API Hop

Kimi K3 API: الأسعار وتكامل النصوص

راجع أسعار رموز Kimi K3 وأمثلة Chat Completions للبرمجة وتحليل الوثائق. تحقق من المدخلات المدعومة وسلوك الاستدلال وحدود التكامل.

أسعار Kimi K3 API وفوترته

السعر الرسمي

الإدخال
$3.0000 /M
الإخراج
$15.0000 /M
الإدخال المخزن مؤقتا
$0.3000 /M

سعر API Hop التوفير 30%

الإدخال
$2.1000 /M
الإخراج
$10.5000 /M
الإدخال المخزن مؤقتا
$0.2100 /M

لم يتم التحقق من السعر المرجعي بشكل مستقل. راجع أسعار الناشر الحالية ووحدات الفوترة والشروط المطبقة قبل مقارنة التكاليف.

أداة محادثة Kimi K3 عبر الإنترنت

إعدادات النموذج

المعلمات المتقدمة
0 حرف أو أكثر(0/لا حد ثابت)
لا حد ثابت لعدد الأحرف؛ يخضع الطلب الكامل لحدود حجم الطلب وسياق النموذج. هذا ليس عددا للرموز.
0 – 2
0 – 1
-2 – 2
-2 – 2

المحادثة

كيف أساعدك اليوم؟

جاهز

إعادة الضبط وبدء محادثة جديدة؟

سيؤدي هذا إلى مسح المحادثة وأي رسالة غير مرسلة واستعادة المعلمات الافتراضية.

عينات API Hop مسجلة

سُجلت في 22 أكتوبر 2026 عبر API Hop. كل نتيجة طلب واحد للنموذج والنمط المذكورين، وليست ضمانا لمعدل النجاح أو السرعة أو الجودة الإنتاجية. تبقى ردود النماذج أدناه بلغتها الأصلية.

قرار إصدار مع استشهادات بالفقرات

kimi-k3 · document-citations ·

مقتطف حرفي

**Answer summary:** Production release is **not approved**. Staging established only export-formatting/export v7 verification — nothing about production. **Mei** owns the remaining duplicate-delivery tests; documentation ownership is **unassigned**.
رد النموذج الكامل (دون تعديل)
**Answer summary:** Production release is **not approved**. Staging established only export-formatting/export v7 verification — nothing about production. **Mei** owns the remaining duplicate-delivery tests; documentation ownership is **unassigned**.

| Conclusion | Exact supporting quote | Paragraph ID | Uncertainty |
|---|---|---|---|
| Production release is not approved; approval was withheld pending tests | "the release reviewer withheld production approval until duplicate-delivery tests pass" | P31 | Low — explicit statement |
| No approval or completed test recorded later (cross-check of P04's Friday shipping proposal, which "was not an approval") | "No completed test result or production approval is recorded in this document." | P36 | Low — explicit; P04 proposal superseded by P31/P36 |
| Staging established export formatting checks passed (repeated across components), and verified export v7 on synthetic data only | "staging verified export version 7 with three synthetic records. Production deployment and billing checks were not performed." | P18 | Low for staging result; production readiness not established |
| Staging did not measure production latency, charges, or customer outcomes | "no production latency, charge or customer outcome was measured" | P01 (and P02–P03, P05–P17, P19–P30, P32–P35, identical wording) | Low — explicit; applies to all component entries |
| Remaining duplicate-delivery tests are owned by Mei | "Mei owns those tests." | P31 | Low — explicit; tests scheduled, not completed ("Mei scheduled duplicate-delivery tests for October 16," P36) |
| Documentation has no owner; a documentation check was only planned | "Documentation ownership remains unassigned." | P31 (earlier: "Documentation ownership was still unassigned," P04) | Low that it is unassigned as of this document; future owner unknown. Note: component entries say "The named reviewer will check documentation next week" (e.g., P01), but no name is given and no completion is recorded |

**Unresolved questions:**
1. Did the duplicate-delivery tests scheduled for October 16 (P36) pass, and has the release reviewer since granted production approval?
2. Who will be assigned documentation ownership, and did the unnamed "named reviewer" ever complete the documentation check promised for "next week" (P01 et al.)?

الوثيقة اصطناعية وليست اختبارا للحد الأقصى للسياق. تتفق الاستنتاجات مع المدخلات، لكن اقتباسين مساعدَين يستبدلان نقاط نهاية الجمل بفواصل: اقتباس جدولة الاختبار P36 واقتباس مسؤولية الوثائق P04. علامات الترقيم هذه ليست حرفية؛ ولا تزال المراجعة اليدوية للاستشهادات ضرورية.

