{"id":16586,"date":"2026-07-17T11:38:41","date_gmt":"2026-07-17T15:38:41","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.glbgpt.com\/?p=16586"},"modified":"2026-08-26T03:39:07","modified_gmt":"2026-08-26T07:39:07","slug":"recensione-della-kimi-k3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.glbgpt.com\/it\/hub\/recensione-della-kimi-k3","title":{"rendered":"Recensione di Kimi K3: benchmark, prezzi e utilizzi consigliati"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Kimi K3 \u00e8 uno di quei lanci che diventano pi\u00f9 interessanti quando si va oltre i numeri di primo piano. S\u00ec, ha 2,8 trilioni di parametri totali, una finestra di contesto di 1.048.576 token e l'input di immagini. Ma, cosa ancora pi\u00f9 importante, i primi risultati dei benchmark indicano che si tratta di un modello progettato per attivit\u00e0 impegnative di programmazione, ricerca e lavoro intellettuale, piuttosto che per semplici conversazioni fugaci.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mia opinione: iniziate con K3 se scrivete o correggete codice, analizzate grandi pacchetti di ricerca o fornite regolarmente a un\u2019IA una quantit\u00e0 di materiale superiore a quella che una normale finestra di chat \u00e8 in grado di gestire. I risultati di Moonshot AI nella programmazione e nel lavoro intellettuale sono eccellenti, e i primi benchmark di terze parti confermano che si tratta di un modello all\u2019avanguardia. Il compromesso \u00e8 che K3, per impostazione predefinita, riflette a fondo, quindi \u00e8 pi\u00f9 indicato per lavori importanti che per la stesura rapida di bozze.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se il K3 \u00e8 il tipo di modello che vuoi provare per un lavoro serio,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/home?inviter=hub_content_home&amp;login=1\">GlobalGPT<\/a>\u00a0ti offre un approccio pi\u00f9 completo per sviluppare le tue idee attorno ad esso. Un unico spazio di lavoro copre chat, ricerca, scrittura, assistenza alla programmazione, revisione di documenti, generazione di immagini, creazione di video e cambio di modello, quindi <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/home\/kimi-k3?inviter=hub_content_kimik3&amp;login=1\">K3 \u00e8 in grado di gestire i compiti di ragionamento basati su contesti estesi<\/a> mentre GPT, Claude, Gemini, Perplexity e altri modelli si occupano delle fasi in cui danno il meglio di s\u00e9. Con la fatturazione annuale, il piano Pro \u00e8\u00a0<strong>$10,80\/mese<\/strong>\u00a0e \"Unlimited\" \u00e8\u00a0<strong>$25\/mese<\/strong>, rendendo GlobalGPT un modo pratico per utilizzare diversi strumenti di intelligenza artificiale all\u2019avanguardia senza dover pagare un abbonamento separato per ogni fase del flusso di lavoro.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/home\/kimi-k3?inviter=hub_content_kimik3&amp;login=1\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"582\" src=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-1024x582.png\" alt=\"prova Kimi K3\" class=\"wp-image-16599\" srcset=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-1024x582.png 1024w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-300x171.png 300w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-768x437.png 768w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-1536x873.png 1536w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-18x10.png 18w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1.png 1544w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-3e41869c wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-luminous-vivid-amber-background-color has-text-color has-background has-link-color wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/home\/kimi-k3?inviter=hub_content_kimik3&amp;login=1\">Prova subito Kimi K3<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<style>\n.k3-evidence-verdict,.k3-evidence-verdict *{box-sizing:border-box}.k3-evidence-verdict{border:1px solid #cfd8e6;border-radius:8px;background:#fff;color:#162033;font:14px\/1.55 Inter,Arial,sans-serif}.k3-evidence-verdict__head{padding:14px 16px;background:#eef4ff;border-bottom:1px solid #cfd8e6;font-weight:800}.k3-evidence-verdict__grid{display:grid;grid-template-columns:repeat(3,1fr)}.k3-evidence-verdict__cell{padding:15px;border-right:1px solid #e2e7ef}.k3-evidence-verdict__cell:last-child{border:0}.k3-evidence-verdict__label{display:block;color:#536176;font-size:10px;font-weight:800;letter-spacing:.06em;text-transform:uppercase}@media(max-width:720px){.k3-evidence-verdict__grid{grid-template-columns:1fr}.k3-evidence-verdict__cell{border-right:0;border-bottom:1px solid #e2e7ef}}\n<\/style>\n<section class=\"k3-evidence-verdict\" aria-label=\"Giudizio a prima vista sulla Kimi K3\"><div class=\"k3-evidence-verdict__head\">Kimi K3: Giudizio a prima vista<\/div><div class=\"k3-evidence-verdict__grid\"><div class=\"k3-evidence-verdict__cell\"><span class=\"k3-evidence-verdict__label\">Il migliore per<\/span>Codifica, documenti di grandi dimensioni, pacchetti di ricerca e attivit\u00e0 articolate in pi\u00f9 fasi.<\/div><div class=\"k3-evidence-verdict__cell\"><span class=\"k3-evidence-verdict__label\">Perch\u00e9 si distingue<\/span>Una finestra di contesto di 1M e risultati significativi nelle fasi iniziali di codifica e ragionamento.<\/div><div class=\"k3-evidence-verdict__cell\"><span class=\"k3-evidence-verdict__label\">Tieni presente che<\/span>La modalit\u00e0 \"Ragionamento massimo\" \u00e8 sempre attiva, quindi \u00e8 pi\u00f9 adatta a un lavoro approfondito che a brevi conversazioni.<\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<style>\n  .k3-toc, .k3-toc * { box-sizing: border-box; }\n  .k3-toc { margin: 28px 0 44px; padding: 20px 22px; border: 1px solid #d8dee8; border-radius: 8px; background: #f7f9fc; color: #172033; font-family: Inter, -apple-system, BlinkMacSystemFont, \"Segoe UI\", sans-serif; }\n  .k3-toc__title { margin: 0 0 12px; color: #172033; font-size: 17px; font-weight: 800; }\n  .k3-toc ul { columns: 2; gap: 32px; margin: 0; padding-left: 20px; }\n  .k3-toc li { break-inside: avoid; margin: 7px 0; padding-right: 12px; font-size: 14px; line-height: 1.45; }\n  .k3-toc a { color: #155ca8; text-decoration-thickness: 1px; text-underline-offset: 3px; }\n  .k3-toc a:hover { color: #0d477f; }\n  @media (max-width: 720px) { .k3-toc { padding: 18px; } .k3-toc ul { columns: 1; } }\n<\/style>\n<nav class=\"k3-toc\" aria-label=\"Indice\">\n  <p class=\"k3-toc__title\">Indice<\/p>\n  <ul>\n    <li><a href=\"#what-is-kimi-k3\">Che cos\u2019\u00e8 Kimi K3?<\/a><\/li>\n    <li><a href=\"#kimi-k3-benchmarks\">Benchmark della Kimi K3<\/a><\/li>\n    <li><a href=\"#work-and-research\">In quali situazioni la Kimi K3 risulta pi\u00f9 utile<\/a><\/li>\n    <li><a href=\"#limitations\">Limiti e avvertenze relative al giorno del lancio<\/a><\/li>\n    <li><a href=\"#kimi-k3-pricing\">Prezzi della Kimi K3<\/a><\/li>\n    <li><a href=\"#try-kimi-k3\">Dove provare la Kimi K3<\/a><\/li>\n    <li><a href=\"#who-should-use-kimi-k3\">Chi dovrebbe inserire Kimi K3 nella rosa dei candidati?<\/a><\/li>\n    <li><a href=\"#verdict\">Il verdetto finale<\/a><\/li>\n    <li><a href=\"#faq\">Domande frequenti<\/a><\/li>\n  <\/ul>\n<\/nav>\n\n\n\n<h2 id=\"what-is-kimi-k3\" class=\"wp-block-heading\">Che cos\u2019\u00e8 Kimi K3?