2,8 bilionu parametrů: O 75 % víc než DeepSeek

Parametry jsou zjednodušeně řečeno „neuronová spojení" modelu — čím víc jich je, tím více znalostí a vzorců dokáže model pojmout. Kimi K3 jich má 2,8 bilionu, což je zhruba o 75 % více než dosavadní největší otevřený model DeepSeek V4 Pro (asi 1,6 bilionu). Moonshot AI tak přebírá pomyslnou korunu největšího otevřeného modelu, kterou čínské firmy drží už delší dobu — za DeepSeekem následuje Xiaomi (1,02 bilionu) a Alibaba (397 miliard).

Důležitý detail: K3 je takzvaný MoE model (Mixture of Experts, směs expertů). Znamená to, že při každém dotazu nepracují všechny parametry najednou — model aktivuje jen 16 z 896 specializovaných „expertů". Díky tomu je provoz výrazně levnější, než by u modelu této velikosti kdokoli čekal.

K tomu přidejte kontextové okno 1 milion tokenů (model najednou pojme obsah zhruba deseti knih), nativní zpracování obrazu a videa a trvale zapnutý „přemýšlecí" režim, kdy si model před odpovědí rozmýšlí postup. Podrobnosti popisuje oficiální blog Moonshot AI.

Benchmarky: Třetí na světě, v agentních úlohách často první

Podle dat analytické firmy Artificial Analysis, která model nezávisle prověřila, skončil K3 na benchmarku GDPval-AA v2 (měří reálné pracovní úlohy napříč 44 profesemi) třetí se skóre 1 687 — před ním jsou jen Claude Fable 5 Max (1 815) a GPT-5.6 Sol Max (1 747,8). Porazil ale například Claude Opus 4.8 (1 600).

Ještě zajímavější jsou agentní úlohy, tedy situace, kdy AI samostatně pracuje na dlouhém úkolu. Na benchmarku BrowseComp, který testuje složité vyhledávání informací, dosáhl K3 rekordních 91,2 bodu — nejlepší výsledek ze všech modelů včetně těch uzavřených. V žebříčku Frontend Code Arena, kde lidé hodnotí kvalitu vygenerovaného webového kódu, obsadil první místo s náskokem před Claude i GPT. Podle VentureBeat vyhrál čtyři z osmi testů automatizace reálné práce.

Sám Moonshot přiznává, že celkově K3 stále mírně zaostává za Claude Fable 5 a GPT-5.6 Sol — třeba v náročném akademickém testu HLE-Full má 43,5 bodu proti 53,3 bodům Fable 5. Otevřený model už ale nehraje jinou ligu, spíš remizuje se špičkou.

Čip navržený za 48 hodin bez člověka

Nejpůsobivější ukázkou je experiment, při kterém dostal K3 za úkol navrhnout fyzický čip, na kterém by běžela jeho miniaturní verze. Model 48 hodin nepřetržitě pracoval v roli autonomního agenta: četl dokumentaci, dělal architektonická rozhodnutí, spouštěl verifikace a opravoval vlastní chyby v open-source nástrojích pro návrh elektroniky. Výsledkem je návrh čipu o ploše 4 mm², který v simulaci běžel na 100 MHz a dekódoval přes 8 700 tokenů za sekundu.

Podobně model zvládl zreprodukovat složitý astrofyzikální výpočet (univerzální relaci I-Love-Q pro neutronové hvězdy), na který zkušený vědec potřebuje jeden až dva týdny — K3 přečetl přes 20 vědeckých prací a napsal kompletní výpočetní pipeline za zhruba dvě hodiny.

Návrat firmy, kterou DeepSeek málem pohřbil

Kimi K3 je vyvrcholením pozoruhodného obratu. Moonshot AI založil v roce 2023 Yang Zhilin, absolvent univerzity Tsinghua s výzkumnou minulostí v Googlu a Metě. Firma podporovaná Alibabou patřila k hvězdám čínské AI scény, jenže nástup levného DeepSeeku R1 v lednu 2025 ji tvrdě zasáhl — aplikace Kimi spadla v čínské návštěvnosti ze třetího na sedmé místo.

Odpovědí byl přechod na otevřené modely: Kimi K2 v červenci 2025, K2.5 letos v lednu a nyní K3. Firma s valuací 4,3 miliardy dolarů podle agentury Reuters načasovala vydání těsně před světovou AI konferenci WAIC v Šanghaji — a jasně tím vzkazuje, že chce být centrem globální open-source komunity.

Cena, dostupnost a co to znamená pro Česko

Model si můžete vyzkoušet zdarma už teď na kimi.com — stačí přihlášení přes Google účet nebo telefon, platební karta není potřeba. Rozhraní komunikuje i v češtině, byť primárním jazykem zůstává angličtina a čínština. Přes API stojí K3 3 dolary za milion vstupních tokenů a 15 dolarů za milion výstupních; při opakovaných dotazech s cache klesá cena vstupu na 0,30 dolaru. To je úroveň středních modelů západních laboratoří — za výkon těsně pod absolutní špičkou.

Pro evropské a české firmy je ale klíčové datum 27. července, kdy Moonshot uvolní kompletní váhy. Otevřený model této třídy si lze stáhnout, upravit a provozovat na vlastní infrastruktuře — data tak nemusí opouštět firmu ani EU, což zjednodušuje soulad s GDPR i evropským AI Actem. Háček je v hardwarových nárocích: inference modelu s 2,8 bilionu parametrů vyžaduje desítky akcelerátorů, Moonshot doporučuje konfigurace s 64 a více GPU. Pro většinu českých firem tak bude reálnější cesta přes API nebo menší modely řady K2.6 a K2.7 Code (obě za 0,95/4 dolary).

Jedno je ale jisté: éra, kdy otevřené modely zaostávaly o půl roku za uzavřenými, právě skončila. A tlak na ceny GPT a Claude bude sílit.