Primeiros passos com Kimi

Você pode digitar perguntas na caixa de chat, enviar arquivos ou alternar entre modelos conforme a sua necessidade. Abra kimi.com e experimente enviar uma mensagem — diga olá ao Kimi:

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Escolha um modelo

Kimi oferece vários modelos. Clique no botão de troca de modelo acima da caixa de entrada para alternar.

Sobre o Kimi K3

Kimi K3 é atualmente o modelo mais poderoso do Kimi, com 2,8 trilhões de parâmetros, desenvolvido com Kimi Delta Attention (KDA) e Attention Residuals, com visão nativa e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens. Como o primeiro modelo aberto de classe 3T do mundo, o K3 foi projetado para inteligência de ponta em programação de longo horizonte, trabalho com conhecimento e raciocínio, alcançando desempenho de liderança em programação, execução de longo horizonte e uma ampla variedade de tarefas de inteligência geral.

Ferramentas integradas

Disponíveis de fábrica, sem necessidade de configuração:

Recursos visuais e multimodais

Kimi K3 oferece compreensão completa de imagens, vídeos e documentos de escritório (PDF/Word/Excel), usando uma arquitetura multimodal nativa (não um OCR acoplado). Ele consegue analisar diretamente o conteúdo de documentos e realizar tarefas de escritório de nível intermediário a avançado (como escrever fórmulas do Excel ou gerar esboços de PPT/código VBA). Combinado à visão nativa e a uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, ele lida com materiais multimodais mais longos e complexos.

Suporte a entrada multimodal

• Imagens: PNG, JPEG, WebP, GIF etc. (por URL, Base64 ou upload de arquivo local)
• Vídeo: MP4 etc. (por video_url ou sequências de frames de imagem + parâmetro fps)
• Documentos: PDF, Word, Excel, TXT, Markdown etc.
• Recursos online: URLs, links de artigos
• Busca de imagens: Envie uma imagem para buscar imagens relacionadas ou semelhantes
• Compreensão de vídeo: Oferece suporte à compreensão de vídeo — consegue analisar gravações de tela e replicar a lógica de interação
• Programação visual: Envie capturas ou gravações de tela para gerar código de frontend (HTML/Vue/React etc.); consegue reproduzir automaticamente páginas web a partir de mockups de design

Formatos de saída

• Texto simples / texto e imagem combinados: Respostas conversacionais padrão
• Markdown: Texto rico com títulos, listas, tabelas e links
• Blocos de código: HTML/Vue/React/Python/JSON/Mermaid etc. (com identificadores de linguagem)
• Dados estruturados em JSON: Saída forçada em modo JSON
• Diagramas Mermaid: Fluxogramas, diagramas de sequência, mapas mentais etc.
• Fórmulas matemáticas em LaTeX: Expressões matemáticas inline e em bloco
• Saída em modo duplo (raciocínio): Retorna tanto reasoning_content (processo de raciocínio) quanto content (resposta final)
• Formato de chamada de ferramenta: Formato padrão de Function Calling (para desenvolvedores)

Observações importantes

1. Saída de arquivos: K3 consegue produzir documentos editáveis de ponta a ponta (como .pptx, .docx, .xlsx, .pdf) e outras entregas complexas; K2.6 foca em perguntas e respostas rápidas e gera apenas texto (como esboços de PPT, corpo de texto do Word ou código).

Sessões vs. turnos de conversa

Ao clicar em "Novo chat", pense nisso como iniciar uma longa conversa com Kimi.

Principais diferenças

Sessão

• Contexto do chat: Kimi usa o conteúdo disponível no chat atual; conteúdos longos podem ser comprimidos
• Contexto entre turnos: Cada resposta usa o conteúdo anterior da conversa como contexto para o próximo turno
• Novo chat: Inicia uma nova conversa. A memória habilitada ainda pode ser usada para perguntas relevantes; iniciar um novo chat não exclui as memórias salvas Turno
• Contagem cumulativa: Turno 1, Turno 2, … adicionados progressivamente
• Contexto limitado: Quando a conversa fica longa demais, detalhes anteriores podem não ser totalmente retidos, especialmente em textos longos ou tarefas com muitos requisitos. Isso é diferente da memória entre conversas
• Restrição de tamanho do contexto: Limitado pela contagem de tokens; à medida que os turnos se acumulam, o conteúdo mais antigo pode ser comprimido

Por que essa diferença importa

Em uma única sessão, cada nova pergunta ou instrução que você envia é respondida com base no contexto anterior disponível. Conforme os turnos se acumulam e o conteúdo fica mais longo, a qualidade das respostas pode cair gradualmente.

Cenários comuns

Cenário 1: Mudar de assunto

• Errado: Pedir "me ajude a calcular meus impostos" em uma sessão em que você estava escrevendo um romance de 30.000 palavras
• Certo: Inicie uma nova sessão para a pergunta sobre impostos — evite que Kimi confunda personagens do romance com conceitos tributários Cenário 2: Processamento de documento longo
• Depois de dezenas de turnos, Kimi pode "esquecer" regras ou resumos de arquivos definidos no início
• Solução: Resuma proativamente no meio da tarefa ("Resuma nosso plano até agora") ou inicie uma nova sessão Cenário 3: Entender os limites do produto
• Os limites de contexto são medidos em tokens, não em um número fixo de turnos. Uma mensagem longa ou um arquivo podem consumir uma grande parte do contexto em um único turno
• Se você for solicitado a iniciar um novo chat porque o limite de contexto foi atingido, resuma as conclusões principais antes de continuar ali

Boas práticas