生成AIは、質問へ回答するだけのツールから、調査、資料作成、プログラミングなどを継続して行うAIへ進化しています。
こうしたなか、Moonshot AIが2026年7月16日に公開した大規模言語モデルが「Kimi K3」です。
Kimi K3は、2.8兆パラメータと最大100万トークンのコンテキストを備えており、特に注目されているのが、長時間にわたる作業を進められる点です。大規模なプログラムを分析したり、多数の資料からレポートを作成したりする用途を想定しています。
本記事では、Kimi K3の特徴、仕組み、性能、料金、使い方を解説します。さらに、主要AIとの違いや、企業で利用する際の注意点も紹介します。
目次[]
Kimi K3とは？
Kimi K3は、中国のAI企業Moonshot AIが2026年7月に公開した大規模言語モデルです。文章作成、画像理解、コーディング、Web調査、資料分析などに対応します。
Moonshot AIが目指しているのは、単に質問へ回答するAIではありません。長い文書や大規模なプログラムを読み込み、調査、分析、コード修正、資料作成まで継続して進めることを想定しています。
モデルの総パラメータ数は2.8兆で、最大100万トークンを一度に処理できます。また、「Kimi Delta Attention」と「Attention Residuals」により、長文処理に必要な計算量を抑えながら、重要な情報を選んで活用します。Moonshot AIは、前世代のKimi K2と比べて、計算効率が約2.5倍向上したと説明しています。
Kimi K3の主な特徴は、次の3点です。
- 2.8兆パラメータを持つ大規模AIモデル
- 最大100万トークンの長文と画像に対応
- コーディングや調査などの長時間タスクを支援
コーディング評価のProgram Benchでは77.8を記録し、長期タスクを測るSWE Marathonでも高い結果を示しました。ただし、総合性能では他社の最上位モデルに及ばない部分もあるため、用途に応じた比較が必要です。
Kimi K3が注目される理由
Kimi K3が注目される理由は、モデルの大きさだけではありません。
長文処理の負荷を抑える仕組みと、複数工程を継続して進めるエージェント性能を組み合わせています。
2.8兆パラメータの大規模モデル
Kimi K3の総パラメータ数は2.8兆です。Moonshot AIは、3兆パラメータ級のオープンモデルと位置づけています。
ただし、すべてのパラメータを毎回動かすわけではありません。Kimi K3は、896の専門家から処理に必要な16を選ぶMoE構造を採用しています。
MoEは「Mixture of Experts」の略称です。入力に合った一部の領域だけを使うことで、大規模モデルの計算量を抑えます。
最大100万トークンの長文処理
コンテキストとは、AIが一度に参照できる情報量です。Kimi K3は、最大1,048,576トークンのコンテキストに対応します。
そのため、長い報告書や多数の資料、大規模なコードをまとめて読み込めます。資料間の比較や、プログラム全体の解析にも活用できます。
ただし、入力した情報をすべて正確に理解できるとは限りません。重要な数値や条件は、元資料と照合する必要があります。
長文処理を効率化するKDA
従来のAttentionは、文章が長くなるほど計算量が増えます。過去の情報を保持するメモリー量も増えるため、長時間タスクでは負荷が大きくなります。
Kimi Delta Attentionは、過去の情報をコンパクトにまとめながら更新する仕組みです。Kimi K3では、KDAを3層、全体を見渡すAttentionを1層配置する構成が採用されています。
基礎となる研究では、KVキャッシュを最大75％削減し、100万トークンでの生成速度を最大6倍に高めたと報告されています。
層の情報を選び直すAttention Residuals
AIモデルは、複数の層で情報を処理します。従来は、前の層の情報を順番に足し合わせる方法が一般的でした。
Attention Residualsは、過去の層から現在の処理に必要な情報を選び直します。すべてを同じように引き継ぐのではなく、内容に応じて重みを変える仕組みです。
Block AttnResでは、同じ性能に達するまでの計算量を約2割削減したと報告されています。
