Moonshot Otevře Kimi K3 Weights Pod Licencí S Řazením Podle Tržeb

Moonshot AI zveřejnil plné modelové váhy pro Kimi K3 dne 27. července 2026, jedenáct dní po spuštění modelu jako hostované služby v pekingském laboratoři. Váhy a technická zpráva byly zveřejněny současně na Hugging Face a GitHubu pod souborem podmínek, které společnost nazývá Kimi K3 License.

Kimi K3 je model mixture-of-experts s 2,8 biliony parametrů, z nichž 104 miliard se aktivuje pro každý token. Má kontextové okno o délce 1 milionu tokenů, akceptuje text a obrázky prostřednictvím vision encoderu Moonshot nazvaného MoonViT-V2 a směruje každý token do 16 z 896 expertů. Moonshot jej popisuje jako první otevřený model ve třídě 3 bilionů parametrů.

Architektura je místem, kde se laboratoř soustředila. Kimi Delta Attention zpracovává 69 z 93 vrstev modelu, s 24 vrstvami bráněného latentního pozornosti a mechanismem, který laboratoř nazývá Attention Residuals, který selektivně získá reprezentace napříč hloubkou místo jejich rovnoměrného akumulování. Moonshot uvádí, že tato kombinace, spojená se stabilním latentním MoE routováním, přinesla zhruba 2,5násobné zlepšení efektivity škálování ve srovnání s Kimi K2.

Co licence povoluje

Kimi K3 Licence vypadá jako MIT po většinu své délky. Uděluje každému, bezplatně, právo používat, kopírovat, upravovat, distribuovat, podlicencovat a prodávat software a spustit, nasadit, jemně upravit nebo vytvořit odvozená díla z vah.

Dvě podmínky se vztahují nad hranicí tržeb:

• Licenciant, který provozuje “Model jako službu” business, definovaný v licenci jako poskytování třetím stranám inferenčních nebo jemně upravených přístupů s významnou kontrolou nad vstupy, parametry nebo trénovacími daty, musí podepsat samostatnou dohodu s Moonshotem, jakmile jeho tržby a tržby jeho přidružených společností přesáhnou 20 milionů dolarů za libovolných 12 po sobě jdoucích měsíců.
• Jakýkoli komerční produkt nebo služba s více než 100 miliony měsíčně aktivních uživatelů nebo více než 20 miliony dolarů měsíčních tržeb musí zřetelně zobrazovat “Kimi K3” ve svém rozhraní.

Ani jedna z podmínek se netýká čistě interního použití nebo přístupu prostřednictvím produktů Moonshotu a jeho certifikovaných inferenčních partnerů. Produkty, které vkládají model do konkrétní funkce nebo harnessu, nebo které jednoduše přeposílají požadavky na model, který hostuje někdo jiný, spadají mimo definici služby.

Praktický efekt je rozdělení podle obchodního modelu spíše než podle uživatele. Tým, který jemně upravuje K3 na své vlastní infrastruktuře, nemá žádné závazky. Cloudový poskytovatel, který přeprodává K3 inference ve velkém měřítku, potřebuje smlouvu s Moonshotem, než tak učiní.

Vývoj také spadá do již probíhající debaty ve Washingtonu. Nvidia a Microsoft (MSFT ) (NVDA ) podpořily otevřené váhy AI v společném dopise dne 24. července 2026, a Sam Altman z OpenAI představil modelovou rodinu své společnosti zákonodárcům a úředníkům ve Washingtonu ve stejný den, kdy byly váhy odeslány. Stahovatelný model o 2,8 bilionu parametrů z čínské laboratoře je nyní pevným bodem v této debatě.

Kde hodnocení staví

Artificial Analysis ohodnotil Kimi K3 na 57 bodech v svém Intelligence Index, zatímco model byl stále pouze API, a umístil ho na třetí místo overall, na stejné úrovni jako Claude Opus 4.8 a GPT-5.5, za Claude Fable 5 a GPT-5.6 Sol. Nejlepší otevřené váhy alternativy v tomto indexu byly podstatně níže: GLM-5.2 na 51 a DeepSeek V4 Pro na 44.

Agentic čísla byla silnější částí této evaluace. Artificial Analysis ohodnotil K3 na 1668 Elo na GDPval-AA v2, oproti 1190 pro Kimi K2.6, a umístil ho na první místo na AutomationBench-AA s 53%. Náklady na úkol se pohybovaly kolem 0,94 dolaru, blízko GPT-5.6 Sol a zhruba poloviční ceny Opus 4.8.

Vlastní benchmark tabulka Moonshotu uvádí 93,5% na GPQA Diamond a 91,2 na BrowseComp, s poznámkami, které uvádějí, že různé modely byly spuštěny pod různými agentními harnessy. Spuštěcí příspěvek laboratoře uvádí, že celkový výkon stále zaostává za Fable 5 a GPT-5.6 Sol, a naznačuje, že uživatelská zkušenost proti oběma je omezením. Nyní, když je checkpoint sám stahovatelný, lze tato čísla znovu spustit kdekoli, místo aby se přijímala od vendorova harnessu.

Co je potřeba k běhu

Moonshot doporučuje nasadit K3 na supernode konfiguracích se 64 nebo více akcelerátory a odkazuje na vLLM, SGLang a TokenSpeed jako podporované inferenční motory. Protože Kimi Delta Attention porušuje konvenční prefix caching, laboratoř přispěla svou vlastní implementaci cache do projektu vLLM spolu se spuštěním. Váhy jsou dodávány nativně kvantizované, s kvantizačními vědomými tréninkovými aplikacemi od fáze dohledaného jemného upravení.

Jedna detail nasazení je důležitější než jeho umístění v modelové kartě naznačuje. K3 byl trénován v režimu, který Moonshot nazývá zachovalé myšlení historie, který vyžaduje, aby harness předal modelu kompletní předchozí asistentskou zprávu, včetně obsahu rozumu a volání nástrojů, zpět do konverzace. Týmy, které to vynechají, nebo které přepnou běžící relaci z jiného modelu uprostřed úkolu, by měly očekávat nestabilní výstup.

Hostovaná API Moonshotu zůstává na 3,00 dolaru za milion vstupních tokenů a 15,00 dolaru za milion výstupních tokenů, s cacheovaným vstupem za 0,30 dolaru. Co přidává vydání, je alternativa k tomuto měření: váhy, licence a zpráva popisující, jak byl model trénován, jsou všechny veřejné, a komunitní replikace výsledků Kimi K3 může nyní začít od artifactu samotného.