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O Kimi K3 (Moonshot AI) é o maior modelo open-weight frontier na Tess: 2,8T de parâmetros totais (104B ativos por token), visão nativa e 1M de contexto. Use para coding de longo horizonte, agentes e knowledge work multimodal.

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O que mudou em relação ao Kimi K2.6

Arquitetura MoE (896 experts, 16 ativos por token). A Tess expõe três níveis de reasoning; Max é o mais profundo (default da Moonshot no lançamento).

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Preços (créditos Tess)

Valores alinhados a Modelos e Custos (créditos por 100 tokens). Mesma tarifa em todos os níveis: Leituras de contexto em cache são cobradas abaixo de um input completo.
Placeholder de print — seletor de modelos: Capture o seletor do chat com Kimi K3 (Low / High / Max) visível.

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Casos de uso ideais na Tess

  1. Coding de longo horizonte — repositórios grandes, refactors multi-file, agentes de código
  2. Workflows agênticos persistentes com tool loops
  3. Knowledge work multimodal (documentos, imagens e vídeo no mesmo contexto)
  4. Reasoning profundo com Kimi K3 Max
  5. Workloads open-weight que ainda precisam de capacidade frontier
  6. Sessões longas (1M de contexto) sem trocar de modelo
Boas práticas
  • Use Low para rascunho e volume; High como default; reserve Max para tarefas de planejamento pesado.
  • O K3 custa mais que o K2.6 — não troque como default em extração barata.
  • Aproveite cache de contexto em threads longas para reduzir input.
Veja também: Modelos e Custos.