Kimi K3 هو النموذج الرئيسي لشركة Moonshot AI وأكثر إصداراتها قدرة حتى الآن — وهو نموذج Mixture-of-Experts يحتوي على 2.8 تريليون معلمة، مصمم للبرمجة طويلة المدى والعمل المعرفي الشامل. يجمع بين نافذة سياقية بسعة 1M رمز وفهم بصري أصلي، حيث يقبل إدخال نص وصور مع إخراج نصي، وهو مصمم للحفاظ على التماسك عبر جلسات وكيلية طويلة جدًا. تضع Moonshot نموذج K3 لسيناريوهات البرمجة الوكيلية مثل Codex وClaude Code وCline وRooCode، بالإضافة إلى الاستدلال العميق والعمل المعرفي. يتيح تحكمًا على مستوى عالٍ في reasoning_effort واستدعاء أدوات أصلي، ويتوافق مع تنسيق OpenAI API للتكامل السلس. لاحظ أن K3 لا يقبل معاملات أخذ العينات (لا temperature / top_p / seed) — بدلاً من ذلك، يتم التحكم في عمق الاستدلال من خلال reasoning_effort.
MoonshotAI Kimi K3 هو نموذج لغة كبير طورته شركة MoonshotAI، وهي شركة صينية متخصصة في الذكاء الاصطناعي. يدعم نافذة سياقية تصل إلى 1,048,576 رمزًا (token)، ويقبل إدخالات النصوص والصور. صُمم النموذج…
القدرة الأساسية لـ Kimi K3 هي معالجة نافذة سياق تصل إلى 1,048,576 رمزًا، مما يسمح لها بتضمين روايات كاملة، وأدلة تقنية طويلة، أو تاريخ محادثات واسع في استعلام واحد. كما أنها تقبل الصور، مما يتيح الاستدلال متعدد الوسائط. يمكن للنموذج أداء مهام مثل التلخيص، الإجابة على الأسئلة، والتوليد عبر مدخلات طويلة جدًا. وهي قادرة على فهم التعليمات المعقدة واتباعها عبر تسلسلات طويلة. كما تدعم معاملات API المتوافقة مع OpenAI مثل temperature، max_tokens، top_p، وتسلسلات الإيقاف عبر OrcaRouter.
Kimi K3 هو الأفضل للاستخدام عندما تتطلب المهمة بطبيعتها سياقًا كبيرًا جدًا—على سبيل المثال، تحليل مستند من 1,000 صفحة دفعة واحدة، أو الحفاظ على محادثة بسجل كامل لمئات الرسائل. بالنسبة للمدخلات الأقصر، قد لا يكون تكلفتها الأعلى لكل رمز ($3/$15 لكل مليون) مبررًا. يمكن للنماذج الأرخص ذات نوافذ السياق الأصغر التعامل مع معظم المهام النموذجية بكفاءة أكبر. استخدم Kimi K3 فقط عندما تتطلب المهمة نافذة السياق الكاملة لتجنب الاقتطاع أو خطوات التقطيع والتلخيص المتعددة.
يتميز Kimi K3 ببراعة في المهام التي تتوزع فيها المعلومات عبر نص طويل جدًا أو تتضمن صورًا. تتضمن الأمثلة استخراج الحقائق الرئيسية من تقرير بحجم كتاب، الإجابة عن أسئلة حول قاعدة بيانات كود كاملة، مقارنة أوراق بحثية متعددة، أو تحليل سلسلة من الرسوم البيانية. كما يمكنه الحفاظ على الاتساق عبر الحوارات الطويلة. تكمن قوته في قدرته على الانتباه إلى جميع أجزاء السياق في وقت واحد، مما يقلل الحاجة إلى الاسترجاع الخارجي أو التقسيم.
