Architektur
MoE + KDA-Hybrid-Attention
Sparse MoE auf Basis von Kimi Delta Attention (KDA), einem hybriden Linear-Attention-Mechanismus mit Attention-Residuen
Parameter
2,8T gesamt / 896 Experten
2,8 Billionen Gesamtparameter auf 896 Experten verteilt, 16 Experten pro Token aktiviert
Kontextlänge
1M Token
Bis zu 1M Token für Allegretto und höher; Moderato erhält 256K
Modalitäten
Text + Vision
Native visuelle Verarbeitung von Grund auf integriert
Reasoning
Thinking-Effort: max
Startet mit max Thinking-Effort (reasoning_effort: max); low- und high-Stufen folgen später
Code-Fähigkeit
Flaggschiff-Coding
Moonshots stärkstes Modell für Coding, Game/3D und Wissensaufgaben — Coding-Scores über Claude Fable 5
API-Preis (pro 1M Token)
3 $ Input / 15 $ Output
Gecachter Input nur 0,30 $/1M — Mooncake-Serving hält Cache-Raten beim Coding über 90 % und senkt reale Inputkosten um ~4×
Open Source
Offene Gewichte · Modified MIT
Vollständige Modellgewichte erscheinen bis 27. Juli 2026 unter Modified-MIT-Lizenz — das erste offene 3T-Klasse-Modell
* Alle Spezifikationen stammen aus der offiziellen Dokumentation und den Launch-Ankündigungen von Moonshot AI (Juli 2026).