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kimi K3 \u00e8 il modello di ragionamento di punta di Moonshot AI, lanciato il 16 luglio 2026. Il&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.kimi.com\/blog\/kimi-k3\">post di lancio ufficiale<\/a>&nbsp;descrive un modello \"mixture-of-experts\" con un totale di 2,8 trilioni di parametri, Kimi Delta Attention, Attention Residuals, comprensione visiva nativa e una finestra di contesto di un milione di token. Accetta testo e immagini e restituisce testo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il titolo \u201c2.8T\u201d richiede una breve spiegazione. K3 non utilizza tutti i parametri per ogni token. Moonshot afferma che instrada ogni fase attraverso 16 degli 896 esperti disponibili: si tratta di un modo pratico per destinare maggiore capacit\u00e0 alle richieste complesse, senza trattare ogni piccola domanda come un\u2019operazione particolarmente onerosa.<\/p>\n\n\n\n<style>\n.k3-specs,.k3-specs *{box-sizing:border-box}.k3-specs{border:1px solid #d7deea;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.5 Inter,Arial,sans-serif}.k3-specs h3{margin:0;padding:14px 16px;background:#f4f7fb;font-size:17px}.k3-specs table{width:100%;border-collapse:collapse}.k3-specs th,.k3-specs td{padding:10px 16px;border-top:1px solid #e3e8f0;text-align:left}.k3-specs th{width:38%;color:#516076;background:#fbfcfe}.k3-specs small{display:block;padding:10px 16px;color:#59667a}\n<\/style>\n<section class=\"k3-specs\" aria-label=\"Specifiche della Kimi K3\"><h3>Kimi K3 in sintesi<\/h3><table><tr><th>Rilascio<\/th><td>16 luglio 2026<\/td><\/tr><tr><th>Parametri totali<\/th><td>2,8 T MoE; 16 esperti attivi su 896<\/td><\/tr><tr><th>Contesto<\/th><td>1.048.576 token<\/td><\/tr><tr><th>Modalit\u00e0<\/th><td>Inserimento di testo e immagini; output di testo<\/td><\/tr><tr><th>API di avvio<\/th><td>Solo ragionamento Max; impostazioni di campionamento fisse<\/td><\/tr><\/table><small>Fonte: documentazione di Moonshot AI, acquisita il 17 luglio 2026.<\/small><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Qual \u00e8 il problema che l'architettura cerca di risolvere<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kimi Delta Attention e Attention Residuals sono le soluzioni proposte da Moonshot a un problema ben noto legato ai contesti lunghi: mantenere disponibili le informazioni rilevanti quando l\u2019input diventa molto voluminoso. Secondo Moonshot, questo approccio migliora l\u2019efficienza di scalabilit\u00e0 rispetto a Kimi K2. Trattandosi di un\u2019affermazione del fornitore, va interpretata come un intento progettuale piuttosto che come un risultato di efficienza riprodotto in modo indipendente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'API di lancio ha una conseguenza pi\u00f9 immediata per gli acquirenti. La sua&nbsp;<a href=\"https:\/\/platform.kimi.ai\/docs\/guide\/kimi-k3-quickstart\">Guida rapida ufficiale<\/a>&nbsp;supporta solo&nbsp;<code>max<\/code>&nbsp;ragionamento, con impostazioni fisse della richiesta, tra cui&nbsp;<code>temperatura<\/code>&nbsp;1.0,&nbsp;<code>top_p<\/code>&nbsp;0,95, e&nbsp;<code>n<\/code>&nbsp;1. In altre parole, K3 \u00e8 pensato innanzitutto per i problemi complessi; non \u00e8 ancora possibile ridimensionarlo per ottenere una riscrittura economica e veloce.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"kimi-k3-benchmarks\" class=\"wp-block-heading\">Benchmark della Kimi K3: dati ufficiali vs risultati indipendenti<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">K3 si presenta con una serie di benchmark pi\u00f9 completa rispetto alla maggior parte dei lanci. I risultati forniti da Moonshot coprono la programmazione, gli agenti, la navigazione, i fogli di calcolo e il lavoro intellettuale. Artificial Analysis aggiunge un indice di intelligenza indipendente, mentre Arena offre una prima panoramica di come gli utenti reagiscono ai suoi risultati. Nel loro insieme, questi dati costituiscono un valido motivo per inserire K3 nella rosa dei candidati.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Risultati riportati da Moonshot AI<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Moonshot registra risultati particolarmente brillanti in attivit\u00e0 quali la programmazione a lungo termine, il lavoro degli agenti, la ricerca sul web e il lavoro intellettuale. Tra i risultati pi\u00f9 significativi figurano 88,3 su Terminal-Bench 2.1, 81,2 su FrontierSWE, 77,8 su Program Bench, un Elo GDPval-AA v2 pari a 1668 e 91,2 su BrowseComp. Il suo grafico relativo agli agenti visivi riporta un punteggio di 91,3 nelle domande di ricerca su CharXiv con l\u2019ausilio di strumenti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La conclusione pratica \u00e8 chiara. K3 sembra particolarmente adatto alla codifica in pi\u00f9 fasi, al lavoro che richiede un'intensa attivit\u00e0 di ricerca e alle attivit\u00e0 in cui il modello deve tenere conto di un ampio contesto. Anche Moonshot lo colloca nel gruppo di punta, senza affermare che sia il migliore in ogni categoria, il che sembra il modo giusto di posizionare un nuovo modello con un pubblico di riferimento cos\u00ec ampio.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"810\" src=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-benchmark-context-1024x810.webp\" alt=\"I materiali di lancio di Moonshot AI mettono a confronto Kimi K3 con altri modelli all\u2019avanguardia, pur riconoscendo che il modello si colloca dietro ai leader assoluti.\" class=\"wp-image-16587\" srcset=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-benchmark-context-1024x810.webp 1024w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-benchmark-context-300x237.webp 300w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-benchmark-context-768x607.webp 768w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-benchmark-context-15x12.webp 15w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-benchmark-context.webp 1100w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"815\" src=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-agent-benchmarks-1024x815.webp\" alt=\"Moonshot AI registra ottimi risultati in ambiti quali attivit\u00e0 professionali, automazione, ricerca e agenti visivi.\" class=\"wp-image-16588\" srcset=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-agent-benchmarks-1024x815.webp 1024w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-agent-benchmarks-300x239.webp 300w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-agent-benchmarks-768x612.webp 768w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-agent-benchmarks-15x12.webp 15w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-official-agent-benchmarks.webp 1080w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n.k3-official-bench,.k3-official-bench *{box-sizing:border-box}.k3-official-bench{border:1px solid #d7deea;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.5 Inter,Arial,sans-serif}.k3-official-bench__head{padding:14px 16px;background:#fff7e8;border-bottom:1px solid #ead9b7;font-weight:800}.k3-official-bench table{width:100%;border-collapse:collapse}.k3-official-bench th,.k3-official-bench td{padding:10px 16px;border-top:1px solid #e3e8f0;text-align:left}.k3-official-bench th{color:#536176;background:#fbfcfe}.k3-official-bench__note{margin:0;padding:12px 16px;color:#59667a;font-size:12px}\n<\/style>\n<section class=\"k3-official-bench\" aria-label=\"Moonshot AI ha pubblicato i risultati dei benchmark di Kimi K3\"><div class=\"k3-official-bench__head\">Moonshot AI ha pubblicato i risultati dei benchmark<\/div><table><tr><th>Punto di riferimento<\/th><th>Risultato riportato<\/th><\/tr><tr><td>Terminal-Bench 2.1<\/td><td>88.3<\/td><\/tr><tr><td>FrontierSWE<\/td><td>81.2<\/td><\/tr><tr><td>GDPval-AA v2<\/td><td>1668 Elo<\/td><\/tr><tr><td>SfogliaComp<\/td><td>91.2<\/td><\/tr><tr><td>CharXiv RQ con strumenti<\/td><td>91.3<\/td><\/tr><\/table><p class=\"k3-official-bench__note\">I risultati riportati dai fornitori costituiscono prove utili ai fini dello screening, ma non una replica indipendente.