Kimi K3の性能
Kimi K3は、コーディングや長時間タスクのベンチマークで高い結果を示しています。
一方、ベンチマークは決められた条件で測定する試験です。日本語文章の自然さや、実際の業務での使いやすさを保証するものではありません。
コーディング性能
Kimi K3は、コーディング性能を測るProgram Benchで77.8を記録しました。
同じ評価では、GPT-5.6 Solが77.6、Claude Fable 5が76.8です。Kimi K3は、わずかな差で最も高い結果となりました。
また、長期の開発タスクを評価するSWE Marathonでも、比較対象のモデルを上回っています。
ただし、これらはMoonshot AIが公開した評価です。
Kimi K3はKimi Code、GPT-5.6 SolはCodexなど、モデルごとに異なる実行環境が使われています。そのため、モデル本体だけを単純に比較した結果ではありません。
Kimi Codeによる開発支援と資料作成
Kimi K3は、Kimi Codeを通じて、コードの読解、ファイル編集、コマンド実行、Web検索を行えます。新機能の実装、バグ修正、複数ファイルのリファクタリング、テスト作成、大規模なコードベースの分析にも活用できます。
また、Kimi K3はコーディングだけに特化したモデルではありません。Web調査、資料分析、表計算、スライド、Webサイトの作成にも対応します。
さらに、一部の評価では他社モデルを上回る結果を示しています。一方、総合的な利用体験ではClaude Fable 5やGPT-5.6 Solとの差も残ります。
そのため、Kimi K3だけへ全面的に切り替えるのではなく、得意な作業を確認しながら、用途に応じて使い分けることが重要です。
Kimi K3とChatGPT・Claude・Geminiの違い
Kimi K3、ChatGPT、Claude、Geminiは、いずれも文章作成、調査、コーディングなどに利用できます。
ここでは、Kimi K3と各社の代表的なモデルを比較します。
| 比較項目 | Kimi K3 | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5 | Gemini 3.1 Pro Preview |
|---|---|---|---|---|
| 開発元 | Moonshot AI | OpenAI | Anthropic | |
| 得意分野 | 長文、コード、資料作成 | 推論、コード、各種ツール | 長時間のコード・知識業務 | マルチモーダル、Google連携 |
| コンテキスト | 約100万トークン | 約105万トークン | 未公表 | 約100万トークン |
| 主な入力 | テキスト、画像 | テキスト、画像 | テキスト、画像 | テキスト、画像、音声、動画、PDF |
| 開発ツール | Kimi Code | Codex | Claude Code | Gemini API |
- Kimi K3：約100万トークンの長文処理に対応し、Kimi CodeやKimi Workも利用できます。コード、調査、資料作成を一つの環境で進めたい場合に適しています。
- GPT-5.6 Sol：Web検索、ファイル検索、コード実行など、幅広いツールと連携できる点が強みです。
- Claude Fable 5：長時間のコーディングや、複数工程を含む知識業務を重視したモデルです。
- Gemini 3.1 Pro Preview：文章、画像、音声、動画、PDFを扱えます。Google検索やGoogle系サービスとの連携を重視する場合に適しています。
Kimi K3の料金
Kimi K3の料金は、利用方法によって異なります。
- Kimi.comやKimiアプリから利用する場：、月額または年額のメンバーシップ
- 自社のアプリやシステムへKimi K3を組み込む場合：Kimi APIの従量課金を利用
つまり、個人がブラウザやアプリで使う場合は「メンバーシップ」、開発者が外部システムから呼び出す場合は「API料金」と考えると分かりやすいでしょう。
無料プランと個人向け料金
Kimiのメンバーシップには、無料のAdagioを含む5つのプランがあります。
