Data Strategie

Snowflake: Kimi K3 beschikbaar in Cortex AI

Snowflake Blog
Snowflake: Kimi K3 beschikbaar in Cortex AI

Samenvatting

Snowflake Cortex AI maakt Kimi K3 vanaf 24 september 2026 beschikbaar als open-weightmodel in private preview.

Snowflake Cortex AI en Kimi K3: wat er gebeurt

Snowflake voegt Kimi K3 van Moonshot AI toe aan Cortex AI. Klanten in de preview gebruiken het model via Cortex AI-functies en Cortex-inferentie, zonder een aparte inferentieomgeving op te zetten. Kimi K3 is een Mixture-of-Experts-model met 2,8 biljoen parameters; per token activeert het 16 van 896 experts. Moonshot rapporteert een verbetering van 2,5 keer in schaalefficiëntie ten opzichte van K2.

De door Moonshot gepubliceerde resultaten omvatten onder meer 88,3 op Terminal-Bench 2.1, 91,2 op BrowseComp en 95,0 op DeepSearchQA. Snowflake presenteert deze cijfers als modelbeoordelingen van Moonshot, niet als onafhankelijke test.

Waarom Snowflake Cortex AI en Kimi K3 belangrijk zijn

Kimi K3 voegt een open-weightoptie toe naast propriëtaire modellen binnen Cortex AI. Teams kunnen het model op eigen taken en kwaliteitseisen beoordelen voordat zij een aparte deployment inrichten. Dat maakt vergelijking binnen dezelfde Snowflake-omgeving praktisch, bijvoorbeeld wanneer een propriëtair model alleen voor toepassingen met hogere kosten wordt gebruikt.

De toepassing reikt verder dan losse prompts. Cortex AI-functies roepen modellen vanuit SQL aan, zodat analisten onderzoeksnotities kunnen vergelijken of documentteksten samenvatten met AI_COMPLETE. Snowflake plant daarnaast ondersteuning voor Kimi K3 in Snowflake CoCo, Snowflake CoWork en Cortex Agents. Daarmee verschuift de evaluatie naar repositorywerk, onderzoek en data-agentworkflows, zodra die ondersteuning beschikbaar is.

Concrete takeaway voor Snowflake-gebruikers

Test Kimi K3 eerst op een afgebakende taak met duidelijke acceptatiecriteria, bijvoorbeeld het vergelijken van onderzoeksnotities via AI_COMPLETE. Start daarvoor een nieuwe sessie: Moonshot waarschuwt dat lopende sessies niet naar K3 moeten worden overgezet, omdat de manier waarop het model de gespreksgeschiedenis bewaart invloed heeft op het resultaat.

Lees het volledige artikel
Meer over Data Strategie →