الطلب والمدخلات الكاملان

POST /v1/chat-completions

{
  "model": "kimi-k3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Use only the following synthetic document. Answer: Is production release approved? What did staging establish? Who owns the remaining tests and documentation? Return a compact table of conclusion, exact supporting quote, paragraph ID and uncertainty, followed by two unresolved questions. Cross-check proposals against later updates; never infer a completed test or production success. Keep the answer under 500 words. This sample tests citation accuracy on this document, not maximum context length.\n\n[P01] Component 1 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P02] Component 2 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P03] Component 3 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P04] On October 10, the release coordinator proposed shipping export version 7 on Friday. The proposal was not an approval. Documentation ownership was still unassigned.\n\n[P05] Component 5 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P06] Component 6 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P07] Component 7 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P08] Component 8 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P09] Component 9 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P10] Component 10 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P11] Component 11 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P12] Component 12 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P13] Component 13 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P14] Component 14 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P15] Component 15 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P16] Component 16 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P17] Component 17 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P18] On October 11, staging verified export version 7 with three synthetic records. Production deployment and billing checks were not performed.\n\n[P19] Component 19 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P20] Component 20 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P21] Component 21 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P22] Component 22 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P23] Component 23 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P24] Component 24 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P25] Component 25 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P26] Component 26 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P27] Component 27 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P28] Component 28 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P29] Component 29 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P30] Component 30 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P31] On October 12, the release reviewer withheld production approval until duplicate-delivery tests pass. Mei owns those tests. Documentation ownership remains unassigned.\n\n[P32] Component 32 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P33] Component 33 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P34] Component 34 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P35] Component 35 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P36] On October 13, Mei scheduled duplicate-delivery tests for October 16. No completed test result or production approval is recorded in this document."
    }
  ],
  "stream": false,
  "max_tokens": 4096
}
بيانات الاستجابة الوصفية والاستخدام المبلغ عنه
{
  "requestId": "339d0045e51385a03300d75fa74f0863",
  "jobId": null,
  "responseModel": "kimi-k3",
  "responseAt": "2026-10-22T12:28:31.361Z",
  "finishedAt": "2026-10-22T12:28:31.364Z",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 2058,
    "completion_tokens": 1086,
    "total_tokens": 3144,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "cache_write_tokens": 0,
      "text_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "image_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "text_tokens": 0,
      "image_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 0
    },
    "input_tokens": 0,
    "output_tokens": 0,
    "input_tokens_details": null,
    "output_tokens_details": null,
    "claude_cache_creation_5_m_tokens": 0,
    "claude_cache_creation_1_h_tokens": 0
  },
  "outputSha256": "e3ba3715b7facfd224f3e1982c457c3647c33114774768190023cef8b1eef396",
  "responseEvidence": {
    "sha256": "2f1507aa711a70a17163506c7420517b599e4564fcf69aaef6db8cf5d7b09506",
    "bytes": 6024,
    "phase": "submission",
    "http": 200,
    "requestId": "339d0045e51385a03300d75fa74f0863",
    "observedAt": "2026-10-22T12:28:31.361Z"
  },
  "assets": []
}
تنزيل سجل الأدلة العام

أمثلة تعليمات Kimi K3

هذه تعليمات تقييم للنموذج Kimi K3 وليست مخرجات نموذج مسجلة. تحلل النص المقدم فقط؛ ولا تنفذ شيفرة أو تفحص أنظمة إنتاجية أو تثبت أداء السياق الطويل. تحقق من الأدلة المقتبسة ومعايير القبول ثم راجع بيانات الاستجابة الوصفية والاستخدام قبل الاستخدام الإنتاجي.

استخدم عينة الوثيقة هذه فقط: [P1] اجتاز إصلاح التصدير فحوصات البيئة التجريبية. [P2] اقتُرح إصدار يوم الجمعة ولم يُعتمد. [P3] ستراجع Mei رسائل الخطأ يوم الثلاثاء. [P4] لم يُعيّن مسؤول للوثائق. أعد جدولا يتضمن الادعاء والاقتباس الداعم الدقيق ومعرّف الفقرة وعدم اليقين. هل أُجيز الإصدار الإنتاجي؟ من مسؤول الوثائق؟ علّم الحقائق المفقودة بأنها مجهولة. يجب أن يطابق كل اقتباس العينة المقدمة؛ ولا تستنتج النجاح الإنتاجي من البيئة التجريبية. لا تختبر هذه العينة الصغيرة الحد الأقصى لطول السياق.