بينما تمتلك Kimi K3 نافذة سياق كبيرة، قد لا تؤدي دائمًا بنفس كفاءة النماذج الأصغر والمُعدَّلة بدقة في المهام الضيقة. كما أن السياق الكبير يمكن أن يزيد من زمن الاستجابة والتكلفة الحسابية. لم تُحدد القيود الدقيقة (مثل أقصى دقة للصورة، أنواع الملفات المدعومة، الكفاءة اللغوية) في الحقائق المقدمة، لكنها متأصلة في تصميم النموذج. يجب أن يكون المستخدمون على دراية بأن المطالبات الطويلة جدًا تستهلك العديد من الرموز (tokens) وبالتالي تتسبب في تكاليف أعلى. يتم الوصول إلى النموذج عبر OrcaRouter؛ وتنطبق شروط وقت تشغيل المزوّد ووقت الاستجابة.
المعلومات المقدمة لا تتضمن نتائج معايير محددة لـ Kimi K3. بشكل عام، يتم تقييم النماذج ذات السياق الطويل على مهام مثل اختبار "الإبرة في كومة القش" (Needle in a Haystack)، والإجابة على الأسئلة من المستندات الطويلة، والتلخيص. ربما نشرت MoonshotAI نتائج؛ لذا يُنصح المستخدمون بالاطلاع على الوثائق الرسمية. لم يتم ذكر أداء النموذج على معايير معالجة اللغة الطبيعية القياسية (مثل MMLU، GSM8K). نوصي باختبار Kimi K3 على مجموعة التقييم الخاصة بك لقياس فعاليته لحالة الاستخدام الخاصة بك.
نافذة سياق تتكون من 1,048,576 رمزًا تعني أن النموذج يمكنه معالجة حوالي 1.5 مليون كلمة إنجليزية أو 800,000 حرف صيني في تمريرة واحدة. عمليًا، يتيح ذلك التعامل مع كتب كاملة، وسجلات محادثات مطولة، أو بيانات متعددة الوسائط تحتوي على العديد من الصور. ومع ذلك، قد لا يتم استخدام جميع الرموز بالتساوي؛ فآليات الانتباه أحيانًا تركز أكثر على الأجزاء الحديثة أو البارزة. يمكن اختبار قدرة النموذج على استرجاع المعلومات من منتصف السياقات الطويلة. أداء هذه المهام غالبًا ما يكون أفضل من النماذج ذات السياق الأصغر، لكنه قد لا يزال بحاجة إلى تحسين.
لم يتم تحديد زمن الاستجابة والإنتاجية في المعطيات المقدمة. النماذج ذات النوافذ السياقية الكبيرة جدًا تستغرق عمومًا وقتًا أطول لمعالجة كل طلب لأن آلية الانتباه تتوسع تربيعيًا مع طول التسلسل. بالنسبة لإخراج كامل مليون رمز، توقع زمن استجابة مرتفع. عبر OrcaRouter، يمكنك ضبط max_tokens للحد من طول الإخراج والتحكم في وقت الاستجابة. للتطبيقات في الوقت الفعلي، فكر في استخدام نماذج أصغر. قد تكون المعالجة المجمعة للمهام الأطول أكثر عملية. سيعتمد الأداء الفعلي على البنية التحتية للمزود والحمل الحالي.
نافذة السياق الكبيرة لـ Kimi K3 تُعد قوة، لكنها أيضًا تمثل تحديًا. قد لا تكون دقيقة بنفس المستوى في المهام التي تتطلب استدلالًا دقيقًا على نصوص قصيرة مقارنة بالنماذج المتخصصة. قد يُظهر النموذج جودة أقل في مجالات مثل الكتابة الإبداعية أو توليد الأكواد مقارنة بالنماذج المعدّلة خصيصًا لتلك المهام. بالإضافة إلى ذلك، فإن التكلفة لكل رمز (token) مرتفعة نسبيًا، لذا فإن استخدامه في استفسارات قصيرة غير فعّال. النموذج جديد نسبيًا؛ والاستقرار طويل الأمد والدعم من MoonshotAI هما عاملان يجب أخذهما في الاعتبار.
سعر Kimi K3 هو $3.00 لكل مليون توكين إدخال و$15.00 لكل مليون توكين إخراج. هذه هي أسعار المزود مع عدم إضافة أي هامش ربح من قبل OrcaRouter. تتضمن توكينات الإدخال توكينات النصوص والصور (يتم فوترة الصور بناءً على ما يعادلها من التوكينات). توكينات الإخراج هي أي توكينات يولدها النموذج. لا توجد رسوم إضافية تتجاوز تكاليف التوكين الواحد. قد تتغير الأسعار من قبل المزود، لكن OrcaRouter ينقل الأسعار دون إضافة هامش ربح.
