Kimi K3 è uno di quei lanci che diventano più interessanti quando si va oltre i numeri di primo piano. Sì, ha 2,8 trilioni di parametri totali, una finestra di contesto di 1.048.576 token e l'input di immagini. Ma, cosa ancora più importante, i primi risultati dei benchmark indicano che si tratta di un modello progettato per attività impegnative di programmazione, ricerca e lavoro intellettuale, piuttosto che per semplici conversazioni fugaci.
La mia opinione: iniziate con K3 se scrivete o correggete codice, analizzate grandi pacchetti di ricerca o fornite regolarmente a un’IA una quantità di materiale superiore a quella che una normale finestra di chat è 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’avanguardia. Il compromesso è che K3, per impostazione predefinita, riflette a fondo, quindi è più indicato per lavori importanti che per la stesura rapida di bozze.
Se il K3 è il tipo di modello che vuoi provare per un lavoro serio, GlobalGPT ti offre un approccio più 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 K3 è in grado di gestire i compiti di ragionamento basati su contesti estesi mentre GPT, Claude, Gemini, Perplexity e altri modelli si occupano delle fasi in cui danno il meglio di sé. Con la fatturazione annuale, il piano Pro è $10,80/mese e "Unlimited" è $25/mese, rendendo GlobalGPT un modo pratico per utilizzare diversi strumenti di intelligenza artificiale all’avanguardia senza dover pagare un abbonamento separato per ogni fase del flusso di lavoro.
Che cos’è Kimi K3?
Kimi K3 è il modello di ragionamento di punta di Moonshot AI, lanciato il 16 luglio 2026. Il post di lancio ufficiale 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.
Il titolo “2.8T” 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 capacità alle richieste complesse, senza trattare ogni piccola domanda come un’operazione particolarmente onerosa.
Kimi K3 in sintesi
| Rilascio | 16 luglio 2026 |
|---|---|
| Parametri totali | 2,8 T MoE; 16 esperti attivi su 896 |
| Contesto | 1.048.576 token |
| Modalità | Inserimento di testo e immagini; output di testo |
| API di avvio | Solo ragionamento Max; impostazioni di campionamento fisse |
Qual è il problema che l'architettura cerca di risolvere
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’input diventa molto voluminoso. Secondo Moonshot, questo approccio migliora l’efficienza di scalabilità rispetto a Kimi K2. Trattandosi di un’affermazione del fornitore, va interpretata come un intento progettuale piuttosto che come un risultato di efficienza riprodotto in modo indipendente.
L'API di lancio ha una conseguenza più immediata per gli acquirenti. La sua Guida rapida ufficiale supporta solo max ragionamento, con impostazioni fisse della richiesta, tra cui temperatura 1.0, top_p 0,95, e n 1. In altre parole, K3 è pensato innanzitutto per i problemi complessi; non è ancora possibile ridimensionarlo per ottenere una riscrittura economica e veloce.
Benchmark della Kimi K3: dati ufficiali vs risultati indipendenti
K3 si presenta con una serie di benchmark più 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.
Risultati riportati da Moonshot AI
Moonshot registra risultati particolarmente brillanti in attività quali la programmazione a lungo termine, il lavoro degli agenti, la ricerca sul web e il lavoro intellettuale. Tra i risultati più 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’ausilio di strumenti.
La conclusione pratica è chiara. K3 sembra particolarmente adatto alla codifica in più fasi, al lavoro che richiede un'intensa attività di ricerca e alle attività 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 così ampio.
| Punto di riferimento | Risultato riportato |
|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 88.3 |
| FrontierSWE | 81.2 |
| GDPval-AA v2 | 1668 Elo |
| SfogliaComp | 91.2 |
| CharXiv RQ con strumenti | 91.3 |
I risultati riportati dai fornitori costituiscono prove utili ai fini dello screening, ma non una replica indipendente.
Il K3 si trova già nelle prime posizioni
Uno dei primi segnali più evidenti è il fatto che “K3” non figuri nelle classifiche di Moonshot. Ha totalizzato 57 punti nella Indice di intelligenza artificiale applicata all'analisi, 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 perché K3 punta alla fascia più esigente del mercato: programmazione, attività di tipo “agent-style”, ragionamento scientifico e analisi complesse, piuttosto che semplici conversazioni.