استخرج هذه السجلات الاصطناعية إلى JSON بالحقول id وowner وdeadline وevidence: [R1] المسألة 41: Ana مسؤولة عن إصلاح التصدير؛ لم يُتفق على موعد نهائي. [R2] المسألة 42: المراجعة مستحقة في 15 أكتوبر؛ لم يُعيّن مسؤول ولم تُذكر السنة. استخدم null للقيم المفقودة واحتفظ بالتواريخ الجزئية كما وردت. اقتبس المصدر في evidence. لا تختلق سنة أو مسؤولا. تحقق من كل حقل مقابل سجله؛ هذه مهمة تنسيق نص وليست عملية قاعدة بيانات.

ينفذ فريق خيالي من شخصين 2,000 تقرير يوميا. يُقبل الاكتمال خلال 30 دقيقة. لديه قاعدة بيانات دون خدمة طوابير؛ ويجب أن تتعافى المهام بعد إعادة التشغيل وتتجنب التسليم المكرر. قارن المعالجة الدفعية المدعومة بقاعدة بيانات بطابور مخصص. قدم جدول قرار وتوصية مشروطة وثلاثة أمور مجهولة وشرطا واحدا يعكس اختيارك. لا تختلق معايير أداء أو تكاليف أو ضمانات مختبرة.

ما هو Kimi K3

نموذج متعدد الوسائط أصليًا للبرمجة طويلة المدى والعمل المعرفي

نصنّف Kimi K3 بوصفه نموذج استدلال ووكلاء للمهام المعقدة، مع التركيز على العمل الذي يتطلب فهمًا متواصلًا للسياق واستدعاء الأدوات والتعديل وفق النتائج. طوّرته Moonshot AI كنموذج متعدد الوسائط ذي رؤية أصلية، يمكنه فهم النصوص والصور والفيديو. تشمل تطبيقاته برمجة المشاريع والبحث والعمل المعرفي متعدد الخطوات.

توسّع قدراته متعددة الوسائط نطاق استخدامه، بما في ذلك فهم الصور وOCR. وبالمقارنة مع حلول OCR التقليدية، تتمثل ميزته في الحصول على فهم جيد دون تدريب نموذج منفصل.

نموذج MoE بأوزان مفتوحة وسياق مليون رمز

يستخدم Kimi K3 بنية مزيج الخبراء، أوMoE، بإجمالي 2.8 تريليون معامل، ونحو 104 مليار معامل نشط لكل رمز. تبلغ نافذة سياقه 1,048,576 رمزًا. وقد أُصدرت أوزان النموذج الكاملة بموجب ترخيص Kimi K3.

نرى أن القيمة العملية لسياق المليون رمز هي إدراج مواد مترابطة أكثر في تحليل واحد، مثل مواصفات المشروع وشيفرة وحدات متعددة والنقاشات السابقة. وللفرق التي تحتاج إلى نشرها الخاص، تتيح الأوزان المفتوحة الاستضافة الذاتية لبعض المؤسسات والمستخدمين أيضًا.

تفكير دائم مع ثلاثة مستويات لجهد الاستدلال

يفكر Kimi K3 دائمًا. توفر Kimi API الرسمية الحالية ثلاثة مستويات لجهد الاستدلال عبر reasoning_effort: وهي low وhigh وmax، مع max افتراضيًا.

ننصح بتخصيص ميزانية الاستدلال وفق صعوبة المهمة: ابدأ بـ low للتصنيف البسيط واستخراج المعلومات، وhigh للتحليل متعدد الخطوات، وقارن max للمهام المعقدة التي تتطلب فحص القيود مرارًا. وفق خبرتنا في اختبار نماذج أخرى، لا يحقق max بالضرورة أفضل عائد إجمالي؛ لذلك اختبره وقيّمه في حالة استخدامك.

أداة Kimi K3 عبر الإنترنت وAPI في API Hop

نهدف عبر API Hop إلى مساعدتك على فهم أداء Kimi K3 في مهامك بسرعة أكبر. سجّل الدخول وأنشئ مفتاح API وأضف رصيدًا صغيرًا لبدء استخدام الأداة عبر الإنترنت. لا تحتاج إلى كتابة شيفرة تكامل API أولًا أو شراء اشتراك ثابت لتقييم قصير.

ميزات Kimi K3 الأساسية ومجالات قوته

تطوير البرمجيات طويل المدى: من فهم المتطلبات إلى إصلاح المشكلات وتشغيل الاختبارات

نرى أن البرمجة طويلة المدى هي قدرة Kimi K3 الأجدر بالاختبار أولًا. عندما يوفر إطار الوكيل أدوات الملفات والطرفية والاختبارات، يمكنه متابعة قراءة الشيفرة وتعديل التنفيذ وتشغيل الاختبارات وإصلاح المشكلات، بدلًا من توليد مقطع شيفرة فقط من متطلب في سطر واحد.