<\/p><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Il K3 si trova gi\u00e0 nelle prime posizioni<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uno dei primi segnali pi\u00f9 evidenti \u00e8 il fatto che \u201cK3\u201d non figuri nelle classifiche di Moonshot. Ha totalizzato 57 punti nella&nbsp;<a href=\"https:\/\/artificialanalysis.ai\/models\/kimi-k3\">Indice di intelligenza artificiale applicata all'analisi<\/a>, classificandosi al quarto posto su 189 modelli comparabili al momento della valutazione effettuata il 17 luglio 2026. Si tratta di un ottimo esordio per un nuovo prodotto, soprattutto perch\u00e9 K3 punta alla fascia pi\u00f9 esigente del mercato: programmazione, attivit\u00e0 di tipo \u201cagent-style\u201d, ragionamento scientifico e analisi complesse, piuttosto che semplici conversazioni.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anche il suo profilo prestazionale \u00e8 coerente. K3 inizia a rispondere in circa 1,99 secondi e genera all\u2019incirca 62 token di output al secondo, ma utilizza pi\u00f9 output rispetto alla media di riferimento. In parole povere, \u00e8 progettato per affrontare un problema a fondo invece di affrettarsi a fornire una risposta sintetica. \u00c8 esattamente ci\u00f2 che serve quando si esegue il debug di un codice, si analizza un rapporto o si mette insieme una ricerca. Per una rapida riscrittura o una risposta di una sola riga, probabilmente offre pi\u00f9 potenza di quanta ne serva.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"477\" src=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-artificial-analysis-summary-1024x477.webp\" alt=\"Artificial Analysis ha assegnato a Kimi K3 un punteggio di 57 nel proprio Indice di Intelligenza e ha rilevato una produzione di 62 token al secondo.\" class=\"wp-image-16589\" srcset=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-artificial-analysis-summary-1024x477.webp 1024w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-artificial-analysis-summary-300x140.webp 300w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-artificial-analysis-summary-768x358.webp 768w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-artificial-analysis-summary-1536x716.webp 1536w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-artificial-analysis-summary-18x8.webp 18w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-artificial-analysis-summary.webp 1600w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n.k3-independent,.k3-independent *{box-sizing:border-box}.k3-independent{border:1px solid #cfe1d8;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.5 Inter,Arial,sans-serif}.k3-independent__head{padding:14px 16px;background:#edf8f3;border-bottom:1px solid #cfe1d8;font-weight:800}.k3-independent__grid{display:grid;grid-template-columns:repeat(3,1fr)}.k3-independent__item{padding:15px;border-right:1px solid #e0e9e4}.k3-independent__item:last-child{border:0}.k3-independent__number{display:block;color:#16704e;font-size:24px;font-weight:800}.k3-independent__label{color:#536176;font-size:12px}@media(max-width:720px){.k3-independent__grid{grid-template-columns:1fr}.k3-independent__item{border-right:0;border-bottom:1px solid #e0e9e4}}\n<\/style>\n<section class=\"k3-independent\" aria-label=\"Sintesi dei benchmark indipendenti di Kimi K3\"><div class=\"k3-independent__head\">Segnali indipendenti rilevati il 17 luglio 2026<\/div><div class=\"k3-independent__grid\"><div class=\"k3-independent__item\"><span class=\"k3-independent__number\">57<\/span><span class=\"k3-independent__label\">Indice di intelligenza artificiale applicata all'analisi<\/span><\/div><div class=\"k3-independent__item\"><span class=\"k3-independent__number\">#4 \/ 189<\/span><span class=\"k3-independent__label\">Classifica dell'analisi artificiale al momento dell'acquisizione<\/span><\/div><div class=\"k3-independent__item\"><span class=\"k3-independent__number\">#1<\/span><span class=\"k3-independent__label\">Codice preliminare dell'Arena WebDev; 1.757 voti<\/span><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00c8 difficile ignorare i primi risultati ottenuti nello sviluppo web<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">K3 si \u00e8 classificato al primo posto nella classifica preliminare Code WebDev di Arena, con un punteggio di 1679 +17\/-17 su 1.757 voti. Il suo risultato generale nella categoria \u201ctesto\u201d \u00e8 stato inferiore, piazzandosi al nono posto con 1486 \u00b111 su 3.024 voti. Questa differenza \u00e8 significativa: K3 non punta a vincere solo con conversazioni informali. Il suo vantaggio iniziale emerge quando il compito assomiglia al lavoro su un prodotto reale.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se ti occupi di sviluppare front-end, di realizzare prototipi di prodotti o passi le tue giornate a fare da tramite tra il codice e i requisiti di prodotto, vale la pena provare subito K3. I dati di WebDev coincidono anche con i risultati di Moonshot in materia di programmazione, quindi non si tratta solo di un numero appariscente. Per una visione pi\u00f9 ampia del mercato, consulta la nostra guida a&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/best-ai-models\/\">i migliori modelli di intelligenza artificiale<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"273\" src=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-code-arena-rank-1024x273.webp\" alt=\"Al 17 luglio, Kimi K3 occupava provvisoriamente il primo posto nella classifica WebDev di Arena con 1.757 voti.\" class=\"wp-image-16590\" srcset=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-code-arena-rank-1024x273.webp 1024w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-code-arena-rank-300x80.webp 300w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-code-arena-rank-768x205.webp 768w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-code-arena-rank-18x5.webp 18w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-code-arena-rank.webp 1350w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n.k3-reading,.k3-reading *{box-sizing:border-box}.k3-reading{padding:16px;border:1px solid #d8dee8;border-left:4px solid #3b74b8;border-radius:8px;background:#f8fbff;color:#172033;font:14px\/1.55 Inter,Arial,sans-serif}.k3-reading strong{display:block;margin-bottom:6px;font-size:16px}.k3-reading ul{margin:8px 0 0;padding-left:20px}.k3-reading li{margin:5px 0}\n<\/style>\n<section class=\"k3-reading\" aria-label=\"Conclusioni sul benchmark della Kimi K3\"><strong>La versione breve<\/strong><ul><li>I risultati del lancio di K3 sono particolarmente positivi nei settori della programmazione, degli agenti, della navigazione e del lavoro intellettuale.