Anche il suo profilo prestazionale è coerente. K3 inizia a rispondere in circa 1,99 secondi e genera all’incirca 62 token di output al secondo, ma utilizza più output rispetto alla media di riferimento. In parole povere, è progettato per affrontare un problema a fondo invece di affrettarsi a fornire una risposta sintetica. È esattamente ciò 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 più potenza di quanta ne serva.
È difficile ignorare i primi risultati ottenuti nello sviluppo web
K3 si è 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 “testo” è stato inferiore, piazzandosi al nono posto con 1486 ±11 su 3.024 voti. Questa differenza è 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.
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 più ampia del mercato, consulta la nostra guida a i migliori modelli di intelligenza artificiale.
- I risultati del lancio di K3 sono particolarmente positivi nei settori della programmazione, degli agenti, della navigazione e del lavoro intellettuale.
- I dati forniti da fonti indipendenti confermano che si colloca tra i modelli più performanti attualmente disponibili sul mercato.
- La finestra di contesto da 1M le conferisce un vero e proprio vantaggio nelle attività che richiedono un uso intensivo di sorgenti.
- Utilizzalo nei casi in cui un ragionamento più approfondito giustifichi il tempo e i costi aggiuntivi.
Dove la Kimi K3 sembra più utile
K3 non punta a diventare la soluzione predefinita per ogni compito legato all’intelligenza artificiale. I primi segnali più promettenti indicano che è particolarmente indicato per attività che richiedono una reale profondità: documenti di grandi dimensioni, sintesi di ricerche, codice e progetti articolati in più fasi. È proprio da qui che inizierei a utilizzarlo.
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.
Documenti lunghi: un punto di partenza naturale
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. Già 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’analisi dei documenti, utilizzerei K3 per una prima analisi, per poi verificare le cifre e i riferimenti alle pagine più rilevanti. La nostra guida a Come gli assistenti basati sull'intelligenza artificiale leggono i PDF spiega perché la fase di estrazione è importante tanto quanto il modello.
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.
Sintesi della ricerca: utile per la “fase intermedia” complessa
La ricerca di solito diventa complessa a metà 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.
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 funzionalità e i progetti con più componenti interconnessi.
La programmazione: il motivo più evidente per provarla
La suite di programmazione ufficiale di K3 e il risultato ’Arena WebDev” sono il motivo più evidente per provarlo. Questo è 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 funzionalità proveniente dal proprio repository, non su un prompt di programmazione generico. È proprio in questi casi che il suo ampio contesto e la sua capacità di ragionamento hanno la possibilità di dimostrare il proprio valore.
La possibilità 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.
Grafici e analisi visiva: utili per un’analisi preliminare
La possibilità di inserire immagini rende K3 più utile di un modello basato esclusivamente sul testo quando un report è ricco di grafici, diagrammi e screenshot. I risultati dell’agente visivo di Moonshot sono incoraggianti, specialmente per i team che dedicano più tempo a presentazioni e report che a file CSV ben strutturati. Lo userei per evidenziare la storia in un grafico, per poi prendere l’abitudine di controllare rapidamente gli assi, la legenda e le unità di misura prima di trasmettere la conclusione.
K3 offre lo spazio necessario per appunti di riunioni, sintesi di più documenti e pacchetti di analisi che sovraccaricherebbero una normale chat.
Lavoro d'ufficio e gestione di più file: una scelta intelligente per aumentare la produttività
Gli appunti delle riunioni, i riassunti di più documenti e i pacchetti di analisi sono tutti casi d’uso sensati per K3. Il modello dispone della flessibilità contestuale necessaria per il materiale di partenza e dei parametri di riferimento del lavoro professionale per rendere l’idea credibile. L’esperienza complessiva dipenderà dai file e dagli strumenti utilizzati, ma per il lavoro intellettuale quotidiano questo è un modello che inserirei nel primo gruppo da provare. Se avete bisogno di elaborare diversi file sorgente, questa guida a lavorare con un'intera cartella è un'utile lista di controllo su cosa verificare.
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.
Flussi di lavoro degli agenti: promettenti quando l'attività ha un obiettivo chiaro
I benchmark degli agenti di K3 lo rendono un’opzione interessante per attività 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’API possono creare il proprio percorso. I risultati migliori si ottengono assegnando all’agente un obiettivo chiaro e un modo per verificare il suo lavoro. Per gli agenti orientati alla ricerca, il nostro Guida approfondita al flusso di lavoro di ricerca tratta delle abitudini che vale la pena mantenere.