في تجارب العملاء التي جمعناها، أفاد مستخدم بأن Kimi K3 ساعد في دفع مشروع متعثر سابقًا عبر عدة مراحل تطوير متتالية. وقال مطوّرون آخرون إنه جيد في التحليل عبر الملفات واكتشاف علاقات الوحدات، لكن تعديلاته الأولى المقترحة لم تكن آمنة دائمًا، وقد تُدخل مشكلات جديدة أحيانًا.

نرى أن ذلك يوضح طريقة استخدام Kimi K3 في التطوير الفعلي: بدلًا من الاكتفاء بطلب «أصلح هذا الخطأ لنا»، قدم حالات اختبار صريحة والسلوكيات الحالية التي يجب ألا تتغير ونطاق الملفات المسموح بتعديلها.

في إعادة هيكلة الخلفية ومعالجة البيانات المعقدة وشيفرة الإنتاج، ننصح بأن يشرح خطة التغيير أولًا، ثم ينفذها، ثم يتحقق من النتائج باختبارات آلية. لا تتجاوز مراجعة الشيفرة حتى عندما يعلن النموذج اكتمال المهمة.

التطوير البصري: استخدام لقطات الواجهة لتحسين الواجهة الأمامية والتفاعل باستمرار

يتيح الفهم البصري لـ Kimi K3 التعامل مع لقطات الواجهة ومتطلبات التصميم والشيفرة ضمن المهمة نفسها.

يمكننا مثلًا أن نطلب أولًا إنشاء صفحة من صورة مرجعية، ثم نستخدم أدوات المتصفح لالتقاط الصفحة المعروضة فعلًا. يستطيع النموذج مقارنتها بالتصميم ومواصلة تعديل التخطيط والألوان والخطوط وتفاصيل التفاعل.

في ملاحظات مجموعة عملائنا، أشاد بعض المستخدمين بعمل Kimi K3 على الواجهات الأمامية ومشاريع التصور والألعاب الصغيرة.

نرى أن Kimi K3 مناسب للنماذج الأولية للمنتجات وصفحات الحملات ولوحات البيانات المرئية ومهام التطوير التي تتطلب مقارنات متكررة بلقطات الشاشة. ويمكن للمطوّرين المستقلين خصوصًا توليد نسخة عاملة أولًا، ثم تحسين تجربة الصفحة تدريجيًا.

تعاون أدوات الوكيل: المهام متعددة الخطوات تحتاج إلى حدود واضحة

يمكن لـ Kimi K3 العمل مع أدوات خارجية لقراءة الملفات وكتابتها وتشغيل الطرفيات واسترجاع المعلومات وتنفيذ أتمتة متعددة الخطوات. يقرر النموذج الخطوة التالية، بينما يوفر التطبيق أو إطار الوكيل استدعاءات الأدوات الفعلية وبيئة التنفيذ.

نولي اهتمامًا خاصًا لملاحظة واحدة: قد تختلف معدلات إتمام المهام للنموذج نفسه بوضوح بين أطر الوكلاء المختلفة.

تحذّر Moonshot AI أيضًا من أن Kimi K3 قد يتخذ قرارات استباقية تتجاوز التوقعات عندما تكون نية المستخدم غير واضحة. لذلك ننصح بتحديد صلاحيات التشغيل في تعليمات النظام أو AGENTS.md للمهام التي تتطلب ضبطًا صارمًا للسلوك.

معايير Kimi K3 وأداؤه

نستخدم في هذا القسم، بصورة منفصلة، اختبارات Moonshot الرسمية وقت الإطلاق وتقييمات Artificial Analysis المستقلة المتاحة حتى 7 أكتوبر 2026. تستخدم جميع نتائج Kimi K3 الرسمية أدناه جهد تفكير max. ونحتفظ أيضًا بإصدارات المعايير وشروط الاختبار الرئيسية لمساعدتك على تقييم صلتها بالمهام الفعلية.

هندسة البرمجيات: 67.5% في DeepSWE و77.8% في ProgramBench

تعلن Moonshot عن درجتَي 67.5% في DeepSWE v1.1 و77.8% في ProgramBench لـ Kimi K3. يستخدم اختبارا K3 إطار Kimi Code. نستخدمهما مرجعًا لقدرة النموذج على العمل في المستودعات ومهام البرمجة المتواصلة.

