Kimi K3 : ce qu’il faut savoir du modèle open source de 2 800 milli…

D'après les informations rapportées par Next INpact : kimi K3 : ce qu’il faut savoir du modèle open source de 2 800 milliards de paramètres.

Kimi, Kimi, Kimi more 🎵
L’intelligence artificielle est-elle en train de vivre son deuxième « moment DeepSeek » avec l’annonce du modèle Kimi K3 par la société chinoise Moonshot AI ? Il a de quoi séduire avec près de 3 000 milliards de paramètres (on parle de modèle 3T-class) et la promesse de poids ouverts. La bourse américaine n’est pas restée indifférente avec une baisse de 1,5 % du Nasdaq lors de l’annonce.

Moonshot AI n’est pas l’entreprise la plus connue dans le monde des intelligences artificielles génératives, mais cela pourrait changer avec son LLM Kimi K3 annoncé la semaine dernière.

Kimi K3 : les gros chiffres

Elle le présente comme « le premier modèle open source à atteindre 2 800 milliards de paramètres ». Il dispose aussi d‘une large fenêtre contextuelle jusqu’à un million de tokens (comme Fable 5, Opus 4.8 et GPT-5.6 sol). Attention, le côté open source est pour le moment en paper launch, avec la promesse que « les poids complets des modèles devraient être publiés d’ici le 27 juillet 2026 ».

Kimi K3 utilise une mixture d’experts (Mixture of Experts ou MoE) qui consiste à n’utiliser qu’une partie des paramètres à chaque fois. Le modèle comprend 896 experts dont 16 sont appelés à chaque fois.

Vous verrez peut-être passer sur Internet la mention « 2.8T-A50B », c’est un simple calcul basé sur les informations officielles : 2 800 milliards de paramètres, cela donnerait 3,125 milliards de paramètres par expert (2800/896), et donc 50 milliards de paramètres pour 16 experts. Mais c’est un calcul simpliste, d’autant plus sans précisions de la part de Moonshot AI.

#Nextquick MoE : c’est quoi cette mixture d’experts pour les IA génératives ?

« Kimi K3 a démontré des performances de niveau frontière »

L’entreprise chinoise publie des résultats de benchmarks, évidemment à son avantage. Selon ses propres tests, Kimi K3 devrait êtreit au coude à coude avec les derniers modèles d’OpenAI et d’Anthropic : « Bien que ses performances globales restent derrière les modèles propriétaires les plus puissants, Claude Fable 5 et GPT-5.6 Sol, Kimi K3 a démontré des performances de niveau frontière dans notre suite d’évaluation, surpassant constamment les autres modèles testés ».

Comme le rapporte TechCrunch, « des analyses indépendantes d’Arena.ai et Vals AI suggèrent également que Kimi K3 est compétitif face aux meilleurs modèles » de ses concurrents. Dean Ball, nouveau responsable de la prospective stratégique chez OpenAI, y va aussi de son compliment : « C’est un modèle très bon ! Je ne pense pas que ses performances puissent être expliquées par une simple distillation ou quelque chose de ce genre. Dans des sessions de codage agentique, il semble à peu près au niveau des meilleurs modèles publics du premier trimestre 2026 ».

La phrase sur la distillation est importante, car Anthropic et OpenAI accusaient au début de l’année plusieurs entreprises chinoises d’utiliser illégalement leur travail, via la distillation justement. Il s’agit, pour rappel, d’entraîner un modèle à partir des résultats d’un modèle plus puissant. DeepSeek, Moonshot AI et MiniMax étaient dans le viseur des deux géants américains.

Anthropic et OpenAI accusent des IA chinoises d’utiliser illégalement leur travail

Revenons sur la partie écriture de code. L’entreprise chinoise affirme qu’avec une « supervision humaine minimale », son modèle peut réaliser « des tâches d’ingénierie de longue durée, comprendre et travailler avec de grandes bases de code ». Toujours un peu les mêmes promesses, mais ne pas oublier que ce sont des modèles statistiques et que donc, statistiquement, une grosse galère peut arriver (et on renverra à la loi de Murphy).

Ce n’est pas OpenAI qui dira le contraire… Sur X, l’ingénieur Thibault Sottiaux de l’entreprise explique avoir « examiné quelques rapports où GPT-5.6 a supprimé des fichiers de manière inattendue » et reconnait que le modèle peut commettre « une erreur involontaire ».

Deux à trois fois moins cher qu’Anthropic et OpenAI ? Pas si vite

Les performances doivent aussi s’apprécier à la lumière des coûts : 3 dollars par million de tokens en entrée et 15 dollars par million en sortie. C’est deux à quatre fois plus cher que les modèles K2.7 Code et K2.6 de l’entreprise.

Très bien, mais par rapport à la concurrence ? Voici un comparatif des coûts par million de tokens :

GPT-5.6 sol : 5 dollars

Fable 5 : 10 dollars

Opus 4.8 : 5 dollars

Kimi K3 : 15 dollars

GPT-5.6 sol : 30 dollars

Fable 5 : 50 dollars

Opus 4.8 : 25 dollars

Moonshot AI, OpenAI et Anthropic proposent un tarif divisé par 10 pour des tokens d’entrée déjà en cache (on parle de cache hit). Attention à une subtilité chez OpenAI : le prix dépend de la longueur du contexte. Nous avons indiqué ceux de la version « courte » (moins de 272 000 tokens en entrée) ; en version longue ils sont respectivement de 10 et 45 dollars, soit x2 et x1,5 respectivement.

