キミ
無料
Kimi は、Moonshot AI によって開始された
キミ
キミのコアパラメータと統計
Kimi の製品ポジショニングは、国内の AI アシスタントの中でも独特です。長いコンテキストから開始して、一般的な対話、深い推論、プログラミング支援、マルチエージェントのコラボレーションをカバーする完全な製品マトリックスを徐々に構築します。最新の K3 フラッグシップ モデルは、機能の上限を新たな高みに押し上げ、 
豆包 および Qwen との差別化された競争を形成します。
| 寸法 | 重要な情報 |
|---|---|
| 製品のポジショニング | ロングコンテキスト AI アシスタント + マルチエージェント コラボレーション プラットフォーム |
| フラッグシップモデル｜ K3 (1M トークンコンテキスト) | |
| 主力モデル | K2.6 インスタント (256k コンテキスト) |
| プログラミング専門分野 | K2.7 コード (256k コンテキスト) |
| コアコンピテンシー | 長い文書の理解、深い推論エージェント プログラミング、マルチモーダル ビジョン |
| 端子カバー | ウェブ、iOS、Android、API |
| 製品マトリックス | チャット、コード、作業ベータ版、スライド、シート、ドキュメント、ウェブサイト、スウォーム、ディープリサーチ |
| 所属場所 | CN |
| 競争力のある範囲 | 国内大容量AIアシスタント・インテリジェントエージェント市場 |
バージョン マトリックスの説明: K3 はフラッグシップとして位置付けられており、難しい推論や大規模なコンテキスト タスクを指向しています。コストと品質の両方を考慮すると、K2.6 が一般的な主力です。 K2.7 コードはプログラミング シナリオに特化しており、3 つはさまざまな効率と予算要件をカバーしています。 K3 の価格は K2.6 の約 3 ～ 4 倍で、非常に高い推論品質を必要とするプロフェッショナルなシナリオに適しています。
キミのユーザーと市場での認知度
Kimi は、長いテキスト処理シナリオにおけるユーザーの認識を強化し、エンタープライズ レベルの API 市場に急速に浸透しました。
C サイド マーケット: キミは、論文の読み取り、レポートの分解、知識の誘導などのタスクで評判を確立しており、ナレッジ ワーカーやヘビーラーニング ユーザーに好まれています。この製品は単一の会話ツールから複数の生産性モジュールを含むプラットフォームに進化し、ユーザーの定着率は徐々に高まってきました。
B サイド市場: Kim オープン プラットフォームは何百万もの開発者を魅了しており、協力エコシステムは複数の業界の主要企業をカバーしています。Tencent Cloud CodeBuddy は Kim K2 Thinking を統合してコード支援機能を提供します。 Jingtai Technology は K2.5 を使用して医薬品および材料の研究開発を加速します。 Keep は、Kimi のマルチモーダル機能を使用して、フィットネス アクションのリアルタイムのキャプチャとフィードバックを実現します。 AlphaEngine は、K2 Thinking に基づいて FinGPT エージェントを構築し、投資研究者がコストを 60% 削減するのに役立ちます (会社の公開事例に応じて) ビジネスコストを削減します。さらに、Cursor、Windsurf、Vercel、Coze、Huawei、Xiaohongshu などのプラットフォームも Kimi モデル エコシステムに接続されています。
業界での評価: Kimi K2.5 は、両方の化学文献ベンチマーク RxnBench リストでトップ 2 にランクされ、Gemini-3 や GPT-5.2 などのトップのクローズドソース モデルと歩調を合わせ、オープンソース モデルに対して大幅なリードを形成しています。
キミのコスト上の利点
- C-side/Individual: 通常、コア機能を体験するために無料版が提供され、高頻度で使用するには有料パッケージのサブスクリプションが必要です。
- API/開発者: 通話量に応じて請求され、独自のシステムに柔軟に統合できる開発チームに適しています。
- 企業/民営化: カスタマイズされた見積もりと展開計画を取得するには、ビジネス オーナーに連絡してください。具体的な価格は、公式のリアルタイム価格ページに準拠します。
キミの主な特徴
Kimi は、単一の会話ツールから、複数の生産性モジュールを含む製品システムに進化しました。コア機能は 4 つの層に分割できます。
対話と推論レイヤー:
- 長いコンテキストの Q&A: K3 は 1M トークンのコンテキスト ウィンドウをサポートしており、非常に長いドキュメント、完全なコード ベース、または複雑な会話履歴を一度に処理し、長いコンテキストでの命令の安定性を維持できます。
