Moonshot
Moonshot's open-weight flagship that sees: screenshots, charts and video frames in, a million tokens of context, reasoning always on.
1M tokens
Contexto
Not publicly disclosed
Corte
32,768 tokens
Saída máxima
Rápido
Velocidade
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.
Cole o erro e a captura de tela; o K3 lê os dois e corrige o que realmente importa.
Um milhão de tokens: repositórios inteiros, arquivos de logs e conjuntos de documentos em uma só conversa.
Uso de ferramentas em vários passos, com raciocínio ativo do início ao fim do trabalho.
Gráficos, diagramas, mockups de interface e quadros de vídeo como entrada de primeira classe.
Tuned to this model — click any line to copy.
O Kimi K3 é o carro-chefe da Moonshot AI, lançado em julho de 2026 como sucessor do Kimi K2.5. É um modelo mixture-of-experts de 2,8 trilhões de parâmetros que ativa 16 dos seus 896 experts por token, construído sobre o Kimi Delta Attention e os resíduos de atenção da Moonshot, e vem com visão nativa, janela de contexto de 1 milhão de tokens e pesos abertos. No NinjaChat, Kimi K3 está incluído em todos os planos, junto com o restante do catálogo de modelos.
Duas coisas diferenciam o K3 no uso diário. Ele enxerga: imagens e quadros de vídeo entram direto na conversa, então ele consegue ler a captura de tela de um build que falhou, um gráfico de um relatório ou um frame de um clipe e raciocinar sobre isso junto com o seu texto. E ele mantém tudo à vista: um milhão de tokens de contexto significa que um repositório grande, uma longa sequência de logs e testes ou uma pilha de documentos cabem em uma única sessão, sem resumir pelo caminho.
A Moonshot criou o K3 para trabalhos de longo alcance. O raciocínio está sempre ativo, com um nível de esforço que você pode aumentar nos casos difíceis, e o modelo é excepcionalmente bom em coordenar ferramentas ao longo de muitos passos: navegar por uma base de código, executar comandos, ler a saída e ajustar. Isso o torna uma escolha forte para agentes de programação, trabalho de front-end que mistura código com julgamento visual e tarefas de pesquisa que costuram muitas fontes.
Ele também tem pesos abertos, o que importa se você se preocupa com a origem do seu modelo ou quer a opção de rodá-lo por conta própria mais tarde. No NinjaChat ele fica ao lado de Claude, GPT-5.6 e Gemini, então a pergunta prática é qual deles se encaixa na tarefa: K3 para problemas que juntam visual e código e para contextos enormes, os outros quando seus ecossistemas ou estilos combinam mais com você.
Do zero ao seu primeiro resultado em menos de um minuto.
01
Crie uma conta no NinjaChat e escolha um plano
02
Abra o chat e escolha o Kimi K3 na lista de modelos
03
Solte capturas de tela, arquivos ou uma pasta inteira de contexto
04
Peça o trabalho inteiro, não um trecho; o K3 planeja ao longo das etapas
05
Compare o mesmo prompt no Claude ou no GPT-5.6 com um clique
Comparações honestas — onde o {model} vence e onde não vence.
Visão nativa, um conjunto de experts muito maior e trabalho agêntico de longo alcance mais forte
O K2.5 continua sendo um modelo de texto capaz e mais barato
Pesos abertos, entrada nativa de quadros de vídeo e uma janela de contexto comparável
O Opus 5 lidera nos benchmarks de programação agêntica e no acabamento das ferramentas
Pesos abertos e raciocínio multimodal forte a um custo menor
O Sol tem o nível de raciocínio mais profundo da família da OpenAI
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