<\/li><li>I dati forniti da fonti indipendenti confermano che si colloca tra i modelli pi\u00f9 performanti attualmente disponibili sul mercato.<\/li><li>La finestra di contesto da 1M le conferisce un vero e proprio vantaggio nelle attivit\u00e0 che richiedono un uso intensivo di sorgenti.<\/li><li>Utilizzalo nei casi in cui un ragionamento pi\u00f9 approfondito giustifichi il tempo e i costi aggiuntivi.<\/li><\/ul><\/section>\n\n\n\n<h2 id=\"work-and-research\" class=\"wp-block-heading\">Dove la Kimi K3 sembra pi\u00f9 utile<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">K3 non punta a diventare la soluzione predefinita per ogni compito legato all\u2019intelligenza artificiale. I primi segnali pi\u00f9 promettenti indicano che \u00e8 particolarmente indicato per attivit\u00e0 che richiedono una reale profondit\u00e0: documenti di grandi dimensioni, sintesi di ricerche, codice e progetti articolati in pi\u00f9 fasi. \u00c8 proprio da qui che inizierei a utilizzarlo.<\/p>\n\n\n\n<style>\n.k3-fit-long,.k3-fit-long *{box-sizing:border-box}.k3-fit-long{border:1px solid #d8dee8;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.5 Inter,Arial,sans-serif}.k3-fit-long__head{padding:13px 16px;background:#f4f7fb;font-weight:800}.k3-fit-long__body{padding:14px 16px}.k3-fit-long__tag{display:inline-block;margin:0 0 8px;padding:3px 7px;border-radius:5px;background:#fff3cd;color:#6d5000;font-size:11px;font-weight:800;text-transform:uppercase}\n<\/style>\n<section class=\"k3-fit-long\" aria-label=\"Caso d&#039;uso con documenti lunghi\"><div class=\"k3-fit-long__head\">Documenti e relazioni di lunga durata<\/div><div class=\"k3-fit-long__body\"><span class=\"k3-fit-long__tag\">Un ottimo punto di partenza<\/span><br>La finestra di contesto da 1 milione di token offre a K3 lo spazio necessario per report, pacchetti di ricerca e cronologie dettagliate dei progetti, senza dover suddividere il tutto in prompt minuscoli.<\/div><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Documenti lunghi: un punto di partenza naturale<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una finestra da 1 milione di token offre a K3 lo spazio necessario per relazioni annuali, allegati legali, pacchetti di ricerca e cronologie di progetti di grandi dimensioni. Gi\u00e0 questo lo rende interessante se siete stanchi di suddividere i documenti in frammenti prima di porre una domanda. I suoi benchmark relativi al lavoro intellettuale rafforzano ulteriormente questo punto. Per l\u2019analisi dei documenti, utilizzerei K3 per una prima analisi, per poi verificare le cifre e i riferimenti alle pagine pi\u00f9 rilevanti. La nostra guida a&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/can-chatgpt-read-pdfs\/\">Come gli assistenti basati sull'intelligenza artificiale leggono i PDF<\/a>&nbsp;spiega perch\u00e9 la fase di estrazione \u00e8 importante tanto quanto il modello.<\/p>\n\n\n\n<style>\n.k3-fit-research,.k3-fit-research *{box-sizing:border-box}.k3-fit-research{border:1px solid #d8dee8;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.5 Inter,Arial,sans-serif}.k3-fit-research__head{padding:13px 16px;background:#f4f7fb;font-weight:800}.k3-fit-research__body{padding:14px 16px}.k3-fit-research__tag{display:inline-block;margin:0 0 8px;padding:3px 7px;border-radius:5px;background:#fff3cd;color:#6d5000;font-size:11px;font-weight:800;text-transform:uppercase}\n<\/style>\n<section class=\"k3-fit-research\" aria-label=\"Caso d&#039;uso della sintesi dei risultati di ricerca\"><div class=\"k3-fit-research__head\">Sintesi della ricerca<\/div><div class=\"k3-fit-research__body\"><span class=\"k3-fit-research__tag\">Vale la pena provarlo<\/span><br>K3 sembra particolarmente utile per trasformare un ampio insieme di fonti in un brief chiaro, mettere in relazione le affermazioni contrastanti e individuare il filo conduttore in una ricerca disordinata.<\/div><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Sintesi della ricerca: utile per la \u201cfase intermedia\u201d complessa<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La ricerca di solito diventa complessa a met\u00e0 percorso: troppe fonti, piccole discrepanze e un sacco di contesto da tenere a mente contemporaneamente. BrowseComp, il punteggio di intelligence indipendente e la finestra contestuale di K3 lo rendono uno strumento ideale per quella fase del lavoro. Usalo per mappare un ragionamento, individuare i punti di disaccordo e trasformare un lungo insieme di fonti in un utile riassunto. Lo strumento di ricerca web di Moonshot era ancora in fase di aggiornamento al momento del lancio, quindi per i lavori con scadenze ravvicinate, porta con te le tue fonti e tienile a portata di mano.<\/p>\n\n\n\n<style>\n.k3-fit-code,.k3-fit-code *{box-sizing:border-box}.k3-fit-code{border:1px solid #cfe1d8;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.5 Inter,Arial,sans-serif}.k3-fit-code__head{padding:13px 16px;background:#edf8f3;font-weight:800}.k3-fit-code__body{padding:14px 16px}.k3-fit-code__tag{display:inline-block;margin:0 0 8px;padding:3px 7px;border-radius:5px;background:#dff4e8;color:#136244;font-size:11px;font-weight:800;text-transform:uppercase}\n<\/style>\n<section class=\"k3-fit-code\" aria-label=\"Caso d&#039;uso della programmazione\"><div class=\"k3-fit-code__head\">Programmazione e sviluppo web<\/div><div class=\"k3-fit-code__body\"><span class=\"k3-fit-code__tag\">Il motivo principale per provarlo<\/span><br>I benchmark di programmazione di K3 e i primi risultati ottenuti nello sviluppo web lo rendono una valida opzione per la correzione di bug, lo sviluppo di funzionalit\u00e0 e i progetti con pi\u00f9 componenti interconnessi.<\/div><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">La programmazione: il motivo pi\u00f9 evidente per provarla<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La suite di programmazione ufficiale di K3 e il risultato \u2019Arena WebDev\u201d sono il motivo pi\u00f9 evidente per provarlo. Questo \u00e8 il modello a cui ricorrerei quando la richiesta presenta diverse componenti: comprendere il codice sorgente, individuare un bug, apportare una modifica e spiegare i compromessi. Una prova adeguata dovrebbe basarsi su un bug reale o su una modifica delle dimensioni di una funzionalit\u00e0 proveniente dal proprio repository, non su un prompt di programmazione generico. \u00c8 proprio in questi casi che il suo ampio contesto e la sua capacit\u00e0 di ragionamento hanno la possibilit\u00e0 di dimostrare il proprio valore.<\/p>\n\n\n\n<style>\n.k3-fit-visual,.k3-fit-visual *{box-sizing:border-box}.k3-fit-visual{border:1px solid #d8dee8;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.5 Inter,Arial,sans-serif}.k3-fit-visual__head{padding:13px 16px;background:#f4f7fb;font-weight:800}.k3-fit-visual__body{padding:14px 16px}.k3-fit-visual__tag{display:inline-block;margin:0 0 8px;padding:3px 7px;border-radius:5px;background:#fff3cd;color:#6d5000;font-size:11px;font-weight:800;text-transform:uppercase}\n<\/style>\n<section class=\"k3-fit-visual\" aria-label=\"Caso d&#039;uso dell&#039;analisi visiva\"><div class=\"k3-fit-visual__head\">Grafici e lavori basati su immagini<\/div><div class=\"k3-fit-visual__body\"><span class=\"k3-fit-visual__tag\">Un primo approccio utile<\/span><br>La possibilit\u00e0 di inserire immagini in formato nativo rende K3 un ottimo strumento per report, grafici, diagrammi e screenshot quando serve cogliere rapidamente l'essenza della notizia.