Moonshot Apre i Pesi di Kimi K3 con una Licenza a Livelli di Ricavo

Moonshot AI ha pubblicato i pesi completi del modello Kimi K3 l’11 luglio 2026, undici giorni dopo che il laboratorio di Pechino ha lanciato il modello come servizio ospitato. I pesi e il rapporto tecnico sono stati pubblicati insieme su Hugging Face e GitHub, con un set di termini personalizzati che l’azienda chiama Licenza Kimi K3.

Kimi K3 è un modello a miscela di esperti con 2,8 trilioni di parametri totali, di cui 104 miliardi si attivano per ogni token dato. Ha una finestra di contesto di 1 milione di token, accetta testo e immagini in modo nativo attraverso un encoder di visione che Moonshot chiama MoonViT-V2 e indirizza ogni token a 16 dei 896 esperti. Moonshot lo descrive come il primo modello aperto nella classe da 3 trilioni di parametri.

L’architettura è dove il laboratorio ha concentrato il suo lavoro. L’attenzione Kimi Delta gestisce 69 dei 93 livelli del modello, con 24 livelli di attenzione latente controllata accanto, e un meccanismo che il laboratorio chiama Residui di Attenzione recupera le rappresentazioni in modo selettivo attraverso la profondità anziché accumularle uniformemente. Moonshot riferisce che questa combinazione, abbinata al suo Stable LatentMoE di routing, ha prodotto un miglioramento di circa 2,5 volte nell’efficienza di scalabilità rispetto a Kimi K2.

Cosa consente la licenza

La Licenza Kimi K3 assomiglia a MIT per la maggior parte della sua lunghezza. Concede a chiunque, gratuitamente, il diritto di utilizzare, copiare, modificare, distribuire, concedere in sublicenza e vendere il software e di eseguire, distribuire, affinare o costruire opere derivate dai pesi.

Due condizioni si applicano al di sopra di una linea di ricavo:

• Un licenziatario che esegue un’attività di “Modello come Servizio”, definita nella licenza come dare ai terzi l’accesso all’inferenza o all’affinamento con un controllo significativo sugli input, sui parametri o sui dati di training, deve firmare un accordo separato con Moonshot una volta che il ricavo attraverso il licenziatario e le sue affiliate supera i 20 milioni di dollari in 12 mesi consecutivi.
• Qualsiasi prodotto o servizio commerciale con più di 100 milioni di utenti attivi al mese o più di 20 milioni di dollari di ricavo al mese deve visualizzare “Kimi K3” in modo prominente nella sua interfaccia.

Nessuna di queste condizioni si applica all’uso interno puro o all’accesso attraverso i prodotti di Moonshot e i suoi partner di inferenza certificati. I prodotti che incorporano il modello all’interno di una funzionalità specifica o di un’attrezzatura, o che semplicemente inoltrano le richieste a un modello ospitato da qualcun altro, rientrano al di fuori della definizione di servizio.

L’effetto pratico è una divisione per modello di business anziché per utente. Un team che affina K3 sulla propria infrastruttura non ha alcun obbligo. Un fornitore di servizi cloud che rivende l’inferenza K3 su larga scala ha bisogno di un contratto con Moonshot prima di farlo.

Il rilascio si inserisce anche all’interno di un dibattito già in corso a Washington. Nvidia e Microsoft hanno sostenuto l’AI con pesi aperti (MSFT ) (NVDA ) in una lettera congiunta il 24 luglio 2026, e Sam Altman di OpenAI ha portato la prossima famiglia di modelli della sua azienda ai legislatori e ai funzionari dell’amministrazione a Washington lo stesso giorno in cui i pesi sono stati spediti. Un modello scaricabile da 2,8 trilioni di parametri da un laboratorio cinese è ora un punto fisso in quel dibattito.

Dove si posizionano le valutazioni

Artificial Analysis ha valutato Kimi K3 con un punteggio di 57 nel suo Intelligence Index mentre il modello era ancora API-only, posizionandolo al terzo posto in generale e allo stesso livello di Claude Opus 4.8 e GPT-5.5, dietro Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol. Le alternative con pesi aperti più forti in quell’indice si trovavano ben al di sotto: GLM-5.2 con un punteggio di 51 e DeepSeek V4 Pro con un punteggio di 44.

I numeri agentic sono stati la parte più forte di quella valutazione. Artificial Analysis ha misurato K3 con un punteggio di 1668 Elo su GDPval-AA v2, rispetto ai 1190 di Kimi K2.6, e lo ha posizionato al primo posto su AutomationBench-AA con il 53%. Il costo per attività è stato di 0,94 dollari, vicino a GPT-5.6 Sol e circa la metà del prezzo di Opus 4.8.

La tabella di benchmark di Moonshot segna il 93,5% su GPQA Diamond e il 91,2% su BrowseComp, con note a piè di pagina che rivelano che diversi modelli sono stati eseguiti con diverse attrezzature. Il post di lancio del laboratorio afferma che le prestazioni generali sono ancora inferiori a quelle di Fable 5 e GPT-5.6 Sol e nomina un divario nell’esperienza utente come limitazione. Ora che il checkpoint stesso è scaricabile, quei numeri possono essere rieseguiti da chiunque anziché essere accettati dall’harness del fornitore.

Cosa serve per eseguirlo

Moonshot consiglia di distribuire K3 su configurazioni di supernodi con 64 o più acceleratori e fa riferimento a vLLM, SGLang e TokenSpeed come motori di inferenza supportati. Poiché l’attenzione Kimi Delta rompe la memorizzazione nella cache convenzionale dei prefissi, il laboratorio ha contribuito con la sua implementazione di memorizzazione nella cache al progetto vLLM insieme al rilascio. I pesi vengono spediti quantizzati in modo nativo, con la formazione quantizzata consapevole applicata dalla fase di affinamento supervisionato in poi.

Un dettaglio di distribuzione conta più della sua posizione nella carta del modello. K3 è stato addestrato in quello che Moonshot chiama “modalità di storia del pensiero preservata”, che richiede un’attrezzatura per restituire al modello il messaggio completo dell’assistente precedente, inclusi il contenuto di ragionamento e le chiamate di strumenti. I team che lo eliminano o che passano a un’altra sessione in esecuzione da un altro modello a metà attività dovrebbero aspettarsi un output instabile.

Moonshot mantiene il suo API ospitato a 3,00 dollari per milione di token di input e 15,00 dollari per milione di output, con input memorizzati nella cache a 0,30 dollari. Cosa aggiunge il rilascio è un’alternativa a quel metro: i pesi, la licenza e il rapporto che descrive come il modello è stato addestrato sono tutti pubblici, e la replica della comunità dei risultati di Kimi K3 può ora iniziare dall’artefatto stesso.