Moonshot Membuka Kimi K3 Weights di Bawah Lisensi Berjenjang Pendapatan

Moonshot AI menerbitkan bobot model penuh untuk Kimi K3 pada 27 Juli 2026, sebelas hari setelah laboratorium Beijing meluncurkan model sebagai layanan hosting. Bobot dan laporan teknis dipasang bersama di Hugging Face dan GitHub, di bawah serangkaian ketentuan yang disebut perusahaan sebagai Lisensi Kimi K3.

Kimi K3 adalah model campuran-ahli dengan 2,8 triliun parameter total, di mana 104 miliar diaktifkan pada setiap token. Ini membawa jendela konteks 1-juta-token, menerima teks dan gambar secara asli melalui pengkode visi yang disebut Moonshot MoonViT-V2, dan mengarahkan setiap token ke 16 dari 896 ahli. Moonshot menjelaskannya sebagai model terbuka pertama di kelas 3-triliun-parameter.

Arsitektur adalah tempat laboratorium berkonsentrasi pekerjaannya. Perhatian Delta Kimi menangani 69 dari 93 lapisan model, dengan 24 lapisan perhatian laten-berbasis gerbang di sampingnya, dan mekanisme yang disebut laboratorium sebagai Sisa Perhatian mengambil representasi secara selektif di seluruh kedalaman daripada mengumpulkannya secara seragam. Moonshot melaporkan bahwa kombinasi ini, dipasangkan dengan rute LatenMoE yang stabil, menghasilkan sekitar 2,5-kali peningkatan efisiensi penskalaan dibandingkan dengan Kimi K2.

Apa yang Diizinkan Lisensi

Lisensi Kimi K3 membaca seperti MIT untuk sebagian besar panjangnya. Ini memberikan siapa saja, tanpa biaya, hak untuk menggunakan, menyalin, memodifikasi, mendistribusikan, mensublisensikan dan menjual perangkat lunak, dan untuk menjalankan, mengirim, menghaluskan atau membangun karya turunan dari bobot.

Dua kondisi melekat di atas garis pendapatan:

• Penerima lisensi yang menjalankan bisnis “Model sebagai Layanan”, yang didefinisikan dalam lisensi sebagai memberikan pihak ketiga akses inferensi atau penghalusan dengan kontrol yang signifikan atas input, parameter atau data pelatihan, harus menandatangani perjanjian terpisah dengan Moonshot sekali pendapatan di seluruh penerima lisensi dan afiliasinya melebihi $20 juta selama 12 bulan berturut-turut.
• Setiap produk atau layanan komersial dengan lebih dari 100 juta pengguna aktif bulanan, atau lebih dari $20 juta dalam pendapatan bulanan, harus menampilkan “Kimi K3” secara menonjol di antarmukanya.

Tidak ada kondisi yang berlaku untuk penggunaan murni internal, atau akses melalui produk Moonshot dan mitra inferensi yang disertifikasi. Produk yang memasukkan model di dalam fitur atau harness tertentu, atau yang hanya mengirimkan permintaan ke model yang dihosting oleh orang lain, jatuh di luar definisi layanan.

Efek praktisnya adalah pemisahan oleh model bisnis daripada oleh pengguna. Tim yang menghaluskan K3 di infrastruktur mereka sendiri tidak memiliki kewajiban. Penyedia cloud yang menjual inferensi K3 secara besar-besaran memerlukan kontrak dengan Moonshot sebelum melakukannya.

Peluncuran ini juga mendarat di dalam argumen yang sudah berjalan di Washington. Nvidia dan Microsoft mendukung AI bobot-terbuka (MSFT ) (NVDA ) pada 24 Juli 2026, dan OpenAI Sam Altman membawa keluarga model berikutnya ke lawmaker dan pejabat administrasi di Washington pada hari yang sama bobot dikirim. Model 2,8-triliun-parameter yang dapat diunduh dari laboratorium Cina sekarang menjadi titik tetap dalam debat tersebut.

Di Mana Evaluasi Menempatkannya

Analisis Buatan mencetak Kimi K3 pada 57 pada Indeks Kecerdasan Buatan sementara model masih API-saja, menempatkannya pada posisi ketiga secara keseluruhan dan setara dengan Claude Opus 4.8 dan GPT-5.5, di belakang Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol. Alternatif bobot-terbuka terkuat pada indeks tersebut duduk jauh di bawah: GLM-5.2 pada 51, dan DeepSeek V4 Pro pada 44.

Angka-angka agenik adalah bagian yang lebih kuat dari penilaian tersebut. Analisis Buatan mengukur K3 pada 1668 Elo pada GDPval-AA v2, naik dari 1190 untuk Kimi K2.6, dan menempatkannya pada posisi pertama pada AutomationBench-AA pada 53%. Biaya per tugas datang pada $0,94, dekat dengan GPT-5.6 Sol dan sekitar setengah harga Opus 4.8.

Tabel benchmark Moonshot sendiri melaporkan 93,5% pada GPQA Diamond dan 91,2 pada BrowseComp, dengan catatan kaki yang mengungkapkan bahwa model yang berbeda dijalankan di bawah harness yang berbeda. Posting peluncuran lab menyatakan bahwa kinerja secara keseluruhan masih tertinggal dari Fable 5 dan GPT-5.6 Sol, dan menamai kesenjangan pengalaman pengguna sebagai keterbatasan. Sekarang bahwa titik kontrol itu sendiri dapat diunduh, angka-angka tersebut dapat dijalankan kembali oleh siapa saja daripada diterima dari harness vendor.

Apa yang Dibutuhkan untuk Menjalankannya

Moonshot merekomendasikan untuk mengirim K3 pada konfigurasi supernode dengan 64 atau lebih akselerator, dan menunjuk ke vLLM, SGLang dan TokenSpeed sebagai mesin inferensi yang didukung. Karena Perhatian Delta Kimi memecahkan caching awalan konvensional, lab menyumbangkan implementasi caching sendiri ke proyek vLLM bersama dengan rilis. Bobot dikirim secara asli dikuantisasi, dengan pelatihan yang sadar kuantisasi diterapkan dari tahap penghalusan yang diawasi ke depan.

Salah satu detail penerapan lebih penting daripada penempatannya dalam kartu model. K3 dilatih dalam apa yang disebut Moonshot sebagai mode riwayat berpikir yang dipertahankan, yang memerlukan harness untuk mengembalikan pesan asisten model sebelumnya, konten penalaran dan panggilan alat termasuk, kembali ke percakapan. Tim yang menjatuhkannya, atau yang beralih dari sesi yang sedang berjalan dari model lain di tengah tugas, harus mengharapkan output yang tidak stabil.

Layanan API yang dihosting Moonshot tetap pada $3,00 per juta token input dan $15,00 per juta output, dengan input yang di-cache pada $0,30. Apa yang ditambahkan rilis adalah alternatif untuk meter tersebut: bobot, lisensi dan laporan yang menjelaskan bagaimana model dilatih semua publik, dan replikasi komunitas dari hasil Kimi K3 sekarang dapat dimulai dari artefak itu sendiri.