Recensione Kimi K3: l'abbiamo provato contro DeepSeek V4 Pro e V4.1 Flash

Kimi K3 è il modello di punta di Moonshot AI, uscito il 16 luglio 2026: 2,8 trilioni di parametri, pesi aperti, input immagini e una finestra di 1 milione di token. Gli abbiamo dato gli stessi cinque compiti che abbiamo fatto girare sui due modelli DeepSeek, e li ha azzeccati tutti.

Il problema è la velocità e il prezzo. Con le impostazioni predefinite Kimi K3 è stato da 2 a 4,4 volte più lento di DeepSeek V4.1 Flash su ogni compito, e da 12 a 32 volte più caro ai prezzi di listino.

Risposta breve

• Kimi K3 è preciso: ha superato tutti e cinque i compiti, compresi 30 test di codice su 30 e una ricerca in un log da un quarto di milione di token.
• Pensa sempre, al massimo sforzo per impostazione predefinita, quindi non è né veloce né economico appena lo usi.
• DeepSeek V4.1 Flash ha eguagliato il risultato su ogni compito con una frazione del tempo e del denaro.
• La nostra scelta: DeepSeek V4.1 Flash per il lavoro quotidiano con le API; Kimi K3 quando vuoi un modello aperto di frontiera o i suoi punti di forza nella navigazione e negli agenti che usano molti strumenti.

Tutti e tre i modelli sono su OmniaKey: Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash e DeepSeek V4 Pro.

Che cos'è Kimi K3?

È il modello più grande di Moonshot finora, e i pesi sono aperti. Il post di lancio e la documentazione API danno questi dati (verificati il 18 ottobre 2026):

Moonshot è schietta su dove si colloca: dice che le prestazioni complessive di K3 «restano dietro ai modelli proprietari più potenti, Claude Fable 5 e GPT 5.6 Sol».

Come è andato nei nostri test?

Li ha azzeccati tutti e cinque. Sono gli stessi compiti che abbiamo usato nella nostra recensione di DeepSeek V4.1 Flash 1017:

• Parser: scrivere un evaluate() aritmetico con le regole esatte di Python, valutato dai nostri 30 casi di test.
• Fattura: estrarre 10 campi da un'email tedesco-inglese con formati numerici europei.
• Chiamate a strumenti: meteo e ora locale di due città; la risposta giusta sono quattro chiamate in un'unica risposta.
• Log lungo: trovare tre codici badge validi in un log da un quarto di milione di token, saltandone uno scaduto.
• Grafico: leggere il valore più alto, il più basso, la media e una differenza da un'immagine.

Come li abbiamo eseguiti: Kimi K3 il 18 ottobre 2026 e i modelli DeepSeek il 17 ottobre, un'esecuzione per compito, impostazioni predefinite, attraverso l'endpoint compatibile OpenAI di OmniaKey. Il costo è il numero di token di ogni risposta moltiplicato per il prezzo di listino del produttore (per DeepSeek la tariffa fuori punta). OmniaKey vende l'accesso API a tutti e tre, quindi i test sono passati da lì; ogni prezzo qui è del produttore, non nostro. Un'esecuzione per compito, a un giorno di distanza, è un controllo a campione, non un benchmark.

Contro V4 Pro, Kimi K3 ha scritto il parser 7 volte più in fretta (176 secondi contro 20,7 minuti) a un costo simile. Sugli altri tre compiti in comune V4 Pro è costato meno, ed è stato più veloce su due.

Perché Kimi K3 è più lento e più caro?

Due motivi. K3 pensa sempre, e la sua API gira al massimo sforzo se non chiedi meno; l'API di Moonshot accetta reasoning_effort come low, high o max. Anche il prezzo di listino è 20 volte quello di DeepSeek V4.1 Flash in ingresso e 25 volte in uscita.

I prezzi vengono dalla pagina dei prezzi di Moonshot e da quella di DeepSeek (fuori punta), verificati il 18 ottobre 2026. Moonshot dice che la sua API prende la cache su oltre il 90% dell'ingresso nel lavoro di codice, e questo accorcia parecchio le sessioni di programmazione lunghe. I nostri test erano chiamate singole, quindi non hanno mai preso la cache.

Kimi K3 o DeepSeek: quale usare?

DeepSeek V4.1 Flash per la maggior parte del lavoro, Kimi K3 per alcuni compiti specifici.

Cosa dicono i benchmark di Moonshot?

Nella scheda del modello di Moonshot K3 batte Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol su diversi test per agenti: BrowseComp (91,2, contro 88,0 e 90,4), MCPMark (94,5, contro 87,4 e 92,9) e SWE-Marathon (42,0, contro 35,0 e 39,0). Resta dietro a Fable 5 su FrontierSWE (81,2 contro 86,6), GDPval-AA (1686 contro 1747) e HLE senza strumenti (43,5 contro 53,3).

Leggi con attenzione le tabelle dei produttori. La scheda del modello di Moonshot dà a K3 77,8 su ProgramBench, mentre la tabella di DeepSeek dà a K3 17,5 su un test con lo stesso nome. I tuoi compiti, eseguiti allo stesso modo su ogni modello, guidano meglio.

Come chiamare Kimi K3?

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_OMNIAKEY_KEY", base_url="https://api.omniakey.com/v1")

stream = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function that parses ISO 8601 durations."}],
    max_tokens=32000,                 # K3 pensa sempre: lascia spazio alle risposte lunghe
    stream=True,                      # i ragionamenti lunghi possono superare il timeout del proxy
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta if chunk.choices else None
    if delta and delta.content:
        print(delta.content, end="")

1. Crea una chiave nella dashboard di OmniaKey e incollala al posto di YOUR_OMNIAKEY_KEY.
2. Esegui con lo streaming attivo: il nostro compito del parser ha richiesto quasi tre minuti.
3. Per confrontare i modelli cambia solo model in deepseek-flash o deepseek-v4-pro.

Conclusione

Kimi K3 è un modello aperto solido e preciso: ha superato ogni compito che gli abbiamo dato. Per il lavoro quotidiano con le API, però, DeepSeek V4.1 Flash ha dato le stesse risposte da 2 a 4 volte più in fretta e per una frazione del prezzo, quindi parti da lì. Scegli Kimi K3 quando ti servono pesi aperti su scala di frontiera o un agente che naviga e chiama strumenti tutto il giorno.

Domande frequenti

Kimi K3 è open source?

I pesi completi sono aperti con la licenza Kimi K3, una licenza in stile MIT. Le aziende che lo rivendono come servizio ospitato con più di 20 milioni di dollari di ricavi in 12 mesi devono firmare un accordo separato con Moonshot, e i prodotti molto grandi devono mostrare il marchio «Kimi K3».

Quanto costa Kimi K3?

Sulla piattaforma internazionale di Moonshot, 3,00 $ per milione di token in ingresso, 0,30 $ per l'ingresso in cache e 15,00 $ per l'uscita. La piattaforma cinese chiede ¥20, ¥2 e ¥100 per le stesse tre voci. Non ci sono fasce in base alla lunghezza del contesto.

Si può spegnere il ragionamento di Kimi K3?

No. La documentazione di Moonshot dice che K3 pensa sempre; puoi solo impostare lo sforzo su low, high o max.

Per il codice, Kimi K3 è meglio di DeepSeek V4 Pro?

Nel nostro compito del parser entrambi hanno passato tutti i 30 test, ma Kimi K3 ha impiegato 176 secondi e V4 Pro 20,7 minuti, a un costo simile. Prova qualche tuo compito di codice su entrambi prima di cambiare.