- ディープシンキングモード: K2シンキングモードは、インターリーブ推論と300ステップのツール呼び出しをサポートしており、複数ステップの推論と外部情報との対話を必要とする複雑なタスクに適しています。
- マルチモーダル理解: 画像、文書 (PDF/Word/Excel/PPT/TXT) およびその他の形式の入力をサポートし、内容分析、要約、および複数ラウンドの質問を実行します。
エージェントと自動化レイヤー:
- Agent Swarm (マルチエージェント クラスター): 複数の AI エージェントの作成をサポートし、Linux システムの構築、VS Code Web のフォーク、500 以上のペーパー ライブラリの管理などの複雑なタスクを共同で完了し、指示から配信までのエンドツーエンドの自動化を実現します。
- ディープリサーチ: AIリサーチアシスタントモードは、マルチソース情報の検索、相互検証、構造化されたレポート生成を自動的に完了し、競合製品分析、業界調査、論文レビュー、その他のシナリオに適しています。
- スケジュールされたタスク: スケジュールされた情報の概要、リマインダーの監視などのワークフローを実装するための定期的な自動タスクの設定をサポートします。
- Kimi Claw (Web スクレイピング): 組み込みの Web コンテンツ抽出および構造化処理機能。
生産性向上ツール レイヤー:
- Kimi Work Beta: ドキュメントのコラボレーションとプロジェクト管理をカバーするオンライン オフィス スイート。
- Kimi Code: コード生成、リファクタリング、デバッグ、複数ステップの開発をサポートする AI プログラミング アシスタント。
- スライド / ドキュメント / シート / Web サイト: AI を活用したプレゼンテーション、ドキュメント、スプレッドシート、Web ページ生成ツールが組み込まれており、コンテンツから配信までの統合ワークフローを実現します。
- プラグイン (プラグイン システム): 拡張可能なサードパーティ ツールの機能。
API ツール レイヤー (オープン プラットフォームに組み込まれています):
- Web 検索: 適時性を確保するために信頼できる情報源を引用するインターネット検索ツール。
- コードランナー / クイック JS: Python および JavaScript コードのサンドボックス実行コンテキスト。
- メモリ: 会話履歴とユーザー設定を永続的に保存します。
- Excel/フェッチ/日付/変換/Base 64: 構造化データ処理および補助ツールセット。
エキスパート ビュー: Kimi の製品システムは、単純な機能のスタックではありません。長いコンテキストが基本パイプライン、エージェント機能が実行エンジン、生産性ツールが配信ターミナルです。一般的なリンクは次のとおりです。 Deep Research の調査レポートの生成 → Kimi Work の共同編集 → スライドが自動的にプレゼンテーションに変換されます。プロセス全体が 1 つのプラットフォーム内で完了するため、ツール間の切り替えに伴う摩擦コストが排除されます。
キミのモデルとバージョンの進化
Kimi のモデルの反復は、「長いコンテキスト → 深い推論 → マルチモダリティ → プログラミングの専門化 → 主力の強化」というパスを中心に進化します。
| バージョン段階 | 時間 | 反復の焦点 |
|---|---|---|
| 君 初版 | 2023-10 | ロングコンテキスト機能とユーザーへのオープンテストにより製品の差別化を確立 |
| コンテキスト強化期間 | 2024-03 | 論文、法的文書、長いレポートなどのシナリオに適応するコンテキスト ウィンドウの拡張。 |
| K2シリーズ | 2025-11 | 思考モードの導入により、推論およびコーディング タスクの機能が飛躍的に向上し、300 ステップのツール呼び出しがサポートされています。 |
| K2.5 | 2026年1月 | マルチモーダルな理解の強化、化学文献や科学研究チャートなどの専門的なシナリオにおけるブレークスルー |
| K2.6 インスタント | 2026年2月 | 最適化された応答速度、ビジュアル/テキスト デュアル モード、256k コンテキストをサポート |
| K2.7 コード | 2026年4月 | プログラミング特化モデル、ロングコンテキスト命令準拠の安定性向上 |
| K3フラッグシップ | 2026年6月 | 1M コンテキスト ウィンドウ、能力上限の包括的な改善 |
K3 フラッグシップモデル
