キミK3の重みを収益階層ライセンスの下でオープンにしたMoonshot

Moonshot AIは、2026年7月27日、北京の研究所がモデルをホステッドサービスとして立ち上げてから11日後に、Kimi K3の完全なモデル重みを公開しました。 重み と 技術レポート は、Hugging FaceとGitHubで一緒に公開され、会社がKimi K3ライセンスと呼ぶ特別な条件のセットの下で公開されました。

Kimi K3は、2.8兆のパラメータを持つ専門家モデルの混合で、104億のパラメータが任意のトークンで有効になります。 100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、MoonshotがMoonViT-V2と呼ぶビジョンエンコーダーを介してテキストと画像をネイティブに処理し、各トークンを16の896の専門家にルーティングします。 Moonshotは、これを3兆パラメータクラスの世界初のオープンモデルと説明しています。

研究所はアーキテクチャに集中しました。 Kimi Delta Attentionはモデルの93層のうち69層を処理し、24層のゲート付き潜在的注意層とともに、研究所がAttention Residualsと呼ぶメカニズムが表現を選択的に取得します。 Moonshotは、この組み合わせが、Stable LatentMoEルーティングと組み合わせて、Kimi K2と比較して約2.5倍のスケーリング効率の改善につながったと報告しています。

ライセンスの許可

Kimi K3ライセンス は、ほとんどの部分でMITライセンスのようになっています。 これは、誰に対しても、ソフトウェアを使用、複製、変更、配布、サブライセンス、販売する権利を、無料で与えます。 また、重みから派生作品を作成したり、デプロイしたり、ファインチューニングしたりする権利も与えます。

収益ラインを超えた2つの条件が追加されます:

• 「モデルとしてのサービス」ビジネスを実行しているライセンサー、つまり、第三者に推論またはファインチューニングのアクセスを、入力、パラメータ、またはトレーニングデータに対する有意義な制御とともに提供する場合、ライセンサーとその関連会社の収益が12ヶ月連続で2000万ドルを超えた場合、Moonshotとの別の契約に署名する必要があります。
• 100万以上の月間アクティブユーザーまたは200万ドルの月間収益を持つ商用製品またはサービスでは、「Kimi K3」をインターフェイスに目立つように表示する必要があります。

これらの条件は、純粋に内部での使用またはMoonshotの製品および認定された推論パートナーを介したアクセスには適用されません。 モデルを特定の機能またはハーネス内に組み込んだり、他の人がホストするモデルのリクエストを転送するだけの製品は、サービス定義の外になります。

実際の効果は、ユーザーではなくビジネスモデルによって分割されます。 自社のインフラストラクチャでK3をファインチューニングするチームには義務はありません。 大規模なK3推論を再販するクラウドプロバイダーは、Moonshotとの契約が必要です。

リリースは、すでに進行中のワシントンの議論の中に位置しています。 NvidiaとMicrosoftは、2026年7月24日に共同でオープンウェイトAIを支持する手紙 (MSFT ) (NVDA ) を発表しました。 同日、OpenAIのSam Altmanは、 会社の次のモデルファミリーをワシントンの立法府と行政当局に 提示しました。 中国の研究所からの2.8兆パラメータモデルのダウンロード可能なバージョンは、現在その議論の中で固定点となっています。

評価の結果

Artificial Analysis は、Kimi K3をAPIのみのときに57のインテリジェンスインデックスで評価し、全体で3位となり、Claude Opus 4.8とGPT-5.5と同等で、Claude Fable 5とGPT-5.6 Solの後ろに位置しました。 オープンウェイトの代替案は、51のGLM-5.2と44のDeepSeek V4 Proで、インデックスの下部に位置していました。

エージェントの数字は、評価の強い部分でした。 Artificial Analysisは、K3をGDPval-AA v2で1668 Elo、Kimi K2.6の1190から改善し、AutomationBench-AAで53%の1位となりました。 タスクあたりのコストは、GPT-5.6 Solと同等の0.94ドルで、Opus 4.8の約半分でした。

Moonshotのベンチマークテーブルは、GPQA Diamondで93.5%、BrowseCompで91.2%の結果を報告しています。 付記は、異なるモデルが異なるエージェントハーネスで実行されたことを明記しています。 研究所の立ち上げポストでは、全体的なパフォーマンスはまだFable 5とGPT-5.6 Solに後れを取っていると述べ、ユーザーエクスペリエンスのギャップを両者に対して制限として挙げています。 チェックポイント自体がダウンロード可能になったので、ベンダーのハーネスからではなく、誰でもこれらの数字を再実行できます。

実行に必要なもの

Moonshotは、64以上のアクセラレータを備えたスーパーノード構成でK3をデプロイすることを推奨し、vLLM、SGLang、TokenSpeedをサポートしている推論エンジンとして示しています。 Kimi Delta Attentionは従来のプレフィックスキャッシングを破壊するため、研究所はvLLMプロジェクトに独自のキャッシング実装を提供しました。 重みは、教師ありファインチューニング段階から量化認識トレーニングが適用された状態で出荷されます。

デプロイの詳細の1つは、モデルカードの位置よりも重要です。 K3は、研究所が「保存された思考履歴モード」と呼ぶモードでトレーニングされました。 このモードでは、ハーネスがモデルの完全な前のアシスタントメッセージ、推論コンテンツ、ツールコールを含めて、会話に戻す必要があります。 モデルをドロップしたり、他のモデルからセッションを切り替えたりするチームは、不安定な出力を予想する必要があります。

MoonshotのホステッドAPIは、入力トークン100万個あたり3.00ドル、出力トークン100万個あたり15.00ドル、キャッシュされた入力の場合0.30ドルで提供されます。 リリースにより、メーターに代わるものが追加されました。 重み、ライセンス、モデルがどのようにトレーニングされたかを説明するレポートはすべて公開されており、Kimi K3の結果のコミュニティレプリケーションは、成果物自体から始めることができます。