K4. Báo cáo công khai kết nối mô hình với việc mua sắm compute và kế hoạch phát triển. Điều đó khiến việc nêu chính xác tháng, quý hoặc đếm ngược trở nên không đáng tin cậy.

Cũng chưa rõ liệu K4 sẽ xuất hiện đồng thời trong sản phẩm web Kimi, Kimi Code, Kimi Work, Moonshot API và một kho open weights hay không. K3 có mặt trên một số bề mặt đó, nhưng K4 có thể theo lộ trình phát hành theo giai đoạn hoặc chiến lược phân phối khác.

Những tín hiệu đáng theo dõi là blog kỹ thuật chính thức của Moonshot, một kho mô hình đã xác minh, tài liệu Kimi Platform, giấy phép được công bố và model card có chi tiết đánh giá có thể tái lập. Bài đăng mạng xã hội và tin đồn tham số nên đứng thứ yếu cho đến khi một trong những nguồn này xuất hiện.

Cách truy cập các mô hình Kimi trong khi chờ K4

K4 hiện chưa thể gọi được. Nhà phát triển có thể thay vào đó đánh giá kiến trúc hiện tại qua Kimi K3 trên CometAPI. ID mô hình hiện tại là văn bản mã thuần: kimi-k3. Yêu cầu sử dụng POST /v1/chat/completions. Đừng gửi yêu cầu sản xuất tới một định danh kimi-k4 suy đoán cho đến khi trang tích hợp chính thức công bố.

Tạo tài khoản CometAPI và tạo khóa API. Lưu khóa trong biến môi trường thay vì hard-code trong mã nguồn ứng dụng.

from openai import OpenAI​ client = OpenAI(    api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",    base_url="https://api.cometapi.com/v1", )​ response = client.chat.completions.create(    model="kimi-k3",    messages=[        {            "role": "user",            "content": "Analyze the architecture of this software project."        }    ], )​ print(response.choices[0].message.content)

Mã khối là Python. Endpoint, ID mô hình, tên tham số và từ khóa mã được trình bày có chủ đích dưới dạng mã thay vì liên kết. Khi K4 khả dụng, nhà phát triển nên xác nhận định danh mô hình thực, khả năng tương thích endpoint, các phương thức được hỗ trợ và giá trước khi thay đổi định tuyến sản xuất.

Những gì chúng ta vẫn chưa biết về Kimi K4

Một bài viết có trách nhiệm trước phát hành nên giữ các điểm chưa biết sau đây thay vì lấp đầy bằng ước đoán cộng đồng:

• Tổng số và số tham số kích hoạt cuối cùng
• Số lượng chuyên gia, chuyên gia dùng chung và chiến lược định tuyến
• Cửa sổ ngữ cảnh và độ dài đầu ra tối đa
• Các phương thức đầu vào và đầu ra được hỗ trợ
• Trạng thái open weights, kho lưu trữ và giấy phép
• ID mô hình API, endpoint, chế độ lý luận và giá
• Kết quả benchmark chính thức và khung đánh giá
• Định dạng lượng tử hóa và yêu cầu phần cứng tự lưu trữ
• Mức độ sẵn có sản phẩm và ngày phát hành

Giữ phần này một cách rõ ràng giúp ngăn thông số dự đoán bị lặp lại sau này như các sự kiện chính thức. Nó cũng làm cho bài viết dễ cập nhật hơn khi Moonshot AI công bố tài liệu chính.

Câu hỏi thường gặp

Kimi K4 đã được phát hành chưa?

Chưa. Không có model card Kimi K4, tài liệu API hoặc thông báo phát hành công khai chính thức. Thảo luận hiện tại chủ yếu dựa trên báo cáo rằng Moonshot AI đang chuẩn bị một bản kế nhiệm lớn hơn K3.

Kimi K4 sẽ lớn cỡ nào?

Kích thước chính xác chưa rõ. Các báo cáo nói rằng nó có thể lớn hơn đáng kể so với K3, nhưng các tuyên bố về tham số nhiều nghìn tỷ cụ thể chưa được Moonshot AI xác nhận.

Kimi K4 có mã nguồn mở không?

Chưa được xác nhận. K3 có open weights theo Kimi K3 License, nhưng chiến lược phát hành trước đó không đảm bảo phân phối tương tự cho K4.

Kimi K4 có cửa sổ ngữ cảnh một triệu token không?

Hợp lý để kỳ vọng K4 giữ hoặc cải thiện khả năng ngữ cảnh dài của K3, nhưng Moonshot AI chưa công bố giới hạn ngữ cảnh của K4.

Nhà phát triển có thể dùng Kimi K4 qua CometAPI ngay bây giờ không?

Không có tuyến mô hình K4 được xác nhận. Nhà phát triển hiện có thể thử Kimi K3 và so sánh với các mô hình frontier khác qua cùng lớp tích hợp.

Kết luận

Kimi K4 không nên bị thu gọn thành một con số tham số đồn đoán. K3 đã chứng minh Moonshot AI có thể kết hợp quy mô mô hình thưa thớt cực lớn, ngữ cảnh một triệu token, thị giác nguyên sinh, open weights và hành vi tác tử dài hạn. Câu hỏi thực sự là liệu K4 có thể biến quy mô đó thành kỹ nghệ phần mềm đáng tin cậy hơn, khả năng sử dụng máy tính mạnh hơn, vòng phản hồi đa phương thức tốt hơn và suy luận hiệu quả hơn hay không.

Những chi tiết quan trọng nhất vẫn chưa rõ: kiến trúc chính xác, ngày phát hành, điểm benchmark, giấy phép, quyền truy cập API và chi phí phục vụ. Cho đến khi Moonshot công bố tài liệu chính, mọi thông số K4 vượt ra ngoài tín hiệu phát triển được báo cáo nên được dán nhãn là kỳ vọng hoặc suy luận.

Nhà phát triển không cần chờ đợi để đánh giá hướng đi hiện tại của Moonshot AI. Kimi K3 đã có sẵn qua CometAPI, cung cấp một nền tảng thực tế cho lập trình, lý luận ngữ cảnh dài, phân tích đa phương thức và quy trình tác tử trước khi Kimi K4 xuất hiện.