Da provare per primo
Da provare per primo
| Flusso di lavoro | Perché K3 è la scelta giusta | Il miglior compito iniziale |
|---|---|---|
| Codifica | Il segnale iniziale più forte | Una vera e propria modifica, che si tratti di un bug o di una funzionalità |
| Documenti lunghi | Finestra contestuale 1M | Una relazione annuale o un pacchetto di ricerca |
| Ricerca | È bravo a mettere insieme fonti contrastanti | Un briefing basato su fonti attendibili |
| Analisi visiva | Inserimento di immagini native | Un rapporto ricco di grafici |
| Lavoro d'ufficio | Margine di contesto utile | Appunti della riunione e documenti di supporto |
Motivi per valutare
- Finestra di contesto del token 1M
- Segnale di codifica iniziale forte
- Inserimento di testo e immagini
- Risultato dell'indice indipendente competitivo
Motivi per cui è bene prestare attenzione
- Ragionamento di Max solo al momento del lancio
- Token di output $15/M
- L'affidabilità a livello di attività non è stata verificata in questo caso
- Pesi e rapporto tecnico non resi noti al momento della cattura
Limiti della Kimi K3 e avvertenze relative al giorno del lancio
La cosa più importante da sapere prima di scegliere K3 è che è progettato per un lavoro serio. Il ragionamento massimo è sempre attivo e i controlli di campionamento fissi offrono meno margine di manovra per regolare velocità, costo e stile di risposta. Si tratta di un compromesso accettabile per il debug o la ricerca. È eccessivo per classificazioni ad alto volume, brevi riscritture o attività in cui una risposta lunga è per lo più uno spreco.
L'output rappresenta la voce più costosa del conto. A $15 per milione di token di output, un modello che ragiona ad alta voce può diventare rapidamente costoso. Questo non è necessariamente un motivo per rinunciare: pochi centesimi o dollari possono essere irrisori se consentono a un ingegnere di risparmiare un pomeriggio di lavoro. Significa però che dovreste considerare sia l’input che l’output delle attività che eseguite ogni settimana prima di stabilire un budget.
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 Organizzazione Moonshot AI Hugging Face non menzionava K3. Finché il repository, la licenza, la scheda del modello e i file non saranno disponibili online, l’espressione “rilascio previsto nella categoria open-weight” è più precisa rispetto a “disponibile per l’hosting autonomo”.”
Limiti da tenere presenti il giorno del lancio
- L'API supporta esclusivamente il ragionamento massimo e impostazioni di campionamento fisse.
- Il costo di output può incidere in modo determinante su un flusso di lavoro che prevede un ragionamento articolato.
- Lo strumento ufficiale di ricerca sul web è stato contrassegnato come aggiornato.
- Una funzionalità del prodotto o un'integrazione con terze parti non è automaticamente una funzionalità del modello base.
Prezzi della Kimi K3
Il 17 luglio 2026, Moonshot ha indicato i prezzi dell’API 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 è di 1.048.576 token. Si tratta dei prezzi di listino ufficiali dell’API, al netto delle imposte e di eventuali ricarichi applicati da fornitori terzi.
Prezzi ufficiali dell'API per milione di token
Il costo dipende principalmente dalla produzione
Il calcolo è semplice: token in ingresso alla velocità di cache pertinente, più 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 è 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.
Esempi illustrativi dei costi delle API
| Richiesta | Costo stimato |
|---|---|
| 100.000 input non memorizzati nella cache + 10.000 output | $0.45 |
| 200.000 dati in ingresso non memorizzati nella cache + 5.000 dati in uscita | $0.675 |
| 1 milione di input non memorizzati nella cache + 50.000 output | $3.75 |
L'accesso per i consumatori e l'accesso tramite API sono acquisti distinti
Un piano Consumer, un account API diretto e un abbonamento multimodello di terze parti risolvono problematiche diverse. I piani Consumer rappresentano solitamente la soluzione più 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 disponibilità a livello regionale sono soggetti a variazioni, pertanto è opportuno verificare la soluzione che si intende utilizzare prima di considerare un prezzo di lancio come un’offerta permanente.