<\/div><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Grafici e analisi visiva: utili per un\u2019analisi preliminare<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La possibilit\u00e0 di inserire immagini rende K3 pi\u00f9 utile di un modello basato esclusivamente sul testo quando un report \u00e8 ricco di grafici, diagrammi e screenshot. I risultati dell\u2019agente visivo di Moonshot sono incoraggianti, specialmente per i team che dedicano pi\u00f9 tempo a presentazioni e report che a file CSV ben strutturati. Lo userei per evidenziare la storia in un grafico, per poi prendere l\u2019abitudine di controllare rapidamente gli assi, la legenda e le unit\u00e0 di misura prima di trasmettere la conclusione.<\/p>\n\n\n\n<style>\n.k3-fit-office,.k3-fit-office *{box-sizing:border-box}.k3-fit-office{border:1px solid #d8dee8;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.5 Inter,Arial,sans-serif}.k3-fit-office__head{padding:13px 16px;background:#f4f7fb;font-weight:800}.k3-fit-office__body{padding:14px 16px}.k3-fit-office__tag{display:inline-block;margin:0 0 8px;padding:3px 7px;border-radius:5px;background:#fff3cd;color:#6d5000;font-size:11px;font-weight:800;text-transform:uppercase}\n<\/style>\n<section class=\"k3-fit-office\" aria-label=\"Caso d&#039;uso relativo al flusso di lavoro in ufficio\"><div class=\"k3-fit-office__head\">Lavoro d'ufficio e gestione di pi\u00f9 file<\/div><div class=\"k3-fit-office__body\"><span class=\"k3-fit-office__tag\">Scelta per la produttivit\u00e0<\/span><br>K3 offre lo spazio necessario per appunti di riunioni, sintesi di pi\u00f9 documenti e pacchetti di analisi che sovraccaricherebbero una normale chat.<\/div><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Lavoro d'ufficio e gestione di pi\u00f9 file: una scelta intelligente per aumentare la produttivit\u00e0<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli appunti delle riunioni, i riassunti di pi\u00f9 documenti e i pacchetti di analisi sono tutti casi d\u2019uso sensati per K3. Il modello dispone della flessibilit\u00e0 contestuale necessaria per il materiale di partenza e dei parametri di riferimento del lavoro professionale per rendere l\u2019idea credibile. L\u2019esperienza complessiva dipender\u00e0 dai file e dagli strumenti utilizzati, ma per il lavoro intellettuale quotidiano questo \u00e8 un modello che inserirei nel primo gruppo da provare. Se avete bisogno di elaborare diversi file sorgente, questa guida a&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/can-chatgpt-read-and-process-an-entire-folder\/\">lavorare con un'intera cartella<\/a>&nbsp;\u00e8 un'utile lista di controllo su cosa verificare.<\/p>\n\n\n\n<style>\n.k3-fit-agent,.k3-fit-agent *{box-sizing:border-box}.k3-fit-agent{border:1px solid #d8dee8;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.5 Inter,Arial,sans-serif}.k3-fit-agent__head{padding:13px 16px;background:#f4f7fb;font-weight:800}.k3-fit-agent__body{padding:14px 16px}.k3-fit-agent__tag{display:inline-block;margin:0 0 8px;padding:3px 7px;border-radius:5px;background:#fff3cd;color:#6d5000;font-size:11px;font-weight:800;text-transform:uppercase}\n<\/style>\n<section class=\"k3-fit-agent\" aria-label=\"Caso d&#039;uso del flusso di lavoro degli agenti\"><div class=\"k3-fit-agent__head\">Flussi di lavoro degli agenti<\/div><div class=\"k3-fit-agent__body\"><span class=\"k3-fit-agent__tag\">Ottimo per definire obiettivi chiari<\/span><br>K3 rappresenta una scelta interessante quando un agente deve acquisire informazioni contestuali, elaborare un ragionamento articolato in diverse fasi e portare a termine un compito ben definito.<\/div><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Flussi di lavoro degli agenti: promettenti quando l'attivit\u00e0 ha un obiettivo chiaro<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I benchmark degli agenti di K3 lo rendono un\u2019opzione interessante per attivit\u00e0 con un obiettivo finale ben definito: indagare su una questione, raccogliere il materiale pertinente, apportare una modifica o preparare una sintesi. Kimi Work e Kimi Code possono fornire strumenti utili a supporto del modello, mentre gli utenti dell\u2019API possono creare il proprio percorso. I risultati migliori si ottengono assegnando all\u2019agente un obiettivo chiaro e un modo per verificare il suo lavoro. Per gli agenti orientati alla ricerca, il nostro&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/how-to-use-chatgpt-deep-research-complete-tutorial-tips-and-best-practices\/\">Guida approfondita al flusso di lavoro di ricerca<\/a>&nbsp;tratta delle abitudini che vale la pena mantenere.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Da provare per primo<\/h3>\n\n\n\n<style>\n.k3-matrix,.k3-matrix *{box-sizing:border-box}.k3-matrix{border:1px solid #d7deea;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:13px\/1.45 Inter,Arial,sans-serif;overflow:hidden}.k3-matrix h3{margin:0;padding:14px 16px;background:#f4f7fb;font-size:17px}.k3-matrix table{width:100%;border-collapse:collapse}.k3-matrix th,.k3-matrix td{padding:10px 14px;border-top:1px solid #e3e8f0;text-align:left}.k3-matrix th{background:#fbfcfe;color:#536176}.k3-matrix .high{color:#126244;font-weight:800}.k3-matrix .medium{color:#795700;font-weight:800}.k3-matrix .low{color:#8b4a16;font-weight:800}\n<\/style>\n<section class=\"k3-matrix\" aria-label=\"I migliori casi d&#039;uso di Kimi K3\"><h3>Da provare per primo<\/h3><table><tr><th>Flusso di lavoro<\/th><th>Perch\u00e9 K3 \u00e8 la scelta giusta<\/th><th>Il miglior compito iniziale<\/th><\/tr><tr><td>Codifica<\/td><td class=\"high\">Il segnale iniziale pi\u00f9 forte<\/td><td>Una vera e propria modifica, che si tratti di un bug o di una funzionalit\u00e0<\/td><\/tr><tr><td>Documenti lunghi<\/td><td class=\"medium\">Finestra contestuale 1M<\/td><td>Una relazione annuale o un pacchetto di ricerca<\/td><\/tr><tr><td>Ricerca<\/td><td class=\"medium\">\u00c8 bravo a mettere insieme fonti contrastanti<\/td><td>Un briefing basato su fonti attendibili<\/td><\/tr><tr><td>Analisi visiva<\/td><td class=\"low\">Inserimento di immagini native<\/td><td>Un rapporto ricco di grafici<\/td><\/tr><tr><td>Lavoro d'ufficio<\/td><td class=\"low\">Margine di contesto utile<\/td><td>Appunti della riunione e documenti di supporto<\/td><\/tr><\/table><\/section>\n\n\n\n<style>\n.k3-proscons,.k3-proscons *{box-sizing:border-box}.k3-proscons{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;border:1px solid #d7deea;border-radius:8px;overflow:hidden;color:#172033;font:14px\/1.55 Inter,Arial,sans-serif}.k3-proscons__side{padding:16px}.k3-proscons__side:first-child{background:#eff9f3;border-right:1px solid #d7deea}.k3-proscons h3{margin:0 0 8px;font-size:17px}.k3-proscons ul{margin:0;padding-left:20px}.k3-proscons li{margin:6px 0}@media(max-width:720px){.k3-proscons{grid-template-columns:1fr}.k3-proscons__side:first-child{border-right:0;border-bottom:1px solid #d7deea}}\n<\/style>\n<section