Moonshot
Kimi K3 온라인 채팅
Moonshot's open-weight flagship that sees: screenshots, charts and video frames in, a million tokens of context, reasoning always on.
1M tokens
컨텍스트
Not publicly disclosed
학습 기준일
32,768 tokens
최대 출력
빠름
속도
Straight from Kimi K3
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.
이럴 때 활용하세요
코드와 스크린샷을 함께
에러와 스크린샷을 함께 붙여넣으면 K3가 둘 다 읽고 진짜 원인을 고칩니다.
초장문 컨텍스트
100만 토큰: 저장소 전체, 로그 아카이브, 문서 묶음을 한 스레드에.
에이전트 작업
작업 내내 추론을 유지하며 여러 단계에 걸쳐 툴을 사용합니다.
시각적 추론
차트, 다이어그램, UI 목업, 비디오 프레임을 정식 입력으로 처리합니다.
Prompts to steal
Tuned to this model — click any line to copy.
Kimi K3 소개
Kimi K3는 2026년 7월에 Kimi K2.5의 후속작으로 공개된 Moonshot AI의 플래그십 모델입니다. 896개 전문가 중 토큰마다 16개를 활성화하는 2.8조 파라미터 규모의 MoE 모델로, Moonshot의 Kimi Delta Attention과 어텐션 레지듀얼을 기반으로 설계되었으며, 네이티브 비전과 100만 토큰 컨텍스트 윈도우, 오픈 웨이트를 제공합니다. NinjaChat에서는 Kimi K3 모델이 다른 모델들과 함께 모든 요금제에 포함됩니다.
실제 사용에서 K3를 남다르게 만드는 요소는 두 가지입니다. 먼저, 봅니다. 이미지와 비디오 프레임이 대화에 그대로 들어가기 때문에 실패한 빌드의 스크린샷, 보고서 속 차트, 영상 속 한 장면을 읽고 텍스트와 함께 추론할 수 있습니다. 그리고 전체를 한눈에 담아 둡니다. 100만 토큰의 컨텍스트는 대형 저장소, 길게 이어진 로그와 테스트 기록, 또는 수북한 문서 묶음을 중간 요약 없이 한 세션에 담을 수 있다는 뜻입니다.
Moonshot은 K3를 긴 호흡의 작업을 위해 만들었습니다. 추론은 항상 켜져 있고 어려운 문제에서는 추론 강도를 높일 수 있으며, 여러 단계에 걸쳐 툴을 조율하는 능력이 특히 뛰어납니다. 코드베이스를 탐색하고, 명령을 실행하고, 결과를 읽고, 다시 방향을 조정하는 식이죠. 덕분에 코딩 에이전트, 코드와 시각적 판단이 섞이는 프런트엔드 작업, 여러 출처를 엮어야 하는 리서치 작업에 강력한 선택지가 됩니다.
또한 오픈 웨이트 모델이라는 점도 중요합니다. 모델의 출처를 따지거나 나중에 직접 구동할 여지를 남기고 싶다면 의미가 큽니다. NinjaChat에서는 Claude, GPT-5.6, Gemini와 나란히 놓여 있으므로, 결국 현실적인 질문은 어떤 작업에 무엇이 맞느냐입니다. 시각 자료와 코드가 얽힌 문제나 초대형 컨텍스트에는 K3를, 각자의 생태계나 문체가 더 잘 맞을 때는 다른 모델을 쓰면 됩니다.
Kimi K3 사용 방법
1분 안에 첫 결과물까지.
01
NinjaChat 계정을 만들고 요금제를 선택하세요
02
채팅을 열고 모델 목록에서 Kimi K3를 선택하세요
03
스크린샷, 파일, 폴더 하나 분량의 자료를 통째로 넣으세요
04
일부가 아니라 작업 전체를 요청하세요. K3는 단계를 나눠 계획합니다
05
같은 프롬프트를 클릭 한 번으로 Claude나 GPT-5.6과 비교해 보세요
더 나은 결과를 위한 팁
- 스크린샷을 설명하지 말고 스크린샷 자체를 주세요
- 어려운 문제라면 답하기 전에 더 깊이 추론하도록 요청하세요
- 코드와 시각 요소가 만나는 프런트엔드 작업에 활용하세요
- 긴 프로젝트는 한 스레드에서 이어가세요. 컨텍스트는 그러라고 있는 겁니다
Kimi K3 vs 다른 대안들
{model}이 앞서는 부분과 그렇지 않은 부분, 솔직하게 비교합니다.