للفرق التي تدمج مساعد برمجة، ننصح باختبار إصلاح المشكلات الحالية وتطوير الميزات الصغيرة وتنفيذ المشاريع الصغيرة منفصلًا. ركز على الإتمام من أول محاولة والتعافي بعد الإخفاق وحجم إعادة العمل البشرية التي تحتاج إليها الشيفرة النهائية. يسهل ربط هذه النتائج بتكلفة التطوير.

مهام الطرفية: يجب تفسير Terminal-Bench 2.1 و4.0 منفصلين

في اختبارات الإطلاق الرسمية، حقق Kimi K3 مع Kimi Code نسبة 88.3% في Terminal-Bench 2.1. وفي اختبار Artificial Analysis الحالي لـ Terminal-Bench 4.0، يحقق K3 Max نحو 13%.

تستخدم النتيجتان مجموعتي مهام وأطر تنفيذ مختلفتين. يتضمن اختبار AA بالإصدار 4.0 عددًا قدره 66 مهمة طرفية أصعب، ويستخدم mini-swe-agent، ويكرر كل مهمة ثلاث مرات. ولحالات الأعمال الفعلية، ننصح بالاختبار مع أطر أخرى.

البحث واستدعاء الأدوات: 91.2% في BrowseComp و94.5% في MCPMark-Verified

يمنح التقرير الرسمي Kimi K3 درجة 91.2% في BrowseComp و94.5% في MCPMark-Verified. تستخدم نتيجة BrowseComp البالغة 91.2% استراتيجية تضغط السياق عند 300K رمز؛ أما الاستخدام المباشر لسياق 1M دون إدارة سياق فينتج 90.4%.

نرى أن النتائج تبين قوة Kimi K3 في البحث والتعاون مع الأدوات، وتذكرنا أيضًا بفحص كيفية إدارة التطبيقات للسياق. ووفق خبرتنا، قد تؤثر إدارة السياق بدرجة كبيرة في النتائج العملية.

الاستدلال على الوثائق الطويلة: 88.7% في AA-LCR v1.1

تسجل صفحة AA-LCR v1.1 المتخصصة لدى Artificial Analysis نتيجة 88.7% لـ Kimi K3 Max. يضم التقييم 100 سؤال تتطلب تركيب معلومات من وثائق طويلة، منها تقارير شركات وأوراق بحثية ومواد قطاعية. تتراوح أطوال الوثائق تقريبًا من 10,000 إلى 100,000 رمز.

نعتبر هذه النتيجة دليلًا مقنعًا نسبيًا على قدرة Kimi K3 على التحليل عبر المواد. ونظل ننصح باختبار منفصل للمدخلات الفعلية التي تقترب من مليون رمز. ففي اختباراتنا السابقة، لم يكن الإخراج جيدًا على نحو خاص عندما اقترب الإدخال من الحد المسموح للنموذج.

مؤشر الذكاء وسرعة الاستجابة: 44 نقطة ونحو 45 رمزًا في الثانية

يسجل Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 نتيجة 44 نقطة لـ Kimi K3 Max. تبلغ سرعة إخراجه نحو 45 رمزًا في الثانية، مع نحو 3.92 ثانية حتى أول رمز و48.58 ثانية حتى أول رمز إجابة عند احتساب التفكير.

نقيس بصورة منفصلة الزمن حتى بدء عودة البيانات، وحتى ظهور الإجابة الفعلية، وحتى اكتمال المهمة كلها. تؤثر هذه الأزمنة في تجربة الاستخدام للميزات كثيرة التفاعل؛ وفي التحليل المعقد، يجب موازنتها مع جودة النتيجة في سياق العمل.

مقارنة Kimi K3 مع DeepSeek V4 Pro وV4.1 Flash وClaude Fable 5.1 وGPT-5.6 Sol

نقارن بيانات الإصدار نفسه، Artificial Analysis v4.3.2. تستخدم جميع الصفوف أدناه جهد Max؛ ويحافظ Claude Fable 5.1 على إعداد Default Fallback المدرج في صفحة التقييم. تعرض صفحات المقارنة AA-LCR كنسب مئوية صحيحة، لذا تظهر نسبة 88.7% لـ Kimi K3 بوصفها 89%.

