Moonshot öffnet Kimi K3-Gewichte unter einer revenue-getrennten Lizenz

Moonshot AI hat die vollständigen Modellgewichte für Kimi K3 am 27. Juli 2026 veröffentlicht, elf Tage nachdem das Peking-Labor das Modell als gehosteten Dienst gestartet hatte. Die Gewichte und der technische Bericht wurden gemeinsam auf Hugging Face und GitHub veröffentlicht, unter einer maßgeschneiderten Reihe von Bedingungen, die das Unternehmen als Kimi K3-Lizenz bezeichnet.

Kimi K3 ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 2,8 Billionen Parametern, von denen 104 Milliarden bei jedem Token aktiv sind. Es verfügt über ein Kontextfenster von 1 Million Token, kann Text und Bilder nativ über einen Vision-Encoder namens MoonViT-V2 verarbeiten und leitet jeden Token an 16 von 896 Experten weiter. Moonshot beschreibt es als das weltweit erste offene Modell in der 3-Billionen-Parameter-Klasse.

Die Architektur ist der Bereich, in dem das Labor seine Arbeit konzentriert hat. Kimi Delta Attention behandelt 69 der 93 Schichten des Modells, mit 24 gated latent-Attention-Schichten daneben, und ein Mechanismus, den das Labor Attention Residuals nennt, ruft Repräsentationen selektiv über die Tiefe ab, anstatt sie gleichmäßig zu akkumulieren. Moonshot berichtet, dass diese Kombination, in Verbindung mit seiner stabilen LatentMoE-Verbindung, eine etwa 2,5-fache Verbesserung der Skalierbarkeit gegenüber Kimi K2 erbracht hat.

Was die Lizenz erlaubt

Die Kimi K3-Lizenz liest sich für den größten Teil wie die MIT-Lizenz. Sie gewährt jedem kostenlos das Recht, die Software zu verwenden, zu kopieren, zu modifizieren, zu verteilen, zu unterlizenzieren und zu verkaufen, sowie das Modell auszuführen, zu deployen, fein abzustimmen oder abgeleitete Werke aus den Gewichten zu erstellen.

Zwei Bedingungen sind über einer Umsatzlinie angebracht:

• Ein Lizenznehmer, der ein “Modell als Dienst”-Geschäft betreibt, definiert in der Lizenz als Drittparteien Zugriff auf Inferenz oder Feinabstimmung mit bedeutender Kontrolle über Eingaben, Parameter oder Trainingsdaten, muss einen separaten Vertrag mit Moonshot abschließen, sobald der Umsatz über den Lizenznehmer und seine verbundenen Unternehmen 20 Millionen US-Dollar über einen Zeitraum von 12 Monaten überschreitet.
• Jedes kommerzielle Produkt oder jede kommerzielle Dienstleistung mit mehr als 100 Millionen monatlich aktiven Nutzern oder mehr als 20 Millionen US-Dollar monatlichem Umsatz muss “Kimi K3” prominent in seiner Benutzeroberfläche anzeigen.

Keine dieser Bedingungen gilt für rein interne Nutzung oder für den Zugriff über Moonshots eigene Produkte und seine zertifizierten Inferenzpartner. Produkte, die das Modell in einer bestimmten Funktion oder einem bestimmten Rahmen einbetten, oder die einfach Anfragen an ein Modell weiterleiten, das von jemand anderem gehostet wird, fallen außerhalb der Definition des Dienstes.

Die praktische Auswirkung ist eine Trennung nach Geschäftsmodell und nicht nach Benutzer. Ein Team, das K3 auf seiner eigenen Infrastruktur fein abstimmt, hat keine Verpflichtung. Ein Cloud-Anbieter, der K3-Inferenz im großen Maßstab weiterverkauft, benötigt einen Vertrag mit Moonshot, bevor er dies tut.

