Cosa si nasconde realmente dietro i numeri da record della Kimi K3

Kimi K3 è online dal 16 luglio e i titoli dei giornali danno l’impressione che la Cina abbia appena superato gli Stati Uniti. Con 2,8 trilioni di parametri, è il modello più grande i cui pesi sono destinati a essere resi pubblici. Alcuni osservatori lo definiscono già il prossimo «momento DeepSeek».

La frase più interessante su questo modello, tuttavia, non si trova nei titoli dei giornali, bensì nel blog tecnico di Moonshot. Lì il produttore scrive che le prestazioni complessive sono ancora inferiori a quelle dei modelli proprietari più potenti, ovvero Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol. È raro che un’azienda presenti il proprio prodotto ammettendo che non sia il migliore. Ed è proprio per questo che questi numeri da record meritano un’analisi più approfondita.

Abbiamo già riportato la semplice notizia che K3 è disponibile e può essere provato gratuitamente. Questo articolo riguarda ciò che verrà dopo.

Il primo posto e cosa misura realmente

K3 vince effettivamente un importante confronto. Nella «Frontend Code Arena», dove gli utenti vedono due risultati affiancati e scelgono quello migliore senza sapere quale modello lo abbia prodotto, K3 si classifica al primo posto. Superando anche Claude e GPT.

Il problema: questo test misura il gusto personale. Gli utenti valutano quale interfaccia web preferiscono. Ciò la dice lunga sul design e poco sulla correttezza. Chiunque interpreti questo risultato come «Kimi batte i modelli statunitensi» non ha colto la differenza tra una classifica di preferenze e un test di accuratezza.

Perché le tabelle di benchmark richiedono un’attenta lettura

Moonshot pubblica le proprie misurazioni, e la parte interessante si trova nelle note a piè di pagina. A seconda del benchmark, ciascun modello è stato eseguito in un diverso ambiente di esecuzione (agent harness), a volte KimiCode, a volte Claude Code, a volte Codex. Si tratta di condizioni di partenza diverse, non di una gara alla pari sullo stesso tracciato.

In uno dei test di codifica, la stessa Moonshot ammette che Claude Fable 5 ha dovuto ricorrere a soluzioni di ripiego nel 35 per cento dei compiti, il che potrebbe averne abbassato il punteggio. In un altro test, K3 raggiunge il punteggio massimo solo grazie a una tecnica che comprime il contesto a 300.000 token. Senza tale gestione del contesto, il punteggio cala.

Quanto facilmente tali cifre possano ribaltarsi è dimostrato da una valutazione condotta dalla società di analisi indipendente Artificial Analysis. In tale valutazione, Kimi K3 registra il 49% in una metrica relativa alle «allucinazioni». Sembra un punteggio modesto. La scala, tuttavia, è invertita: conta la frequenza con cui il modello non commette errori. Un valore più alto è indicativo di una prestazione migliore e, nella stessa classifica, Claude Fable 5 si colloca al di sotto di K3 con il 45%, mentre diverse varianti di GPT-5.6 si trovano molto più indietro.

Una regola da tenere a mente: prima di dare credito al titolo di un benchmark, verifichi cosa sia stato misurato esattamente e in che direzione sia orientata la scala.

È possibile eseguire K3 autonomamente?

Per i nostri lettori, questa è la vera domanda. La risposta onesta è che, per gli utenti comuni, ciò non farà praticamente alcuna differenza, anche una volta resi pubblici i pesi. Il motivo è semplicemente la dimensione.

Facciamo un rapido calcolo. Moonshot addestra K3 sin dall’inizio in un formato numerico compatto chiamato MXFP4, che utilizza circa quattro bit per peso. I pesi, detti anche parametri, sono i valori numerici appresi che costituiscono un modello di IA. Con 2,8 trilioni di parametri, si arriva a circa 1,4 terabyte solo per il file del modello. Non gigabyte. Terabyte. Per avere un’idea: un modello tipico con otto miliardi di parametri, del tipo che gira su un portatile ben equipaggiato, occupa circa cinque gigabyte.

La stessa Moonshot raccomanda di eseguire K3 su configurazioni di supernodi dotate di 64 o più acceleratori. Non si tratta di un’eccessiva cautela, bensì della semplice conseguenza di tali dimensioni. Una singola scheda grafica professionale con 96 gigabyte di memoria presenta un divario di oltre un fattore dieci.

"Open weights" non significa quindi che potrete eseguire questo modello a casa vostra. Significa che ricercatori, aziende e fornitori di servizi cloud potranno scaricarlo, esaminarlo ed eseguirlo sulla propria infrastruttura, anziché limitarsi a noleggiarlo tramite i server di Moonshot. Si tratta di un aspetto prezioso, ma è qualcosa di diverso da ciò che molte persone immaginano.

