Architecture
MoE + Attention hybride KDA
MoE sparse basé sur Kimi Delta Attention (KDA), un mécanisme d'attention linéaire hybride avec résidus d'attention
Paramètres
2,8T au total / 896 experts
2,8 billions de paramètres répartis sur 896 experts, avec 16 experts activés par token
Longueur du contexte
1M de tokens
Jusqu'à 1M de tokens pour le niveau Allegretto et supérieur ; 256K pour le niveau Moderato
Modalités
Texte + Vision
Compréhension visuelle native intégrée dès la conception
Raisonnement
Effort de réflexion : max
Livré avec l'effort de réflexion max (reasoning_effort: max) ; les niveaux low et high arriveront plus tard
Capacité de code
Codage de niveau flagship
Le modèle le plus puissant de Moonshot pour le code, le jeu/3D et les tâches de connaissance — scores de codage supérieurs à Claude Fable 5
Prix API (par 1M de tokens)
3 $ entrée / 15 $ sortie
Entrée en cache à seulement 0,30 $/1M — Mooncake maintient un taux de cache >90 % en codage, divisant le coût réel par ~4
Open source
Poids ouverts · MIT modifiée
Les poids complets du modèle arrivent d'ici le 27 juillet 2026 sous licence MIT modifiée — le premier modèle ouvert de classe 3T
* Toutes les spécifications proviennent de la documentation officielle et des annonces de lancement de Moonshot AI (juillet 2026).