تكاليف المهام في الجدول متوسطات مرجحة تحسبها AA لتقييماتها، وتشمل الإدخال والتخزين المؤقت والتفكير والإجابة، وتُستخدم مراجع لاختيار النموذج. تُحسب رسوم API Hop الفعلية من أسعار المنصة واستخدام الطلب. منهجية التكلفة

النموذج وإعداد الاختبارمؤشر الذكاءAA-LCR v1.1التكلفة المرجحة لكل مهمة
Kimi K3 Max4489%$2.00
DeepSeek V4 Pro 0813 Max3680%$0.67
DeepSeek V4.1 Flash Max3984%$0.27
Claude Fable 5.1 Max، البديل الافتراضي5385%$7.63
GPT-5.6 Sol Max4784%$1.99
Artificial Analysis v4.3.2 2026-10-07 · جميع النماذج عند Max
مؤشر الذكاء الدرجة · الأعلى أفضل
  • Kimi K3 Max 44
  • DeepSeek V4 Pro 0813 Max 36
  • DeepSeek V4.1 Flash Max 39
  • Claude Fable 5.1 Maxالرجوع الافتراضي 53
  • GPT-5.6 Sol Max 47
AA-LCR v1.1 النسبة المئوية · الأعلى أفضل
  • Kimi K3 Max 89%
  • DeepSeek V4 Pro 0813 Max 80%
  • DeepSeek V4.1 Flash Max 84%
  • Claude Fable 5.1 Maxالرجوع الافتراضي 85%
  • GPT-5.6 Sol Max 84%
التكلفة المرجحة لكل مهمة دولار أمريكي/مهمة · الأقل أفضل
  • Kimi K3 Max $2.00
  • DeepSeek V4 Pro 0813 Max $0.67
  • DeepSeek V4.1 Flash Max $0.27
  • Claude Fable 5.1 Maxالرجوع الافتراضي $7.63
  • GPT-5.6 Sol Max $1.99
تم تقريب AA-LCR: ‏Kimi K3 من 88.7% إلى 89%. تشمل تكاليف مهام AA المدخلات والتخزين المؤقت والاستدلال والإجابات؛ وهذه ليست أسعار API Hop.

المصادر: مقارنة V4 Pro، ومقارنة V4.1 Flash، ومقارنة Fable 5.1، ومقارنة GPT-5.6 Sol.

مقارنة DeepSeek V4 Pro: تحليل أقوى للوثائق الطويلة بتكلفة تقييم أعلى

يتفوق Kimi K3 على DeepSeek V4 Pro 0813 في هذه التقييمات في مؤشر الذكاء والاستدلال على الوثائق الطويلة والعمل المعرفي. نعطي الأولوية لـ K3 للمهام التي تتضمن روابط معقدة بين المواد وأنواع أدلة متعددة، ثم نتحقق مما إذا كان فرق القدرة يقلل وقت التنظيم والمراجعة البشريين. مقارنة AA بشروط متماثلة

سنختبر V4 Pro أيضًا لكميات كبيرة من المهام النصية المتكررة ذات معايير قبول واضحة. تكلفته للمهمة أقل في مجموعة التقييم هذه. فإذا كانت مخرجاته تلبي المتطلبات بالفعل، فقد يصبح فرق التكلفة مهمًا عند توسيع الاستخدام.

مقارنة DeepSeek V4.1 Flash: تقدم عام وفي الوثائق الطويلة مع مقايضات مختلفة في الأتمتة

يتقدم Kimi K3 في مؤشر الذكاء وAA-LCR، لكن V4.1 Flash يحقق 69% في AutomationBench-AA مقابل 58% لـ K3؛ وفي Terminal-Bench 4.0 يحققان 27% و13% على الترتيب. نرى أن ذلك يوضح كيف يغير نوع المهمة ترتيب النماذج. مقارنة AA بشروط متماثلة

للتطبيقات التي تركز على تحليل المواد الطويلة، نوصي بالتركيز على K3. ولأتمتة سير العمل وعمليات الطرفية والاستدعاءات المتكررة، نعتبر V4.1 Flash مرشحًا مهمًا، ونقارن معدلات النجاح وتكاليف التنفيذ الكاملة معًا.

مقارنة Claude Fable 5.1: فجوة في برمجة الطرفية مع جدوى اختبار الوثائق الطويلة منفصلًا

تحت إعداد Default Fallback أعلاه، يحقق Claude Fable 5.1 درجة 53 في مؤشر الذكاء مقابل 44 لـ Kimi K3، و52% في Terminal-Bench 4.0 مقابل 13%. سنستخدم Fable 5.1 مرجعًا مهمًا لبرمجة الطرفية المعقدة. يحقق K3 درجة أعلى في AA-LCR v1.1 وتكلفة أقل لمهمة التقييم. مقارنة AA بشروط متماثلة

للتطبيقات التي تجيب عن أسئلة محددة بعد قراءة مصادر متعددة، ننصح باختبار K3 منفصلًا. وللمهام التي تتطلب تشغيلًا متواصلًا للطرفية وإصلاح البيئة والتحقق الهندسي، نركز أكثر على النجاح من أول محاولة وعدد التدخلات البشرية قبل تقرير جدوى تكلفة النموذج الإضافية.