class=\"k3-proscons\" aria-label=\"Punti di forza e aspetti da tenere in considerazione della Kimi K3\"><div class=\"k3-proscons__side\"><h3>Motivi per valutare<\/h3><ul><li>Finestra di contesto del token 1M<\/li><li>Segnale di codifica iniziale forte<\/li><li>Inserimento di testo e immagini<\/li><li>Risultato dell'indice indipendente competitivo<\/li><\/ul><\/div><div class=\"k3-proscons__side\"><h3>Motivi per cui \u00e8 bene prestare attenzione<\/h3><ul><li>Ragionamento di Max solo al momento del lancio<\/li><li>Token di output $15\/M<\/li><li>L'affidabilit\u00e0 a livello di attivit\u00e0 non \u00e8 stata verificata in questo caso<\/li><li>Pesi e rapporto tecnico non resi noti al momento della cattura<\/li><\/ul><\/div><\/section>\n\n\n\n<h2 id=\"limitations\" class=\"wp-block-heading\">Limiti della Kimi K3 e avvertenze relative al giorno del lancio<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La cosa pi\u00f9 importante da sapere prima di scegliere K3 \u00e8 che \u00e8 progettato per un lavoro serio. Il ragionamento massimo \u00e8 sempre attivo e i controlli di campionamento fissi offrono meno margine di manovra per regolare velocit\u00e0, costo e stile di risposta. Si tratta di un compromesso accettabile per il debug o la ricerca. \u00c8 eccessivo per classificazioni ad alto volume, brevi riscritture o attivit\u00e0 in cui una risposta lunga \u00e8 per lo pi\u00f9 uno spreco.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'output rappresenta la voce pi\u00f9 costosa del conto. A $15 per milione di token di output, un modello che ragiona ad alta voce pu\u00f2 diventare rapidamente costoso. Questo non \u00e8 necessariamente un motivo per rinunciare: pochi centesimi o dollari possono essere irrisori se consentono a un ingegnere di risparmiare un pomeriggio di lavoro. Significa per\u00f2 che dovreste considerare sia l\u2019input che l\u2019output delle attivit\u00e0 che eseguite ogni settimana prima di stabilire un budget.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In terzo luogo, alla data di riferimento, la questione relativa al peso aperto di K3 era ancora una promessa. Moonshot ha dichiarato che i pesi completi sarebbero stati resi noti entro il 27 luglio 2026, insieme a ulteriori dettagli tecnici. Al momento della verifica, il 17 luglio, il sito ufficiale&nbsp;<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/moonshotai\/models\">Organizzazione Moonshot AI Hugging Face<\/a>&nbsp;non menzionava K3. Finch\u00e9 il repository, la licenza, la scheda del modello e i file non saranno disponibili online, l\u2019espressione \u201crilascio previsto nella categoria open-weight\u201d \u00e8 pi\u00f9 precisa rispetto a \u201cdisponibile per l\u2019hosting autonomo\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"930\" height=\"450\" src=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-hugging-face-status.webp\" alt=\"Al momento della verifica, effettuata il 17 luglio, Moonshot AI non aveva ancora pubblicato i pesi di Kimi K3 sulla sua pagina ufficiale dell&#039;organizzazione su Hugging Face.\" class=\"wp-image-16591\" srcset=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-hugging-face-status.webp 930w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-hugging-face-status-300x145.webp 300w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-hugging-face-status-768x372.webp 768w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-hugging-face-status-18x9.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 930px) 100vw, 930px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"730\" height=\"520\" src=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-api-launch-limits.webp\" alt=\"L&#039;API di lancio supporta solo il ragionamento &quot;max&quot;, corregge le impostazioni di campionamento e avvisa che la ricerca sul web \u00e8 in fase di aggiornamento.\" class=\"wp-image-16592\" srcset=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-api-launch-limits.webp 730w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-api-launch-limits-300x214.webp 300w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-api-launch-limits-18x12.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 730px) 100vw, 730px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n.k3-limits,.k3-limits *{box-sizing:border-box}.k3-limits{padding:16px;border:1px solid #ead9b7;border-radius:8px;background:#fffaf0;color:#172033;font:14px\/1.55 Inter,Arial,sans-serif}.k3-limits h3{margin:0 0 8px;font-size:17px}.k3-limits ul{margin:0;padding-left:20px}.k3-limits li{margin:6px 0}\n<\/style>\n<section class=\"k3-limits\" aria-label=\"Limiti di lancio della Kimi K3\"><h3>Limiti da tenere presenti il giorno del lancio<\/h3><ul><li>L'API supporta esclusivamente il ragionamento massimo e impostazioni di campionamento fisse.<\/li><li>Il costo di output pu\u00f2 incidere in modo determinante su un flusso di lavoro che prevede un ragionamento articolato.<\/li><li>Lo strumento ufficiale di ricerca sul web \u00e8 stato contrassegnato come aggiornato.<\/li><li>Una funzionalit\u00e0 del prodotto o un'integrazione con terze parti non \u00e8 automaticamente una funzionalit\u00e0 del modello base.<\/li><\/ul><\/section>\n\n\n\n<h2 id=\"kimi-k3-pricing\" class=\"wp-block-heading\">Prezzi della Kimi K3<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il 17 luglio 2026, Moonshot ha indicato i prezzi dell\u2019API Kimi K3 pari a $0,30 per milione di token di input con cache hit, $3 per milione di token di input senza cache e $15 per milione di token di output. La finestra di contesto \u00e8 di 1.048.576 token. Si tratta dei prezzi di listino ufficiali dell\u2019API, al netto delle imposte e di eventuali ricarichi applicati da fornitori terzi.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"690\" height=\"470\" src=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-api-pricing.webp\" alt=\"Kimi K3 costa $0,30 per gli input memorizzati nella cache, $3 per gli input non memorizzati nella cache e $15 per gli output per ogni milione di token.\" class=\"wp-image-16593\" srcset=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-api-pricing.webp 690w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-api-pricing-300x204.webp 300w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/kimi-k3-api-pricing-18x12.