Moonshot
Moonshot's open-weight flagship that sees: screenshots, charts and video frames in, a million tokens of context, reasoning always on.
1M tokens
コンテキスト
Not publicly disclosed
学習カットオフ
32,768 tokens
最大出力
高速
速度
Three prompts, three unedited answers, generated on September 2, 2026 through NinjaChat. Click the prompt to copy it and run it yourself.
Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests. Keep the whole answer under 40 lines of code.
def merge_intervals(intervals):
"""Merge overlapping intervals. Each interval is [start, end]."""
merged = []
for start, end in sorted(intervals):
if merged and start <= merged[-1][1]:
merged[-1][1] = max(merged[-1][1], end)
else:
merged.append([start, end])
return merged
def test_merge_intervals():
# Overlapping and disjoint intervals
assert merge_intervals([[1, 3], [2, 6], [8, 10], [15, 18]]) == [[1, 6], [8, 10], [15, 18]]
# Touching intervals merge; unsorted input handled
assert merge_intervals([[5, 7], [1, 4], [4, 5]]) == [[1, 7]]
# Empty and single-interval edge cases
assert merge_intervals([]) == [] and merge_intervals([[2, 3]]) == [[2, 3]]
test_merge_intervals()
print("All tests passed.")
The function sorts intervals by start time, then walks through once, extending the last merged interval when there's overlap. Runs in O(n log n) time.
Read: We ran the same 3 prompts on 12 AI models — Unedited answers, latency and price for every model, measured through the NinjaChat API in September 2026.
Served by Moonshot via OpenRouter as kimi-k3. Answers vary run to run; these are one take each, not the best of several.
エラーとスクリーンショットを貼るだけ。K3は両方を読み、正しい箇所を直します。
100万トークン。リポジトリ全体、ログアーカイブ、資料一式を1スレッドに。
作業全体を通じて推論を維持したまま、多段階のツール活用をこなします。
グラフ、図表、UIモックアップ、動画フレームを一級の入力として扱います。
Tuned to this model — click any line to copy.
Kimi K3はMoonshot AIの旗艦モデルで、Kimi K2.5の後継として2026年7月にリリースされました。2.8兆パラメータの専門家混合(MoE)モデルで、896人の専門家のうち16人をトークンごとに起動します。Moonshot独自のKimi Delta Attentionとアテンション残差の上に構築され、ネイティブ視覚認識、100万トークンのコンテキストウィンドウ、オープンウェイトを備えています。NinjaChatでは、Kimi K3はほかのモデルとともにすべてのプランに含まれています。
日常的な使用でK3が際立つ点は2つあります。まず「見える」こと。画像や動画フレームをそのまま会話に投入できるため、失敗したビルドのスクリーンショット、レポート内のグラフ、クリップの1フレームを読み取り、テキストと合わせて推論できます。そして「全体を視野に入れ続ける」こと。100万トークンのコンテキストがあれば、大規模なリポジトリ、ログとテストの長いスレッド、大量のドキュメント一式を、途中で要約することなく1つのセッションに収められます。
MoonshotはK3を長丁場の作業のために設計しました。推論は常時オンで、難しいケースでは推論の深さを引き上げられます。また、多段階にわたるツールの連携が非常に得意です。コードベースを辿り、コマンドを実行し、出力を読んで調整する——こうした流れをこなせるため、コーディングエージェント、コードと視覚的判断が交わるフロントエンド作業、多数の情報源をつなぎ合わせるリサーチ業務に有力な選択肢となります。
さらにオープンウェイトである点も重要です。モデルの出自を重視する方や、将来的に自前で動かす選択肢を残したい方に向いています。NinjaChatではClaude、GPT-5.6、Geminiと並んで利用できるので、実際の問題は「タスクにどれが合うか」です。視覚+コードの課題や巨大なコンテキストにはK3、エコシステムや応答スタイルが合う場面では他のモデルを選べます。
ゼロから最初の結果まで、1分もかかりません。
01
NinjaChatのアカウントを作成し、プランを選ぶ
02
チャットを開き、モデル一覧からKimi K3を選択
03
スクリーンショット、ファイル、フォルダ丸ごとの資料を投入
04
断片ではなく作業全体を依頼。K3は複数ステップにわたって計画します
05
同じプロンプトをClaudeやGPT-5.6でワンクリック比較
正直な比較 — {model}が優れている点と、そうでない点。