مقارنة GPT-5.6 Sol: نتائج مختلفة للوثائق الطويلة بتكاليف مهام كاملة متقاربة

يحقق Kimi K3 درجة أعلى في AA-LCR من GPT-5.6 Sol، بينما يتقدم GPT-5.6 Sol في مؤشر الذكاء وTerminal-Bench 4.0. ونولي اهتمامًا خاصًا لتكلفة المهمة: نحو $2.00 و$1.99 على الترتيب في مجموعة التقييم هذه، وهما متقاربتان جدًا. مقارنة AA بشروط متماثلة

لذلك ننصح بمقارنة التكلفة بعد إتمام المهمة كلها، بما فيها التفكير والتفاعل مع الأدوات والإعادات والإجابة النهائية. أعطِ أولوية لمقارنة K3 في التحليل كثيف المعلومات، واستخدم GPT-5.6 Sol مرجعًا رئيسيًا لمهام هندسة الطرفية. واختر التوجيه في النهاية بناءً على إتمام المهام الفعلي في عملك.

لماذا تستخدم Kimi K3 عبر API Hop؟

فوترة حسب الاستخدام وتحسين تكلفة النماذج

تتبع الرسوم أسعار API Hop الحالية والاستخدام الفعلي. أضف رصيدا عند الحاجة.

نماذج ذكاء اصطناعي وواجهات بيانات موحدة مع وصول لعدة نماذج في مكان واحد

يربط مفتاح API واحد عدة نماذج ذكاء اصطناعي وخدمات بيانات، مما يقلل تكاليف التكامل ويتيح التبديل بنقرة واحدة. تحتاج تطبيقات الأعمال إلى الذكاء الاصطناعي والبيانات معا.

سجلات الاستدعاءات وضوابط وصول التطبيقات مع وضوح لكل استدعاء

يُسجل كل استدعاء API في لوحة معلوماتك. أنشئ مفاتيح API منفصلة للتطبيقات المختلفة.

قيّم المخرجات وفق مهمتك

استخدم معرّف النموذج الموثق والمعلمات المدعومة عبر API Hop. قيّم المخرجات وفق معايير قبولك، ثم افحص سجلات الاستخدام وبيانات الاستجابة الوصفية قبل الاستخدام الإنتاجي. اسم النموذج أو المثال لا يضمن كل نتيجة.

كيفية استخدام Kimi K3 على API Hop

بعد إنشاء مفتاح API في لوحة التحكم، اتبع الوثائق لبدء استخدام Kimi K3.

جهّز حسابك واختبر عبر الإنترنت

سجّل الدخول وتحقق من رصيدك وأنشئ مفتاح API.

جرّبه في مساحة التجربة

استكشف قدرات النموذج في مساحة التجربة لمعرفة أفضل طريقة لاستخدامه.

ادمج Kimi K3 في أعمالك

اتبع وثائق المطورين لدينا لدمج Kimi K3 في أعمالك.

ترقيات النماذج المستقبلية

للتبديل إلى نموذج أحدث، تأكد أولا من أن دليل النماذج لمفتاح API يعيد معرّفه الدقيق. إذا كان يدعم نقطة النهاية وحقول الطلب نفسها، فحدّث معرّف النموذج ثم اختبر تنسيقات الاستجابة والبث وحدود الإخراج والفوترة قبل إرسال حركة إنتاجية. لمهام الصور أو الفيديو غير المتزامنة، تحقق أيضا من إرسال المهمة واستطلاع الحالة واسترجاع النتيجة.

أسئلة شائعة عن Kimi K3 API

ما نقطة النهاية واسم النموذج لاستدعاء Kimi K3 عبر API Hop؟

نقطة نهاية Kimi K3 الحالية لدينا هي POST https://api.apihop.ai/v1/chat-completions، ومعرّف النموذج kimi-k3، وتستخدم المصادقة مفتاح API من API Hop. تحقق من الاتصال أولًا بالطلب البسيط أدناه، ثم أضف المعاملات الاختيارية واحدًا تلو الآخر. وثائق API Hop Kimi API

curl -X POST "https://api.apihop.ai/v1/chat-completions" \
  -H "Authorization: Bearer $APIHOP_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Organize this requirement into goals, constraints, and acceptance criteria: create an admin dashboard for internal employees with email login and password reset."}
    ],
    "stream": false
  }'

يستخدم نموذج API Hop هذا واجهة Chat Completions الموحدة، وليس OpenAI Responses أو Claude Messages.