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 690px) 100vw, 690px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<style>\n.k3-api-price,.k3-api-price *{box-sizing:border-box}.k3-api-price{border:1px solid #d7deea;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.5 Inter,Arial,sans-serif}.k3-api-price h3{margin:0;padding:14px 16px;background:#f4f7fb;font-size:17px}.k3-api-price__grid{display:grid;grid-template-columns:repeat(3,1fr)}.k3-api-price__item{padding:16px;border-right:1px solid #e3e8f0}.k3-api-price__item:last-child{border:0}.k3-api-price__price{display:block;font-size:23px;font-weight:800;color:#155ca8}.k3-api-price__label{font-size:12px;color:#536176}@media(max-width:720px){.k3-api-price__grid{grid-template-columns:1fr}.k3-api-price__item{border-right:0;border-bottom:1px solid #e3e8f0}}\n<\/style>\n<section class=\"k3-api-price\" aria-label=\"Prezzi ufficiali API della Kimi K3\"><h3>Prezzi ufficiali dell'API per milione di token<\/h3><div class=\"k3-api-price__grid\"><div class=\"k3-api-price__item\"><span class=\"k3-api-price__price\">$0.30<\/span><span class=\"k3-api-price__label\">Dati in ingresso con cache hit<\/span><\/div><div class=\"k3-api-price__item\"><span class=\"k3-api-price__price\">$3.00<\/span><span class=\"k3-api-price__label\">Dati di cache non trovati<\/span><\/div><div class=\"k3-api-price__item\"><span class=\"k3-api-price__price\">$15.00<\/span><span class=\"k3-api-price__label\">Uscita<\/span><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Il costo dipende principalmente dalla produzione<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il calcolo \u00e8 semplice: token in ingresso alla velocit\u00e0 di cache pertinente, pi\u00f9 token in uscita a $15 per milione. Una richiesta con 100.000 token in ingresso non memorizzati nella cache e 10.000 token in uscita corrisponde a circa $0,45. Un report da 200.000 token con 5.000 token in uscita \u00e8 pari a circa $0,675. Un milione di token di input non memorizzati nella cache e 50.000 token di output corrisponderebbero a circa $3,75. Si tratta di esempi aritmetici, non di risultati effettivi di un test privato.<\/p>\n\n\n\n<style>\n.k3-costs,.k3-costs *{box-sizing:border-box}.k3-costs{border:1px solid #d7deea;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:13px\/1.45 Inter,Arial,sans-serif}.k3-costs h3{margin:0;padding:14px 16px;background:#f4f7fb;font-size:17px}.k3-costs table{width:100%;border-collapse:collapse}.k3-costs th,.k3-costs td{padding:10px 16px;border-top:1px solid #e3e8f0;text-align:left}.k3-costs th{color:#536176;background:#fbfcfe}.k3-costs small{display:block;padding:10px 16px;color:#59667a}\n<\/style>\n<section class=\"k3-costs\" aria-label=\"Esempi di costi dell&#039;API Kimi K3\"><h3>Esempi illustrativi dei costi delle API<\/h3><table><tr><th>Richiesta<\/th><th>Costo stimato<\/th><\/tr><tr><td>100.000 input non memorizzati nella cache + 10.000 output<\/td><td>$0.45<\/td><\/tr><tr><td>200.000 dati in ingresso non memorizzati nella cache + 5.000 dati in uscita<\/td><td>$0.675<\/td><\/tr><tr><td>1 milione di input non memorizzati nella cache + 50.000 output<\/td><td>$3.75<\/td><\/tr><\/table><small>Esempi di calcolo basati sui prezzi di listino ufficiali; tasse e ricarichi dei fornitori esclusi.<\/small><\/section>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">L'accesso per i consumatori e l'accesso tramite API sono acquisti distinti<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un piano Consumer, un account API diretto e un abbonamento multimodello di terze parti risolvono problematiche diverse. I piani Consumer rappresentano solitamente la soluzione pi\u00f9 semplice per la chat e i file; le API sono pensate per la creazione di flussi di lavoro e il monitoraggio dei token. I diritti associati ai piani e la disponibilit\u00e0 a livello regionale sono soggetti a variazioni, pertanto \u00e8 opportuno verificare la soluzione che si intende utilizzare prima di considerare un prezzo di lancio come un\u2019offerta permanente.<\/p>\n\n\n\n<style>\n.k3-consumer,.k3-consumer *{box-sizing:border-box}.k3-consumer{padding:16px;border:1px solid #d8dee8;border-radius:8px;background:#f8fbff;color:#172033;font:14px\/1.55 Inter,Arial,sans-serif}.k3-consumer h3{margin:0 0 8px;font-size:17px}.k3-consumer p{margin:0}.k3-consumer strong{color:#155ca8}\n<\/style>\n<section class=\"k3-consumer\" aria-label=\"Note di accesso a Kimi K3\"><h3>Scegli il percorso di accesso per il lavoro<\/h3><p><strong>Piani per i consumatori<\/strong> sono solitamente la soluzione pi\u00f9 semplice per le chat e i file. <strong>API<\/strong> servono per creare e misurare i flussi di lavoro. <strong>Ambienti di lavoro multimodello<\/strong> pu\u00f2 rivelarsi utile quando si desidera confrontare la stessa attivit\u00e0 effettiva tra diversi modelli. La disponibilit\u00e0 e le quote possono variare a seconda del piano e della regione.<\/p><\/section>\n\n\n\n<h2 id=\"try-kimi-k3\" class=\"wp-block-heading\">Dove \u00e8 possibile provare la Kimi K3?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 possibile valutare K3 tramite i prodotti consumer o l\u2019API di Moonshot, fatte salve la disponibilit\u00e0 e i limiti di utilizzo di ciascuna modalit\u00e0. Se la domanda concreta che vi ponete \u00e8 \u201cquale modello gestisce al meglio questo compito?\u201d, un'area di lavoro multimodello pu\u00f2 rappresentare il punto di partenza pi\u00f9 semplice: utilizzate lo stesso prompt rappresentativo e gli stessi file, quindi confrontate i risultati senza dover ricreare una configurazione API per ogni modello.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/home\/kimi-k3?inviter=hub_content_kimik3&amp;login=1\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"582\" src=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-1024x582.png\" alt=\"prova Kimi K3\" class=\"wp-image-16599\" srcset=\"https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-1024x582.png 1024w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-300x171.png 300w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-768x437.png 768w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-1536x873.png 1536w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1-18x10.png 18w, https:\/\/wp.glbgpt.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image-1.png 1544w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-3e41869c wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-luminous-vivid-amber-background-color has-text-color has-background has-link-color wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/home\/kimi-k3?inviter=hub_content_kimik3&amp;login=1\">Prova subito Kimi K3<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/home\/kimi-k3?inviter=hub_content_kimik3&amp;login=1\">Prova Kimi K3 in GlobalGPT<\/a>\u00a0se desideri provarlo insieme ad altri modelli disponibili in un unico spazio di lavoro. Si tratta di un\u2019opzione di accesso, non di un\u2019affermazione secondo cui ogni piano includa tutte le funzionalit\u00e0 di K3 o che sostituisca un\u2019API diretta per lo sviluppo.<\/p>\n\n\n\n<style>\n.k3-access,.k3-access *{box-sizing:border-box}.k3-access{border:1px solid #cfe1d8;border-radius:8px;background:#fff;color:#172033;font:14px\/1.55 Inter,Arial,sans-serif}.k3-access__head{padding:14px 16px;background:#edf8f3;border-bottom:1px solid #cfe1d8;font-weight:800}.k3-access__body{padding:15px 16px}.k3-access ul{margin:0;padding-left:20px}.k3-access li{margin:6px 0}\n<\/style>\n<section class=\"k3-access\" aria-label=\"Metodi di valutazione della Kimi K3\"><div class=\"k3-access__head\">Metodi di valutazione della Kimi K3<\/div><div class=\"k3-access__body\"><ul><li>Prodotti di punta destinati al grande pubblico per la chat generica e la gestione dei file.<\/li><li>API Moonshot per lo sviluppo, il monitoraggio dei token e le integrazioni personalizzate.<\/li><li>Un ambiente di lavoro multimodello che consente di confrontare un'attivit\u00e0 rappresentativa tra i modelli disponibili.<\/li><\/ul><\/div><\/section>\n\n\n\n<h2 id=\"who-should-use-kimi-k3\" class=\"wp-block-heading\">Chi dovrebbe inserire la Kimi K3 nella rosa dei candidati?