نظرًا لأن Kimi K3 يمكنه التعامل مع سياقات طويلة جدًا، فإنه يمكن أن يحل محل مكالمات API المتعددة التي ستكون ضرورية مع نماذج السياق الأصغر، مما قد يقلل التكلفة الإجمالية للمهام التي تتطلب معالجة كاملة للمستند. ومع ذلك، فإن كل رمز (token) يكون أكثر تكلفة من العديد من النماذج المدمجة. على سبيل المثال، إدخال 1M رمز بسعر $3.00 ثابت، بينما قد يكلف النموذج الأصغر $0.15 لكل مليون ولكنه يتطلب مكالمات متعددة لمعالجة نفس البيانات. المفاضلة هي بين البساطة والتكلفة لكل رمز. يجب على المستخدمين تقدير إجمالي استخدام الرموز لكل مهمة.
المعلومات المقدمة لا تذكر أي خصومات على التخزين المؤقت أو الحجم لـ Kimi K3 على OrcaRouter. التسعير يتم بدقة لكل رمز (per-token) كما هو مفروض من المزود. قد يقدم OrcaRouter ميزات مثل تسجيل الطلبات أو إعادة المحاولة، لكن لا توجد أي تخفيضات سعرية محددة. يجب على المستخدمين مراجعة صفحة التسعير الحالية لـ OrcaRouter لأي تحديثات. بشكل عام، يمكن لمستخدمي الحجم الكبير التفاوض مباشرة مع المزود، لكن عبر OrcaRouter، يتم تطبيق الأسعار المدرجة.
يتم تحويل الصور إلى رموز بغرض الفوترة. تعتمد دقة تحويل الصور إلى رموز على دقتها وخوارزمية المزود. عادةً، قد تكلف الصورة القياسية (مثل 1024×1024) ما يعادل مئات الرموز. نظرًا لأن سعر إدخال Kimi K3 هو 3.00 دولار لكل مليون رمز، فإن تضمين الصور في الطلب يزيد من عدد رموز الإدخال وبالتالي التكلفة. بالنسبة لأحمال العمل التي تحتوي على العديد من الصور، يمكن أن تتراكم التكلفة الإجمالية بسرعة. يُنصح بتقليل حجم الصور أو تضمين الصور ذات الصلة فقط للتحكم في النفقات.
يتم الوصول إلى Kimi K3 عبر واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI من OrcaRouter. تقوم بإرسال طلبات HTTP POST إلى https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions مع تعيين معلمة النموذج إلى "kimi/kimi-k3". تنسيق الطلب مطابق لواجهة Chat Completions من OpenAI: تضمين مصفوفة messages بأدوار system وuser وassistant. بالنسبة لمدخلات الصور، استخدم مصفوفة content من النوع "image_url". تأكد من حصولك على مفتاح API من OrcaRouter. لا حاجة لتكوين خاص؛ المعلمات القياسية مثل temperature وmax_tokens وtop_p وstop مدعومة.
من خلال OrcaRouter، يدعم Kimi K3 المعايير القياسية المتوافقة مع OpenAI: temperature (القيمة الافتراضية 0.7)، max_tokens (حتى حد الإخراج للنموذج، وهو غير محدد لكنه غالبًا أقل من 32 ألف)، top_p، frequency_penalty، presence_penalty، متواليات الإيقاف، وn (عدد المخرجات). كما يقبل النموذج معلمة stream للإخراج في الوقت الفعلي. لإدخال الصور، يمكنك استخدام تنسيق المحتوى متعدد الوسائط. سيتم تجاهل المعاملات غير المدعومة. تسمح نافذة السياق الكبيرة بتعيين max_tokens مرتفع لمخرجات طويلة، لكن انتبه للتكلفة.