K3 は、キミのこれまでで最も強力なモデルです。 1M トークンのコンテキスト ウィンドウは、超長文書分析、大規模なコード ベースの理解、複雑な複数ラウンドの推論などのタスクに大きな利点をもたらします。価格はハイエンド範囲（出力 100 円/MTok）で、非常に高い品質が要求されるプロフェッショナルなシナリオを対象としています。
K3 の主な機能のハイライト:
- 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウ: 数十の学術論文を操作したり、大規模なコード ベースを完成したり、非常に長い会話履歴を一度に操作したりできます。超ロングコンテキストにおける命令追従の安定性と情報取得の精度を維持することが、K3 モデルと通常のロングコンテキストモデルの主な違いです。
- Agent Swarm の緊密な統合: K3 は、Kimi Agent Swarm 機能の基礎となるエンジンであり、複雑なエンジニアリング タスク (要件分析からコード生成、テスト実行までのエンドツーエンドの自動化) を完了するために連携する複数の AI エージェントの作成をサポートします。
- 深層推論の強化: K3 は、K2 思考モードに基づいて推論リンクの精度と効率をさらに最適化し、数学、ロジック、コードなどの難しい推論タスクにおいて Kimi シリーズの最高レベルに達します。
- マルチモーダル理解: 画像、PDF、Office ドキュメントなどの複数の形式の入力の理解と分析をサポートします。
K2.6 / K2.7 コードの主要モデル
K2.6 および K2.7 コードは、256k コンテキスト ウィンドウと同じ価格設定 (出力 27 円/MTok) を共有しているため、日々の開発やナレッジ ワークの主な選択肢となっています。 2 つの違いは、タスクの焦点にあります。K2.6 は一般的な対話と推論、K2.7 はコード プログラミングの専門化です。
キミの技術的優位性
キミの技術的競争力は 3 つのレベルで反映されます。
ロング コンテキスト エンジニアリング機能: 第一世代の製品以来、Kimi はコア セールス ポイントとしてロング コンテキストを使用してきました。 K3 がウィンドウを 100 万トークンまで拡張する理由は、アテンション メカニズムと KV キャッシュの継続的なエンジニアリング最適化です。長いコンテキストの実際的な価値は、単に「より多くのテキストを詰め込む」ということではなく、超長いコンテキストでの命令追従の安定性と検索の精度を維持することです。これが、Kimi と通常の会話モデルの主な違いです。
思考モードとツール呼び出し: K2 シリーズで導入された思考モードでは、モデルが応答する前に内部分析チェーン推論を実行できるため、数学、ロジック、コーディングなど、複数ステップの演繹を必要とするタスクの精度が大幅に向上します。 300 ステップのツール呼び出し機能と組み合わせることで、Kimi は複雑なタスクを独自に計画して実行できます。つまり、情報の検索 → コードの実行 → ドキュメントの読み取り → 包括的な出力で、完全なエージェント パッケージを形成します。
モデル マトリックスのレイアウト: キミは、すべてのシナリオをカバーする単一のモデルを追求するのではなく、K3 (フラッグシップ)、K2.6 (一般)、および K2.7 コード (プログラミング) の階層マトリックスを構築しました。この戦略により、ユーザーはタスクの価値密度と予算制約に基づいて適切なモデルを選択できます。K2.6 はコストを管理するための日常の質疑応答に使用され、K3 は品質を確保するための重要な推論と超長文書に使用されます。
キミの使い方
| 入口 | 使い方 | 一般的なタスク |
|---|---|---|
| きみ.com | ダイレクトダイアログ + サイドバーツールマトリックス | 長い記事の概要、複雑な Q&A、Swarm マルチエージェントの詳細な調査 |
| キミアプリ | モバイルアクセス | 即時質問、音声対話、文書写真分析 |
| オープンプラットフォーム (platform.kimi.com) | API 呼び出し + コンソール管理 | エンタープライズ システム統合、カスタマイズされたワークフロー |
| キミコード | 独立したプログラミング インターフェイス | コード生成、デバッグ、リファクタリング |
典型的なワークフローの例: 長いテキストをアップロードまたは貼り付け → 詳細な推論のために思考モードを選択 → Deep Research を呼び出して外部情報を補足 → Swarm マルチエージェント コラボレーションを使用して複雑なタスクを完了 → スライド/ドキュメントを通じて最終成果物を出力。
API クイック アクセスの例 (Python を例にします):
「」パイソン import openai # OpenAI SDK と互換性あり