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">K3 \u00e8 la soluzione ideale per ricercatori, analisti e sviluppatori che lavorano regolarmente con materiale di partenza complesso o progetti di grandi dimensioni. Vale la pena provarlo anche per report ricchi di grafici e per il lavoro d\u2019ufficio, quando il brief \u00e8 sufficientemente articolato da poter trarre vantaggio da un ragionamento approfondito piuttosto che da una risposta rapida basata su un modello predefinito.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se la priorit\u00e0 \u00e8 ottenere il minor costo possibile in termini di token, una modalit\u00e0 leggera per le attivit\u00e0 di routine o pesi auto-ospitati gi\u00e0 da oggi, consiglierei di cercare altrove. Per tutti gli altri, K3 rappresenta una nuova opzione davvero interessante: provatelo su un compito concreto, confrontate il risultato con gli strumenti di cui gi\u00e0 vi fidate e valutate se il ragionamento aggiuntivo valga l\u2019attesa.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"verdict\" class=\"wp-block-heading\">Verdetto finale<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kimi K3 \u00e8 uno dei lanci di modelli pi\u00f9 interessanti dell\u2019anno. I primi dati indipendenti e il segnale di WebDev confermano quanto affermato da Moonshot, mentre la finestra di contesto da 1 milione offre una chiara prospettiva pratica. Si parte dalla programmazione, dalla ricerca e dal lavoro su documenti di grandi dimensioni: sono questi i contesti in cui il suo design appare pi\u00f9 utile.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">K3 non sar\u00e0 la scelta migliore per ogni prompt, e il suo prezzo non \u00e8 quello di un modello per chat informali. Ma se il lavoro \u00e8 abbastanza complesso da giustificare l\u2019uso di un modello che dedica tempo a riflettere, merita un posto nel vostro kit di strumenti. Il modo pi\u00f9 semplice per decidere \u00e8 affidargli il tipo di compito che normalmente rallenta il tuo team e confrontare il risultato con quello del modello che utilizzi oggi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se vuoi un modo pi\u00f9 semplice per valutare come ti sta effettivamente,&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/order?inviter=hub_blog_top_pricing&amp;login=1\">vedi i piani GlobalGPT<\/a>&nbsp;ed esegui lo stesso compito reale utilizzando i modelli a tua disposizione.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"faq\" class=\"wp-block-heading\">Domande frequenti<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Che cos\u2019\u00e8 Kimi K3?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kimi K3 \u00e8 il modello di ragionamento di punta di Moonshot AI, lanciato il 16 luglio 2026. Moonshot afferma che il modello ha un totale di 2,8 trilioni di parametri, attiva 16 esperti su 896, accetta testo e immagini e supporta una finestra di contesto di 1.048.576 token.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">La Kimi K3 \u00e8 open source o open weight?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Moonshot AI ha dichiarato che i pesi completi di K3 saranno resi disponibili entro il 27 luglio 2026. Al momento della verifica, effettuata il 17 luglio, l\u2019organizzazione ufficiale Hugging Face non riportava K3 nel proprio elenco. Fino alla pubblicazione del repository e della licenza, il rilascio previsto dei pesi aperti rappresenta la descrizione pi\u00f9 precisa.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Quanto costa la Kimi K3?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il prezzo ufficiale dell'API registrato il 17 luglio era pari a $0,30 per milione di token di input memorizzati nella cache, $3 per milione di token di input non memorizzati nella cache e $15 per milione di token di output. Le tasse, i ricarichi dei fornitori, le quote e i prezzi regionali possono influire sul costo finale.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Posso provare Kimi K3 gratuitamente?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il 17 luglio, la pagina dei prezzi per i consumatori di Kimi mostrava un piano Adagio gratuito, mentre K3 era disponibile anche tramite opzioni a pagamento o basate su quote. La disponibilit\u00e0 gratuita pu\u00f2 essere limitata in base alla regione, alla capacit\u00e0 e al limite di utilizzo, pertanto non va data per scontata come illimitata.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Kimi K3 supporta davvero una finestra di contesto di 1 milione di token?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">S\u00ec. La guida rapida ufficiale e la pagina dei prezzi indicano una finestra di contesto di 1.048.576 token. Si tratta della capacit\u00e0 massima del contesto, non di una garanzia che ogni risposta relativa a documenti lunghi sia accurata o citata integralmente.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Kimi K3 \u00e8 in grado di analizzare file PDF, grafici e fogli di calcolo?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">K3 accetta testo e immagini, mentre Moonshot riporta i risultati relativi ai benchmark relativi ai fogli di calcolo e agli agenti visivi. La presente recensione non presenta una verifica a livello di attivit\u00e0 di PDF, grafici o fogli di calcolo; pertanto, gli utenti dovrebbero verificare i valori esatti, i riferimenti alle pagine, le legende, le formule e le righe omesse.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Il Kimi K3 \u00e8 adatto alla ricerca e al lavoro d'ufficio?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I risultati dei benchmark disponibili indicano che K3 merita di essere preso in considerazione per attivit\u00e0 di ricerca e lavoro d\u2019ufficio, in particolare per documenti lunghi e analisi strutturate. Non \u00e8 ancora stato verificato il livello di accuratezza delle citazioni, l\u2019affidabilit\u00e0 nella gestione di pi\u00f9 file n\u00e9 la qualit\u00e0 dei risultati in un flusso di lavoro specifico.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Posso usare Kimi K3 in Codex?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Moonshot pubblica una guida all'integrazione di Codex che utilizza CC Switch per convertire il traffico dell'API Codex Responses in completamenti di chat di Kimi. CC Switch \u00e8 un software di terze parti, pertanto le organizzazioni dovrebbero verificarne il percorso dei dati e i requisiti di sicurezza prima di utilizzarlo con repository o documenti riservati.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Qual \u00e8 la differenza tra Kimi K3 e Kimi Work?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kimi K3 \u00e8 il modello. Kimi Work \u00e8 un ambiente di prodotto che combina modelli con file, strumenti, azioni del browser, creazione di documenti Office, attivit\u00e0 pianificate e altre funzionalit\u00e0 relative al flusso di lavoro. Una funzionalit\u00e0 presente in Kimi Work non \u00e8 automaticamente una funzionalit\u00e0 di una semplice chiamata all'API K3.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Kimi K3 is one of those launches that gets more interesting once you look past the headline numbers. Yes, it has 2.8 trillion total parameters, a 1,048,576-token context window, and image input. More importantly, the early benchmark picture points to a model built for demanding coding, research, and knowledge-work tasks rather than quick throwaway chats. 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