هل يدعم Kimi K3 التدفق وأسئلة المتابعة؟

نوفر استجابات متدفقة وغير متدفقة. يعيد ضبط stream: true أحداث SSE؛ ويعيد stream: false أو حذف الحقل JSON كاملة. ننصح بالتدفق للواجهات التي تعرض النتائج تدريجيًا. وثائق API Hop Kimi API

لأسئلة المتابعة، يجب أن يدير التطبيق سجل المحادثة وفق بروتوكول التكامل، وأن يضمّن السياق المناسب في الطلبات اللاحقة. تضيف الذاكرة في الأداة عبر الإنترنت جولات قابلة لإعادة الاستخدام من المحادثة الحالية. ننصح بالاحتفاظ بالمواد المرتبطة بالسؤال ومراقبة تكلفة رموز الإدخال مع نمو السجل. شرح سياق الأداة عبر الإنترنت

لا تستمر ذاكرة ساحة التجربة بين الجلسات. يترك تعطيلها السجل مرئيا لكنه يستبعده من الطلبات الجديدة. لا تضاف الردود الفاشلة أو الموقوفة أو المقتطعة أو غير القابلة لإعادة الاستخدام إلى السجل العادي.

0

لماذا قد تُقتطع الإجابة رغم دعم Kimi K3 لسياق مليون رمز؟

نفحص أولًا سعة السياق وميزانية الإخراج منفصلتين. يضبط max_tokens في API Hop مخصص الإخراج الذي يشترك فيه التفكير والإجابة النهائية. إذا كان صغيرًا جدًا، فقد تنتهي الاستجابة بـ finish_reason: "length" قبل اكتمال الإجابة. شرح ميزانية الإخراج في API Hop

عند ظهور length، ننصح بفحص كفاية المساحة المخصصة للتفكير والإجابة قبل زيادة الميزانية أو تقسيم المهمة إلى خطوات. وإذا أشار الخطأ إلى تجاوز حد السياق، فأزل السجل غير المرتبط والمواد المكررة.

أخيرًا، نوضح نقطة: سياق المليون رمز لا يعني الحصول على نتائج جيدة فعلًا عند هذا الحجم. إذا كانت الصحة أولويتك، فإن ضبط طول السياق هو خيارك الوحيد حتى الآن.

يجب على عملاء API التمييز بين reasoning_content وcontent النهائي.

0

كيف أتعامل مع أخطاء 400 و401 و402 و429 عند استدعاء Kimi K3؟

ننصح بفحص حالة HTTP أولًا، ثم code العددي في الاستجابة. تعرّف وثائق Chat Completions في API Hop الأخطاء الشائعة كما يلي. وثائق استجابات الأخطاء في API Hop

حالة HTTPcode العدديالمعنىالإجراء الذي نوصي به
40010000طلب غير صالحفحص model وmessages وأنواع الحقول والمعاملات الاختيارية
40120000مصادقة مفقودة أو غير صالحةفحص مفتاح API Hop API وترويسة مصادقة Bearer
40240000رصيد متاح غير كافٍفحص رصيد الحساب والمخصص الذي يحتاج إليه الطلب
42940001الطلب خاضع لحد المعدلتقليل التزامن والتكرار، وإعادة المحاولة بفواصل متزايدة

ننصح ببدء التشخيص بالطلب البسيط، ثم إعادة المعاملات واحدًا تلو الآخر. عالج حالة HTTP وcode في الاستجابة منفصلين. وإذا استمرت المشكلة، فاحتفظ بمعرّف الطلب من الاستجابة والمعاملات ذات الصلة لمساعدتنا على تحديد الإخفاق.

عند 403 تحقق من صلاحيات النموذج في الكتالوج الظاهر لمفتاحك. شخص أخطاء 502 و503 و504 وأخطاء SSE داخل البث من استجابة الخطأ كاملة.

هل تقبل ساحة تجربة Kimi K3 الصور أو ملفات PDF أو الفيديو؟

توفر هذه الصفحة محادثات نصية دون أدوات لرفع الملفات أو الصور. يتطلب الفهم البصري الأصلي واجهة تدعم تلك المدخلات. لا تنزل هذه الأداة الملفات المرتبطة أو تقرأ الوثائق الخارجية أو تبحث في الويب تلقائيا. استخرج النص ذي الصلة أولا عند الاختبار هنا.

هل يستطيع طلب واحد إرجاع بدائل متعددة أو ضمان صحة JSON؟

يدعم Kimi K3 فقط n=1 عبر API Hop. اطلب بدائل متعددة ضمن إجابة واحدة. بالنسبة إلى JSON، حدد الحقول والأنواع وسلوك القيم المفقودة، ثم تحقق في تطبيقك من الصياغة والمخطط والمعنى في سياق العمل.

واجهات نصوص ذات صلة