Scegli il percorso di accesso per il lavoro
Piani per i consumatori sono solitamente la soluzione più semplice per le chat e i file. API servono per creare e misurare i flussi di lavoro. Ambienti di lavoro multimodello può rivelarsi utile quando si desidera confrontare la stessa attività effettiva tra diversi modelli. La disponibilità e le quote possono variare a seconda del piano e della regione.
Dove è possibile provare la Kimi K3?
È possibile valutare K3 tramite i prodotti consumer o l’API di Moonshot, fatte salve la disponibilità e i limiti di utilizzo di ciascuna modalità. Se la domanda concreta che vi ponete è “quale modello gestisce al meglio questo compito?”, un'area di lavoro multimodello può rappresentare il punto di partenza più semplice: utilizzate lo stesso prompt rappresentativo e gli stessi file, quindi confrontate i risultati senza dover ricreare una configurazione API per ogni modello.
Prova Kimi K3 in GlobalGPT se desideri provarlo insieme ad altri modelli disponibili in un unico spazio di lavoro. Si tratta di un’opzione di accesso, non di un’affermazione secondo cui ogni piano includa tutte le funzionalità di K3 o che sostituisca un’API diretta per lo sviluppo.
- Prodotti di punta destinati al grande pubblico per la chat generica e la gestione dei file.
- API Moonshot per lo sviluppo, il monitoraggio dei token e le integrazioni personalizzate.
- Un ambiente di lavoro multimodello che consente di confrontare un'attività rappresentativa tra i modelli disponibili.
Chi dovrebbe inserire la Kimi K3 nella rosa dei candidati?
K3 è 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’ufficio, quando il brief è sufficientemente articolato da poter trarre vantaggio da un ragionamento approfondito piuttosto che da una risposta rapida basata su un modello predefinito.
Se la priorità è ottenere il minor costo possibile in termini di token, una modalità leggera per le attività di routine o pesi auto-ospitati già 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 già vi fidate e valutate se il ragionamento aggiuntivo valga l’attesa.
Verdetto finale
Kimi K3 è uno dei lanci di modelli più interessanti dell’anno. 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 più utile.
K3 non sarà la scelta migliore per ogni prompt, e il suo prezzo non è quello di un modello per chat informali. Ma se il lavoro è abbastanza complesso da giustificare l’uso di un modello che dedica tempo a riflettere, merita un posto nel vostro kit di strumenti. Il modo più semplice per decidere è affidargli il tipo di compito che normalmente rallenta il tuo team e confrontare il risultato con quello del modello che utilizzi oggi.
Se vuoi un modo più semplice per valutare come ti sta effettivamente, vedi i piani GlobalGPT ed esegui lo stesso compito reale utilizzando i modelli a tua disposizione.
Domande frequenti
Che cos’è Kimi K3?
Kimi K3 è 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.
La Kimi K3 è open source o open weight?
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’organizzazione 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 più precisa.
Quanto costa la Kimi K3?
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.
Posso provare Kimi K3 gratuitamente?
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 disponibilità gratuita può essere limitata in base alla regione, alla capacità e al limite di utilizzo, pertanto non va data per scontata come illimitata.
Kimi K3 supporta davvero una finestra di contesto di 1 milione di token?
Sì. La guida rapida ufficiale e la pagina dei prezzi indicano una finestra di contesto di 1.048.576 token. Si tratta della capacità massima del contesto, non di una garanzia che ogni risposta relativa a documenti lunghi sia accurata o citata integralmente.
Kimi K3 è in grado di analizzare file PDF, grafici e fogli di calcolo?
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 attività 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.
Il Kimi K3 è adatto alla ricerca e al lavoro d'ufficio?
I risultati dei benchmark disponibili indicano che K3 merita di essere preso in considerazione per attività di ricerca e lavoro d’ufficio, in particolare per documenti lunghi e analisi strutturate. Non è ancora stato verificato il livello di accuratezza delle citazioni, l’affidabilità nella gestione di più file né la qualità dei risultati in un flusso di lavoro specifico.
Posso usare Kimi K3 in Codex?
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 è 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.
Qual è la differenza tra Kimi K3 e Kimi Work?
Kimi K3 è il modello. Kimi Work è un ambiente di prodotto che combina modelli con file, strumenti, azioni del browser, creazione di documenti Office, attività pianificate e altre funzionalità relative al flusso di lavoro. Una funzionalità presente in Kimi Work non è automaticamente una funzionalità di una semplice chiamata all'API K3.