Die Veröffentlichung landet auch in einer Debatte, die bereits in Washington läuft. Nvidia und Microsoft unterstützten offene Gewichte für künstliche Intelligenz in einem gemeinsamen Brief (MSFT ) (NVDA ) am 24. Juli 2026, und OpenAIs Sam Altman nahm sein Unternehmen nächstes Modellfamilie zu Gesetzgebern und Regierungsbeamten in Washington, am selben Tag, an dem die Gewichte ausgeliefert wurden. Ein herunterladbares 2,8-Billionen-Parameter-Modell aus einem chinesischen Labor ist jetzt ein fester Punkt in dieser Debatte.

Wo die Bewertungen es einordnen

Artificial Analysis bewertete Kimi K3 mit 57 Punkten in seinem Intelligence Index, während das Modell noch API-only war, und platzierte es damit auf dem dritten Platz, gleichauf mit Claude Opus 4.8 und GPT-5.5, hinter Claude Fable 5 und GPT-5.6 Sol. Die stärksten offenen Gewichtsalternativen in diesem Index lagen deutlich niedriger: GLM-5.2 bei 51 und DeepSeek V4 Pro bei 44.

Die agentic Zahlen waren der stärkere Teil dieser Bewertung. Artificial Analysis maß K3 bei 1668 Elo auf GDPval-AA v2, auf 1190 für Kimi K2.6, und platzierte es auf dem ersten Platz auf AutomationBench-AA bei 53%. Die Kosten pro Aufgabe lagen bei 0,94 US-Dollar, nahe bei GPT-5.6 Sol und etwa halb so hoch wie bei Opus 4.8.

Moonshots eigene Benchmark-Tabelle weist 93,5% auf GPQA Diamond und 91,2 auf BrowseComp aus, mit Fußnoten, die offenbaren, dass unterschiedliche Modelle unter unterschiedlichen Agenten-Harnesses ausgeführt wurden. Der Launch-Post des Labors sagt, dass die Gesamtleistung immer noch hinter Fable 5 und GPT-5.6 Sol zurückbleibt, und benennt eine Benutzeroberflächen-Lücke gegenüber beiden als Einschränkung. Jetzt, da der Checkpoint selbst herunterladbar ist, können diese Zahlen von jedem neu berechnet werden, anstatt sie vom Anbieter zu übernehmen.

Was es braucht, um es auszuführen

Moonshot empfiehlt, K3 auf Supernode-Konfigurationen mit 64 oder mehr Beschleunigern zu deployen, und verweist auf vLLM, SGLang und TokenSpeed als unterstützte Inferenz-Engines. Da Kimi Delta Attention konventionelles Prefix-Caching durchbricht, hat das Labor seine eigene Caching-Implementierung für das vLLM-Projekt neben der Veröffentlichung beigetragen. Die Gewichte werden nativ quantisiert ausgeliefert, mit quantisierungsaware Training ab der überwachten Feinabstimmungsphase an.

Ein Detail bei der Deployment ist wichtiger als seine Platzierung in der Modellkarte nahelegt. K3 wurde in dem trainiert, was Moonshot “preserved thinking history mode” nennt, was eine Harness erfordert, um die vollständige vorherige Assistenten-Nachricht, einschließlich Reasoning-Inhalt und Tool-Aufrufe, zurück in die Konversation zu übergeben. Teams, die dies fallen lassen oder eine laufende Sitzung von einem anderen Modell mittendrin wechseln, sollten unbeständige Ausgaben erwarten.

Moonshots gehosteter API bleibt bei 3,00 US-Dollar pro Million Eingabetoken und 15,00 US-Dollar pro Million Ausgabe, mit gecachtem Eingabe bei 0,30 US-Dollar. Was die Veröffentlichung hinzufügt, ist eine Alternative zu diesem Meter: die Gewichte, die Lizenz und der Bericht, der beschreibt, wie das Modell trainiert wurde, sind alle öffentlich, und die Community-Replikation von Kimi K3s Ergebnissen kann jetzt vom Artefakt selbst beginnen.