client = openai.OpenAI(
api_key="
応答 = client.chat.completions.create( モデル="kimi-k2.6-インスタント", メッセージ=[ {"role": "system", "content": "あなたはプロの研究助手です"}, {"role": "user", "content": "この業界レポートの核心点を分析してください"} ]、 温度=0.3、 max_tokens=4096、 ストリーム=真 )
応答のチャンクの場合: print(chunk.choices[0].delta.content または "", end="") 「」
エンドポイント名とモデル名は公式ドキュメントに準拠しており、API キーは事前にプラットフォーム上で作成およびチャージする必要があります。
キミの製品の価格設定
価格モデルは公式リアルタイム ページに準拠します。通常はフリーミアムやサブスクリプション制が採用されており、基本的な機能は無料で利用できます。 高度な機能や使用頻度が高い場合は有料のサブスクリプションが必要となるため、実際の使用状況に基づいて最適なソリューションを評価することをお勧めします。
キミのアプリケーションシナリオ
学術研究と論文分析: 1M コンテキスト ウィンドウは、単行本全体または数十の論文を一度に処理でき、章レベルの要約、重要な議論の抽出、文献比較、および引用関係の並べ替えをサポートします。研究者は「手作業による論文一読」から「AI事前審査＋手動検証」の連携モードへの時間を短縮できます。
詳細調査と競合分析:詳細調査モードでは、マルチソース情報の検索、相互検証、および構造化されたレポートの生成が自動的に完了します。投資調査機関は、業界分析レポートの作成サイクルを数日から数時間に短縮でき（ワークフロー推論、非公式コミットメントに基づく）、アナリストは情報収集ではなく論理検証に重点を置くことができます。
ソフトウェア エンジニアリングおよびプログラミング支援: Kim Code および K2.7 Code モデルは、コード生成、デバッグ、リファクタリング、およびマルチステップ開発をカバーします。 300 ステップのツール呼び出し機能により、AI は要件の理解からコードの提出までの完全なプロセスを自律的に完了でき、自動テスト生成やレガシー コードの最新化などのシナリオに適しています。
マルチエージェントのコラボレーションと自動化: Agent Swarm は、分業とコラボレーションのための複数の AI エージェントの作成をサポートします。これは、複雑なプロジェクト管理、大規模なドキュメント作成、システム構築、および複数の役割のコラボレーションが必要なその他のタスクに適しています。
エンタープライズ ナレッジ マネジメント: API にアクセスすると、企業は社内ナレッジ ベース、顧客サービス システム、契約レビュー、その他のシナリオに Kim を組み込むことができます。 Tencent Cloud CodeBuddy に Kim K2 Thinking を統合した事例は、Kimi がコード支援と R&D 効率向上の点でエンジニアリング的価値を持っていることを示しています。
キミの該当グループ
-
学生および研究者: 論文の読書、文献レビュー、概念の学習など、高密度の知識資料を扱う必要があります。 K3 の 1M コンテキスト ウィンドウは、教科書全体をカバーすることも、数十の論文の予備審査を一度にカバーすることもできます。不適切なシナリオ: 厳密な引用形式の管理が必要な学術論文でも、慎重な手動編集が必要です。
-
アナリストおよびコンサルタント: 大量の情報から重要な結論を迅速に抽出する必要があります。 Deep Researchは業界調査やレポートの初稿は自動化できるが、戦略的な判断や最終成果物のデータ検証は手動で確認する必要がある。不適切な前提: 情報ソースが狭い、または非公開データが多すぎるシナリオでは、AI の検索能力は制限されます。
-
開発者およびソフトウェア エンジニア: Kim Code および K2.7 Code は、コード生成、デバッグ、およびリファクタリングを支援します。日々の開発や効率の向上には適していますが、実稼働レベルのコードのセキュリティのレビューやアーキテクチャの決定には依然として手動の責任が必要です。境界線には適さない: コードの著作権に関する厳格なコンプライアンス要件がある組織は、AI が生成したコードの所有権の境界を確認する必要があります。
-