プランごとに異なるのは、Kimi Agentを利用できる回数や、同時に実行できるタスク数、Kimi Codeの利用枠などです。複雑な調査や資料作成を多く行う場合は、上位プランほど利用しやすくなります。
料金は次のとおりです。
| プラン | 月額 | 年払いの月換算 | Agent クレジット |
|---|---|---|---|
| Adagio | 無料 | 無料 | 6 |
| Moderato | 19ドル | 15ドル | 60 |
| Allegretto | 39ドル | 31ドル | 150 |
| Allegro | 99ドル | 79ドル | 360 |
| Vivace | 199ドル | 159ドル | 720 |
Agentクレジットは、Kimi K3を使って調査や資料作成などのエージェントタスクを実行するための利用枠です。
無料のAdagioでも利用できますが、クレジット数は6に限られます。そのため、Kimi K3を試す用途には使えますが、継続的な業務利用には上位プランの検討が必要です。
Kimi CodeでKimi K3を利用できるのは、Moderato以上です。また、Allegretto以上では、最大100万トークンのコンテキストを利用できます。
ただし、2026年7月20日時点では、計算資源の制約により、新しい料金プランの購入開始時期は未定と案内されています。既存プランの利用者は、現在の契約を継続できます。
Kimi K3 APIの料金
Kimi APIは、Kimi K3を自社のアプリや業務システムから利用するための仕組みです。メンバーシップのような定額制ではありません。AIへ送信した文章量と、AIが生成した文章量に応じて料金が発生します。
Kimi K3 APIの料金は、次のとおりです。
| 項目 | 料金 |
|---|---|
| 通常入力 | 100万トークン当たり3ドル |
| キャッシュ入力 | 100万トークン当たり0.30ドル |
| 出力 | 100万トークン当たり15ドル |
| コンテキスト | 最大1,048,576トークン |
入力は、利用者がKimi K3へ送る指示や資料です。
出力は、Kimi K3が生成する回答、コード、レポートなどを指します。出力料金は入力料金より高いため、長いレポートや大量のコードを生成させる場合は、費用が増えやすくなります。
キャッシュ入力は、過去に処理した同じ指示や資料を再利用する場合に適用される料金です。通常入力の10分の1となるため、同じ資料を繰り返し参照するシステムでは費用を抑えられます。
Kimi K3の使い方
Kimi K3は、ブラウザ、アプリ、Kimi Work、Kimi Code、APIから利用できます。
質問や資料作成にはKimi.com、開発作業にはKimi Code、システムへの組み込みにはAPIが適しています。
ブラウザやアプリから使う方法
一般的な使い方は、次のとおりです。
- Kimi.comまたはKimiアプリを開く
- アカウントを作成してログインする
- モデル選択からK3を選ぶ
- Low、High、Maxから思考レベルを選ぶ
- 日本語で指示を入力する
- 必要に応じて資料や画像を添付する
- 出力内容を確認して修正する
Kimi.comでは、PDF、Word、Excel、PPT、画像、動画などを扱えます。1ファイル当たり100MBまで、1回に最大50ファイルまで対応しています。
Kimi Code CLIから使う方法
Kimi Code CLIは、ターミナルから利用する開発者向けのコーディングツールです。
macOSまたはLinuxでは、次のコマンドを実行してインストールできます。
curl -fsSL https://code.kimi.com/kimi-code/install.sh | bash
インストール後は、ターミナルでkimiコマンドを実行すると起動します。その後、/loginでログインし、/modelで使用するモデルを選択します。
スラッシュコマンドによる操作や、@を使ったファイル参照にも対応しています。操作方法はClaude Codeと共通する部分が多いため、利用経験がある人は比較的扱いやすいでしょう。
Kimi Workから使う方法
Kimi Workは、WindowsとAppleシリコン搭載Macで利用できるデスクトップ型のAIエージェントです。