S’il fallait mettre Kimi K3 en face d’un modèle équivalent niveau prix, ce devrait êtreit Sonnet 5. Anthropic le propose à respectivement 2 et 10 dollars par million de tokens jusqu’au 31 août 2026, puis 3 et 15 dollars ; soit un alignement parfait avec celui de Kimi K3.

Attention, nous parlons ici en prix par tokens, mais tous les tokens ne sont pas égaux entre les entreprises et parfois même au sein d’une même société entre plusieurs modèles. Nous en avions parlé avec des exemples avec Opus 4.7 qui utilisait jusqu’à 41 % de tokens en plus qu’Opus 4.6 sur une même requête.

#Nextquick : Pourquoi et comment Opus 4.7 crame ses tokens beaucoup plus vite qu’Opus 4.6

Dean Ball revient sur la question du prix, avec bien moins d’enthousiasme que sur les performances : « Dans mon utilisation assez limitée, Kimi K3 m’a aussi semblé très gourmand en tokens. Il n’est pas évident pour moi que ce modèle soit réellement si peu coûteux à exécuter ».

C’est d’ailleurs confirmé par des tests d’Artificial Analysis : « Kimi K3 obtient un score de 57 à l’Indice d’Intelligence, ce qui le place bien au-dessus de la moyenne de 31 parmi les modèles comparables [score de 60 pour Fable 5 et de 59 pour GPT-5.6 sol max, ndlr]. Lors de l’évaluation de l’Indice d’Intelligence, il a généré 130 millions de jetons, ce qui est très verbeux comparé à la moyenne de 63 millions ».

« Au total, l’évaluation de Kimi K3 sur l’indice d’intelligence a coûté 2 709,75 dollars », explique Artificial Analysis (130 millions de tokens en sortie). Le prix est de 5 630,52 dollars pour Fable 5 (87 millions de tokens en sortie) sur ce même test et de 2 824,18 dollars pour GPT-5.6 sol en version max (70 millions de tokens en sortie).

En version xhigh et high, les scores passent de 59 à respectivement 58 et 56 (57 pour Kimi K3), mais les coûts n’ont plus rien à voir : 1 542,52 dollars (35 millions de tokens en sortie) et 955,55 dollars (21 millions de tokens en sortie).

GPT-5.6 sol xhigh et high encadrent donc Kimi K3 niveau performances, pour moins cher dans les deux cas. En version max, GPT-5.6 reste au-dessus niveau performances et prix. Kimi K3 dispose de trois niveaux – low, high et max –, mais les tests n’ont pour le moment été faits que sur le niveau max, le seul disponible au lancement et jusqu’à ce week-end encore.

Comment la Chine peut-elle « autoriser l’open-sourcing de modèles aussi bons » ?

Dean Ball embraye sur la question des poids ouverts et donc de la mise à disposition de tout le monde, sans garde-fou : « Je suis personnellement surpris que l’État chinois continue d’autoriser l’open-sourcing de modèles aussi bons, compte tenu des risques potentiels. Pour être clair, moi-même je pourrais être d’accord avec le fait que des modèles présentant ce niveau de risque marginal soient en poids ouvert, mais je suis surpris que la Chine l’accepte ».

Tout le monde n’est pas du même avis, à commencer par Transformer : « Bien que Kimi K3 soit assurément un très bon modèle, de l’aveu même de la société, il n’est pas à la pointe de la technologie [car Moonshot AI le présente comme en dessous des modèles de frontière de ses concurrents, ndlr]. Cela signifie que, contrairement à Claude Mythos ou GPT-5.6 Sol, il ne possède probablement pas de capacités cybernétiques dangereuses ».

Depuis son retour, Claude Fable 5 fait beaucoup moins rêver

Notre confrère ajoute que, « une fois que la Chine aura atteint un niveau de capacités réellement dangereux – probablement dans les six prochains mois –, elle devrait être confrontée à des problématiques similaires à celles des États-Unis ». Après avoir bloqué Fable 5 et Mythos 5, le pays de l’Oncle Sam les a de nouveau autorisés, mais avec des capacités bien plus limitées.

Cela fait maintenant longtemps que la Chine mise sur l’open source pour séduire toujours plus d’utilisateurs et ainsi imposer ses modèles. Ce n’est pas sans conséquence car la propagande chinoise peut se glisser dans les réponses (via les données d’entrainement par exemple).

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DeepSeek, Moonshot AI : comme un air de déjà-vu

Début 2025, une annonce de la startup chinoise DeepSeek résonnait comme un coup de tonnerre sur le marché de l’intelligence artificielle avec son DeepSeek-R1 qui avait provoqué un véritable séisme à Wall Street.

Le jour de l’annonce de Kimi K3, l’indice boursier du Nasdaq perdait 1,5 %, avec également une baisse de 2 % pour NVIDIA. Rien de comparable avec les baisses de janvier 2025 lors de l’annonce de DeepSeek, mais une chute tout de même notable.

Le 17 juillet, Moonshot AI pouvait compter sur un allié de poids pour assurer sa promotion : le président chinois Xi Jinping en personne, avec un discours sur l’IA. Il présentait la Chine « comme un défenseur d’une approche ouverte de la technologie et un allié de confiance des pays en développement dans l’avancement de l’IA », rapporte le New York Times. Son ambition est simple : faire de son pays une superpuissance mondiale de l’IA.