عملية الترحيل بسيطة إذا كنت تستخدم بالفعل واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. قم بتغيير عنوان URL الأساسي إلى https://api.orcarouter.ai/v1، وقم بتحديث معرف النموذج إلى "kimi/kimi-k3"، وقم بتعيين مفتاح واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter الخاص بك. لا حاجة لتغيير الكود إذا كنت تستخدم نفس تنسيق الرسالة. لدعم الصور، تأكد من أن استفساراتك تتضمن عناوين URL للصور أو بيانات base64. قد تحتاج إلى ضبط max_tokens والمعلمات الأخرى لتتناسب مع قدرات النموذج. اختبر باستخدام عينة صغيرة أولاً للتحقق من جودة الإخراج والتكلفة.
يجب أن تحصل على مفتاح API من OrcaRouter. قم بتضمينه في رأس Authorization بالصيغة Bearer YOUR_API_KEY. يدير OrcaRouter عملية المصادقة والفواتير. للحفاظ على الأمان، لا تشارك مفتاحك. قد يدعم OrcaRouter أيضًا تدوير مفتاح API. ليست هناك حاجة إلى مصادقة إضافية من MoonshotAI. تمر جميع الطلبات عبر البنية التحتية لـ OrcaRouter، التي تتعامل مع تحديد معدل الطلبات ومعالجة الأخطاء. تأكد من امتثال طلباتك لشروط خدمة OrcaRouter.
تقدم Kimi K3 نافذة سياقية بسعة 1,048,576 رمزًا (توكن)، وهي من بين الأكبر المتاحة. وهي تضاهي نماذج من مزودين آخرين تدعم أيضًا سياقات بملايين الرموز. سعرها البالغ 3 دولارات/15 دولارًا لكل مليون رمز يُعتبر تنافسيًا. على عكس بعض النماذج، تدعم Kimi K3 المدخلات متعددة الوسائط (النصوص والصور). أحد الفروق الرئيسية هو أنها تُستخدم عبر OrcaRouter بدون أي رسوم إضافية (مارك أب). عند مقارنتها بنماذج مثل GPT-4 Turbo (سياق 128 ألف رمز، تكلفة أعلى)، قد تكون Kimi K3 أرخص للتسلسلات الطويلة جدًا، لكنها قد تختلف في ملفات الجودة. لم تُقدم مقارنات معيارية.
اختر Kimi K3 عندما تتطلب المهمة نافذة سياق كبيرة كاملة—على سبيل المثال، تحليل مستند مكون من 500 صفحة دفعة واحدة، أو تضمين العديد من الصور في مطالبة واحدة. قد تضطر النماذج الأرخص ذات نوافذ السياق الأصغر (مثل 128 ألف توكين) إلى تقسيم المدخلات إلى أجزاء، مما يؤدي إلى فقدان الإشارات المرجعية المتبادلة. إذا كان من الممكن تقسيم المهمة دون فقدان الجودة، فإن النموذج الأرخص هو الأفضل بسبب انخفاض التكلفة لكل توكين. ضع في اعتبارك أيضًا ما إذا كانت نقاط القوة المحددة للنموذج (متعدد الوسائط، السياق الطويل) حاسمة.
الحقائق المقدمة تغطي فقط Kimi K3. تمتلك MoonshotAI نماذج سابقة مثل Kimi وKimi K2. Kimi K3 هو الأحدث ويدعم نافذة سياق أكبر وقدرات متعددة الوسائط. النماذج السابقة على الأرجح تحتوي على سياقات أصغر وقد لا تقبل الصور. لم يتم تقديم أسعار للنماذج الأخرى. بالنسبة للمستخدمين الحاليين للنماذج القديمة من MoonshotAI، فإن الترقية إلى Kimi K3 توفر إمكانيات موسعة ولكن بتكلفة أعلى لكل رمز. يعتمد القرار على ما إذا كان السياق الأكبر ومدخلات الصور يبرران العلاوة السعرية.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi/kimi-k3",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstool_choicetools| الإدخال / 1M توكن | $3.00 |
| الإخراج / 1M توكن | $15.00 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M | $0.300 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
ما يتحدث عنه المطورون هذا الأسبوع
GET /api/public/models/kimi/kimi-k3فتح @misc{orcarouter_kimi_k3,
title = {Kimi K3 API},
author = {MoonshotAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k3}
}MoonshotAI. (2026). Kimi K3 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k3