パソコン内のファイルを読み書きするほか、ブラウザ操作、Pythonの実行、定期タスクなどを行えます。資料の整理や分析、レポート作成などを、デスクトップ上で進めたい場合に適しています。
ただし、Kimi K3のモデル全体がパソコン内で動作するわけではありません。ローカルファイルやツールを操作しながら、クラウド上のAIモデルを利用する仕組みです。
Kimi APIから使う方法
Kimi APIでは、モデル名にkimi-k3を指定します。
OpenAI APIと互換性のある形式で提供されているため、既存のOpenAI SDKを使って接続できます。
ただし、すべてのパラメータや機能が完全に同じとは限りません。Tool Calling、構造化出力、ストリーミングなどは、事前に動作を確認してください。
Kimi K3を企業で使う際の注意点
企業で生成AIを利用する場合は、開発元の国だけで安全性を判断すべきではありません。
利用するサービス、契約内容、データの保存条件、管理機能を個別に確認する必要があります。
APIデータはモデル学習に使用されない
Kimi APIへ送信した入力と出力は、モデルの学習や改善には使用しないと説明されています。
また、通信にはHTTPS／TLSを使用し、ユーザー間のデータ分離やAPIキーによるアクセス制御を行っています。
APIへアップロードしたファイルは、APIまたは管理画面から削除できます。
ただし、一般向けのKimi.comやKimi Workと、APIでは条件が異なる可能性があります。企業では、利用するサービスごとに規約を確認してください。
自律的に判断しすぎる場合がある
Kimi K3は、長時間の難しいタスクを進めるように学習されています。
そのため、指示が曖昧な場合に、利用者が想定していない判断を行う可能性があります。Moonshot AIも、この傾向をKimi K3の制限事項として挙げています。
ファイルの削除、コード変更、外部サービスへの入力などを許可する場合は、次の点を明確にしてください。
- 操作してよいファイルやフォルダ
- 実行してよいコマンド
- 変更前に確認が必要な作業
- 外部へ送信してよい情報
- タスクを停止する条件
サイバー攻撃への悪用にも注意が必要
Kimi K3は、コーディングやエージェント処理に高い能力を持ちます。
一方、モデルが広く利用できるようになると、脆弱性探索やサイバー攻撃へ悪用される可能性も高まります。
企業では、AIの利用規則を整えるだけでは不十分です。自社システムのアクセス管理、脆弱性診断、ペネトレーションテストもあわせて検討する必要があります。
Kimi K3はローカル環境で動かせる？
Moonshot AIは、Kimi K3のフルモデル重みを2026年7月27日までに公開すると発表しています。
ただし、2026年7月22日時点では公開前です。配布形式やライセンスの詳細は、正式公開後に確認する必要があります。
また、オープンソースとオープンウェイトは同じ意味ではありません。
オープンウェイトは、学習済みのモデル重みが公開されている状態です。商用利用、改変、再配布が可能かどうかは、ライセンスによって決まります。
Kimi K3は2.8兆パラメータの大規模モデルです。
公式資料では、64基以上のアクセラレーターを備えたスーパーノード構成が推奨されています。そのため、一般的なパソコンでフルモデルを実用的に動かすことは難しいと考えられます。
個人や一般企業では、Kimi.com、Kimi Code、Kimi APIなどのクラウドサービスを利用する方法が現実的です。
Kimi K3のメリット・デメリット
Kimi K3は、長文、コーディング、資料作成などを一つの環境で扱えます。
一方、公開直後のモデルであり、日本語品質や長期運用については検証が必要です。
Kimi K3のメリット
大量の情報を一度に扱える
最大100万トークンに対応しています。長い資料や大規模なコードを、細かく分割せずに処理できます。
長時間の作業を進められる
調査、コード修正、テスト、資料作成など、複数工程を継続して実行できます。
画像を含む資料を分析できる
文章だけでなく、スクリーンショット、表、グラフなどを読み取れます。
既存システムから比較しやすい