エンタープライズ チーム: API 統合を通じて、ナレッジ マネジメント、顧客サービスの自動化、契約レビュー、その他のシナリオを実現します。エンタープライズ バージョンはデータ コンプライアンスと SLA 要件を満たすことができますが、購入前にデータ分離の程度、モデルの微調整の実現可能性、および契約の責任条項を確認する必要があります。不適切なシナリオ: AI 出力エラーが許容されない高リスク領域 (医療診断、金融取引の意思決定など) では、厳格な手動レビュー メカニズムが必要です。
キミの総括と展望
Kimi は、国内の AI アシスタント市場で独自の地位を確立しています。長いコンテキストから始めて、対話、推論、プログラミング、マルチエージェントのコラボレーション、生産性ツールをカバーする完全な製品マトリックスを徐々に構築しています。 K3 フラッグシップ モデルのリリースにより、コンテキスト ウィンドウが 100 万トークンに拡張され、超長時間のドキュメント処理や複雑な推論タスクにおいて差別化された競争力が形成されます。
現在の制限とリスク:
- K3 は価格が高い (出力 100 円/MTok) ため、コスト重視のシナリオでの人気は限られています。実際の費用対効果は、キャッシュ ヒット率とタスク要件に基づいて評価する必要があります。
- 製品機能モジュールの急速な拡張によって引き起こされる複雑さ - ユーザーはあまりにも多くの入り口とツールの選択肢に直面する可能性があり、新規ユーザーが使い始めるには学習コストがかかります。
- 中小規模の開発者向け API サービスの無料割り当てと速度制限戦略は完全には公開されていません。開発者は、購入する前にプラットフォームで実際の使用制限を確認する必要があります。
- 海外市場における国内の大型モデルのコンプライアンスへのアクセスには依然として不確実性があり、国境を越えた展開に携わる企業はデータのローカリゼーション要件を事前に評価する必要があります。
追跡観察ポイント: K3 シリーズの生態学的浸透速度、複雑なエンジニアリング タスクにおける Agent Swarm の実際の完了率、エンタープライズ レベルの API サービスの顧客維持データ、およびマルチモーダルおよびツール呼び出しの分野における Kimi の能力の上限。購入を計画している企業の場合は、コア以外のシナリオでパイロット プロジェクトを開始し、コア ビジネス フローに拡張する前に 1 ～ 3 か月かけて出力品質とコスト モデルを検証することをお勧めします。
競合製品の比較
| 比較寸法 | ツール | 競合他社 A | 競合他社 B |
|---|---|---|---|
| 主要な相違点 | — | — | — |
| 価格 | — | — | — |
| 対象ユーザー | — | — | -- |
キミの使い方
- Webクライアント：公式Webサイトにアクセスし、アカウントを登録することで利用できます。ほとんどの機能はインストールする必要がありません。
- API アクセス: RESTful API を提供し、開発者は API キーを取得して独自のアプリケーションに統合できます。
バージョン情報
- K3フラッグシップモデル ：K3 は、現在までに Kim の最も強力なフラッグシップ モデルであり、100 万トークンのコンテキスト ウィンドウをサポートし、ソフトウェア エンジニアリング、ナレッジ ワーク、深い推論などの最先端のインテリジェント シナリオ向けに設計されています。
- キミの最初のバージョンが公開されました ：Kimi はユーザーにテストを提供しており、ロング コンテキスト機能で差別化を図っています。
- 強化されたロングコンテキスト機能 ：コンテキスト ウィンドウの機能は、論文の閲覧、法的文書、長いレポートの処理などのタスクに適応するためにさらに拡張されています。
- K2シリーズ ：K2 シリーズでは、思考モードが導入されています。これにより、推論およびコーディング タスクの機能が大幅に向上し、300 ステップのツール呼び出しがサポートされます。
- K2.5 マルチモーダル拡張機能 ：K2.5 は、マルチモーダルな理解能力を強化し、化学文献分析や科学研究チャートの理解などの専門的なシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。公式の正確な日付はまだありません。
- K2.6 インスタント ：K2.6 Instant は、長いテキストの理解、複雑な推論と応答速度のためにさらに最適化されており、ビジュアルおよびテキスト入力、思考モードと非思考モード、対話およびエージェント タスクのプログラミングをサポートし、256k のコンテキスト ウィンドウを備えています。
- K2.7 コード ：K2.7 コードは、Kimi の特殊なプログラミング モデルであり、長いコンテキストでより確実に指示に従い、より高い成功率でプログラミング タスクを完了します。コンテキスト ウィンドウは 256k です。公式の正確な日付はまだありません。
ユーザーレビュー