Moonshot AI a présenté Kimi K3, son dernier modèle « open weights », c’est-à-dire qu’on peut le faire tourner sur son infrastructure. Cet acteur chinois met en avant une taille jamais vue pour un LLM ouvert, avec ses 2 800 milliards de paramètres et même s’ils ne seront pas tous actifs en permanence grâce à son architecture MoE (pour Mixture of Experts, que l’on traduirait par mélange d’experts), cela reste en effet un record. Concrètement, ses performances sont comparables aux derniers modèles fermés en date, avec des scores qui approchent, voire dépassent selon les tests, ceux des tout récents Fable 5 ou GPT-5.6 Sol.
Comme le veut la tradition, l’annonce de la nouveauté s’accompagne d’une longue liste de mesures de performances, toutes effectuées par l’entreprise elle-même. S’il est inutile de les explorer dans le détail, ces chiffres restent intéressants pour placer Kimi K3 face aux meilleures IA d’OpenAI et Anthropic. La bonne surprise, c’est que les modèles sont souvent comparables. Sur le test Terminal-Bench qui évalue des tâches complexes nécessitant plusieurs agents, le LLM chinois se place entre ses deux concurrents américains avec un score de 88,3 %, juste derrière GPT-5.6 Sol (88,8) et plutôt loin devant Fable 5 (84,6). Sur le test DeepSWE, le nouveau-venu est sur la troisième marche du podium avec 67,5 points, mais l’écart reste réduit face aux 70 et 73 points respectivement obtenus par Anthropic et OpenAI et son score est même comparable à celui de GPT-5.5.
Au-delà des chiffres, ces résultats illustrent surtout un changement important : un modèle ouvert peut maintenant être jugé face à des LLM fermés les plus récents. Fable 5 est disponible depuis le début du mois seulement, tandis que GPT-5.6 n’est sorti que la semaine dernière ! C’est du jamais vu, il fallait auparavant attendre plusieurs mois pour qu’OpenAI comme Anthropic soient sérieusement concurrencés par une autre solution, d’autant plus une option que l’on peut installer, comme celle-ci.
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C’est intéressant dans le contexte actuel, alors que l’administration américaine espère bloquer les intelligences artificielles génératives jugées trop dangereuses en imposant des protections sur les modèles les plus avancés. Si les entreprises américaines n’ont pas d’autres choix que de suivre la demande des autorités, une firme chinoise comme Moonshot AI n’a pas les mêmes contraintes, ou en tout cas, les conséquences sont moindres. En effet, un LLM open weights a beau ne pas être open source, on peut l’évaluer et adapter son fonctionnement en le faisant tourner sur sa propre infrastructure. En comparaison, les productions d’Anthropic, OpenAI ou Google sont comme des boîtes noires sur lesquelles l’utilisateur n’a aucun contrôle.
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Les IA ouvertes ont aussi l’avantage d’être nettement moins chères, ce qui est moins vrai ici, du moins pas sur la version en ligne proposée par Moonshot AI. Kimi K3 est facturé 3 $ par million de jetons en entrée et 15 $ par million en sortie, un tarif nettement plus élevé que la précédente génération (0,95 $ en entrée et 4 $ en sortie). Si le modèle chinois reste moins cher que ses concurrents de l’autre côté du Pacifique (5/15 $ pour GPT-5.6 Sol1 et 10/50 $ pour Fable 5), il perd un argument… même si ses excellentes performances, en tout cas sur le papier, devraient largement compenser.
Ajoutons que le problème de prix est différent quand on a la capacité d’héberger un tel modèle, ce qui nécessitera toutefois une grosse infrastructure. Kimi K3 n’est pas encore disponible par ce biais, même si son développeur promet une mise à disposition en téléchargement d’ici la fin du mois de juillet. Les détails techniques sur l’installation du LLM ne sont pas encore tous connus, mais l’article de présentation suggère qu’il faudra au minimum 64 unités de calcul comme celles que Nvidia propose, reliées par un réseau suffisamment rapide2. Un acteur européen pourrait quoi qu’il en soit proposer sa propre version de Kimi 3, sans aucun lien avec la Chine.
En attendant, Moonshot AI propose une solution complète si vous voulez tester, avec un chatbot accessible sur le web et via des apps mobiles, une app pour ordinateurs capable de réaliser des tâches en local et un outil spécialisé dans l’écriture de code. Comme ses concurrents, l’entreprise a une offre d’abonnements payants, à partir de 19 $ HT par mois.
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Les comparaisons sont compliquées par le fait qu’OpenAI facture plus cher au-delà de 272 000 tokens, ce qui n’est pas le cas de Moonshot AI ou Anthropic. ↩︎
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Pour vous donner une idée, une carte H100 de Nvidia contient au minimum 80 Go de mémoire, ce qui nous donnerait 5,12 To de RAM pour l’infrastructure complète. C’est un modèle plus ancien et pas le meilleur du moment, alors que les solutions les plus récentes intègrent 72 GPU et 13,4 To de mémoire hyper rapide dans un rack. Même si vous avez les (environ) 3 millions de dollars demandés par Nvidia pour cette solution, encore faut-il mettre la main sur ces grosses armoires, sans compter qu’il faut prévoir le centre de données capable de fournir l’énergie et le refroidissement indispensables à leur bon fonctionnement. Bref, oubliez pour votre Mac Studio. ↩︎