OpenAI API互換形式に対応しているため、既存の開発環境で比較検証しやすい構成です。
Kimi K3のデメリット
公開直後で提供条件が変わりやすい
料金プラン、利用上限、モデル重み、周辺ツールなどは、今後変更される可能性があります。
ベンチマークだけでは実務性能を判断できない
公式評価が高くても、日本語文章や自社資料で同じ結果になるとは限りません。
長時間処理では費用が増える
エージェントが検索や修正を繰り返すと、入力と出力のトークン数が増えます。
企業利用にはデータ管理が必要
一般向けサービスとAPIでは、データの取り扱い条件が異なる可能性があります。
Kimi K3に関するよくある質問
Q1. Kimi K3は無料で使えますか？
Kimiには、無料のAdagioプランが用意されています。ただし、Kimi K3を使用すると、プランに含まれるAgentクレジットを消費します。
また、Kimi CodeでKimi K3を利用するには、Moderato以上の有料プランが必要です。利用条件や新規契約の受付状況は変更される可能性があります。
Q2. Kimi K3は日本語に対応していますか？
Kimi K3は、日本語での質問、文章作成、資料分析などに対応しています。Kimi.comには日本語の画面やヘルプページも用意されています。
ただし、日本語で利用できることと、すべての文章を自然かつ正確に生成できることは同じではありません。専門用語、敬語、社外向け文章などは、人による確認が必要です。
Q3. Kimi K3はChatGPTやClaudeより高性能ですか？
Kimi K3は、長文処理、コーディング、Web調査、AIエージェントを使った作業で高い性能を示しています。
一方で、ChatGPTやClaudeにも、使いやすさ、外部サービスとの連携、運用実績などの強みがあります。どのAIが高性能かは、使用する業務や評価方法によって異なります。
Q4. Kimi K3のAPI料金はいくらですか？
2026年7月22日時点では、100万トークン当たり、通常入力が3ドル、キャッシュ入力が0.30ドル、出力が15ドルです。
Web検索を利用する場合は、検索回数に応じた追加料金が発生します。また、税や為替によって実際の支払額が変わる可能性があります。
Q5. Kimi K3はオープンソースですか？
Moonshot AIは、Kimi K3をオープンなモデルとして紹介しています。
ただし、2026年7月22日時点では、フルモデル重みは公開前です。重みが公開されても、商用利用、改変、再配布が自由とは限らないため、正式なライセンスを確認する必要があります。
Q6. Kimi K3を一般的なパソコンで動かせますか？
Kimi K3のフルモデルを、一般的なパソコンで実用的に動かすことは難しいと考えられます。
Kimi K3は2.8兆パラメータの大規模モデルです。個人や一般企業では、Kimi.com、Kimi Code、Kimi APIなどのクラウドサービスを利用する方法が現実的です。
Q7. Kimi K3へ入力したデータは学習に使われますか？
Kimi APIへ送信した入力と出力は、モデルの学習や改善には使用しないと説明されています。
ただし、一般向けのKimi.com、Kimi Work、Kimi Codeでは、データの取り扱い条件が異なる可能性があります。利用するサービスごとに、最新の規約やプライバシーポリシーを確認する必要があります。
Q8. Kimi K3は企業でも利用できますか？
Kimi K3は、Kimi APIや企業向けのKimi Enterpriseを通じて利用できます。
ただし、企業で利用する場合は、データの保存場所、保存期間、管理者機能、利用ログ、SLAなどを確認する必要があります。最初は機密性の低い業務でPoCを行う方法が現実的です。
Q9. Kimi K3と以前のKimiモデルの違いは何ですか？
Kimi K3は、2.8兆パラメータ、最大100万トークンのコンテキスト、画像理解、長時間のコーディングなどを特徴とします。
以前のKimiモデルであるK2.6は、比較的速い会話や一般的なQ&Aに向いています。一方、Kimi K3は、複数工程を含む調査や開発、資料作成などに適したモデルです。
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