Se desiderate davvero utilizzare l’IA senza il cloud sul vostro computer, i modelli di piccole dimensioni realizzati appositamente per questo scopo rappresentano la scelta giusta. Abbiamo illustrato come funziona e quali sono i requisiti hardware necessari in un articolo a parte.

Una nota a margine per i più curiosi dal punto di vista tecnico: poiché K3 è stato addestrato con questa bassa precisione sin dal primo giorno, il formato compatto rappresenta lo stato originale, non un modello ridotto a posteriori. La consueta domanda relativa al costo in termini di qualità derivante dalla riduzione delle dimensioni non si pone in questo caso.

Quanto costa nella pratica

La fatturazione avviene in token, piccoli frammenti di testo di solito composti da pochi caratteri. Tramite l’API, Moonshot addebita 3 dollari per ogni milione di token in ingresso e 15 dollari per ogni milione di token in uscita. Gli input ripetuti vengono fatturati a 30 centesimi, un costo decisamente inferiore.

Ciò fa sì che K3 non sia più un affare. Costa circa tre volte di più del proprio predecessore, che addebitava poco meno di un dollaro per ogni input. Rispetto a Claude Fable 5, che costa 10 e 50 dollari, K3 è chiaramente più economico. Claude Sonnet 5, tuttavia, lo batte ancora sul prezzo con la sua attuale offerta di lancio a 2 e 10 dollari e eguaglierà K3 solo a settembre. L’era dei modelli cinesi che competono principalmente sul prezzo sta volgendo al termine presso Moonshot.

C’è un altro aspetto che è facile trascurare. Attualmente, K3 opera sempre al massimo livello di impegno. Moonshot prevede di aggiungere in seguito modalità più snelle. Ciò rende le risposte esaustive, ma significa anche che persino una domanda semplice innesca un costoso processo di ragionamento. Misurazioni indipendenti rilevano inoltre che il modello produce circa 62 token al secondo, collocandosi nella fascia media in termini di velocità.

Cosa succede ai vostri input

Per chiunque provi K3 nell’app o sul sito web, questa è la sezione più importante. L’informativa sulla privacy di Moonshot afferma chiaramente che gli input, gli audio, le immagini, i video e i file vengono elaborati per fornire e migliorare i servizi, includendo esplicitamente l’addestramento e l’ottimizzazione dei propri modelli.

Nella politica non è presente alcun pulsante dedicato per disattivare l’addestramento sui propri contenuti. Si fa riferimento ai diritti generali degli interessati, che è possibile esercitare tramite le impostazioni del proprio account o inviando un’e-mail al referente per la privacy. ChatGPT e Claude, al contrario, inseriscono un pulsante di attivazione/disattivazione direttamente nelle impostazioni.

Inoltre, nell’informativa si precisa che i dati raccolti includono l’indirizzo IP, gli identificatori del dispositivo, gli ID di sessione e di conversazione e, laddove le impostazioni del dispositivo lo consentano, i dati presenti negli appunti. Per quanto riguarda la sede di archiviazione, l’informativa indica solo che i dati potrebbero essere trasferiti a server situati al di fuori del Paese di residenza dell’utente. Non viene specificato alcun Paese. Il fornitore è Moonshot AI PTE. LTD., con sede a Singapore, e l’informativa è datata 7 luglio 2025.

Per un test con attività innocue, ciò è accettabile. Per le informazioni interne all’azienda, i dati dei clienti o i documenti privati, si applica la stessa regola prevista per qualsiasi servizio cloud, solo che in questo caso si tratta di un fornitore i cui termini contrattuali prevedono esplicitamente l’utilizzo dei dati per l’addestramento del modello.

Chi trae il massimo vantaggio da Kimi K3

Provarlo non costa nulla. Due gruppi ne trarranno il massimo vantaggio: chiunque si occupi di sviluppo o progettazione e chiunque lavori regolarmente con documenti molto lunghi. K3 eccelle dove il codice e la grafica si incontrano, nelle interfacce web, nel 3D e nell’animazione. La finestra di contesto da un milione di token è un vero punto di forza per i testi lunghi, e l’elaborazione delle immagini è integrata.

Se desiderate la migliore qualità delle risposte o l’esperienza più fluida, i modelli statunitensi di punta rimangono la scelta migliore. Lo afferma la stessa Moonshot. E chiunque speri di poter installare presto un modello all’avanguardia sul proprio computer dovrebbe tenere a mente quei 1,4 terabyte.

L’aspetto straordinario di K3 non è tanto la posizione in classifica quanto la rapidità con cui si evolve. Un’azienda cinese sta realizzando un modello alla pari con i migliori al mondo e sta rendendo accessibili i dati del modello. Due anni fa, sarebbe stato difficile immaginarlo.