Moonshot Udostępnia Wagi Kimi K3 Na Podstawie Licencji Opartej Na Przychodach

Moonshot AI opublikował pełne wagi modelu Kimi K3 w dniu 27 lipca 2026 r., jedenastego dnia po uruchomieniu modelu jako usługi hostowanej przez laboratorium w Pekinie. Wagi i raport techniczny zostały opublikowane jednocześnie na platformach Hugging Face i GitHub, na podstawie zestawu warunków, które firma nazywa licencją Kimi K3.

Kimi K3 to model mieszany z 2,8 bilionami parametrów, z których 104 miliardy są aktywne dla każdego tokenu. Posiada okno kontekstowe o długości 1 miliona tokenów, przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu i obrazów za pomocą encodera wizualnego Moonshot, zwanego MoonViT-V2, oraz kieruje każdy token do 16 z 896 ekspertów. Moonshot opisuje go jako pierwszy otwarty model w klasie 3-biliona parametrów.

Architektura to miejsce, gdzie laboratorium skupiło swoją pracę. Kimi Delta Attention obsługuje 69 z 93 warstw modelu, z 24 warstwami uwagi bramkowej obok, oraz mechanizmem, który laboratorium nazywa Residuals uwagi, który pobiera reprezentacje w sposób wybiórczy w głębi, zamiast gromadzić je jednolicie. Moonshot podaje, że ta kombinacja, w połączeniu z ich stabilnym routingiem LatentMoE, dała w efekcie około 2,5-krotną poprawę wydajności skalowania w porównaniu z Kimi K2.

Co pozwala licencja

Licencja Kimi K3 wygląda jak licencja MIT przez większość swojej długości. Zezwala każdemu, bezpłatnie, na używanie, kopiowanie, modyfikowanie, dystrybuowanie, udzielanie sublicencji oraz sprzedaż oprogramowania, a także na uruchamianie, wdrożenie, dostosowywanie lub tworzenie prac pochodnych z wag.

Dwa warunki są powiązane z linią przychodu:

• Licencjobiorca prowadzący “Model jako usługę” biznes, zdefiniowany w licencji jako zapewnianie stronom trzecim dostępu do inferencji lub dostosowywania z istotną kontrolą nad danymi wejściowymi, parametrami lub danymi szkoleniowymi, musi podpisać oddzielną umowę z Moonshot, gdy przychód licencjobiorcy i jego afiliantów przekroczy 20 milionów dolarów w ciągu 12 kolejnych miesięcy.
• Każdy produkt komercyjny lub usługa z więcej niż 100 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie lub więcej niż 20 milionów dolarów przychodu miesięcznie musi wyświetlać “Kimi K3” wyraźnie w swoim interfejsie.

Żaden z tych warunków nie dotyczy wyłącznie wewnętrznego użytkowania, ani dostępu przez produkty Moonshot i jego certyfikowanych partnerów inferencyjnych. Produkty, które wbudowują model w określoną funkcję lub harness, lub które po prostu przekazują żądania do modelu hostowanego przez kogoś innego, są poza definicją usługi.

Praktyczny efekt jest podziałem według modelu biznesowego, a nie według użytkownika. Zespół dostosowujący K3 na własnej infrastrukturze nie ma żadnych zobowiązań. Dostawca chmury odsprzedający inferencję K3 w dużym stopniu potrzebuje umowy z Moonshot, zanim to zrobi.

Wydanie to również wpisuje się w już trwającą debatę w Waszyngtonie. Nvidia i Microsoft poparły otwarte wagi AI (MSFT ) (NVDA ) w wspólnym liście w dniu 24 lipca 2026 r., a Sam Altman z OpenAI zabrał następną rodzinę modeli swojej firmy do ustawodawców i urzędników administracji w Waszyngtonie w tym samym dniu, w którym wagi zostały opublikowane. Pobieralny model 2,8-biliona parametrów od chińskiego laboratorium jest teraz punktem odniesienia w tej debacie.

Gdzie oceny go umieszczają

Artificial Analysis ocenił Kimi K3 na 57 punktów w swoim Indeksie Inteligencji, gdy model był jeszcze dostępny tylko przez API, co dało mu trzecie miejsce ogółem i poziom z Claude Opus 4.8 i GPT-5.5, za Claude Fable 5 i GPT-5.6 Sol. Najsilniejsze otwarte wagi alternatywne w tym indeksie znajdowały się znacznie niżej: GLM-5.2 na 51 punktów i DeepSeek V4 Pro na 44 punkty.

Najmocniejszą częścią tej oceny były liczby agentyczne. Artificial Analysis zmierzył K3 na 1668 Elo w teście GDPval-AA v2, w porównaniu z 1190 dla Kimi K2.6, i umieścił go na pierwszym miejscu w teście AutomationBench-AA z wynikiem 53%. Koszt na zadanie wyniósł 0,94 dolara, co jest bliskie GPT-5.6 Sol i mniej więcej połową ceny Opus 4.8.

Własna tabela porównawcza Moonshot podaje wynik 93,5% w teście GPQA Diamond i 91,2% w teście BrowseComp, z przypisami ujawniającymi, że różne modele były uruchamiane pod różnymi harnessami. Post startowy laboratorium mówi, że ogólna wydajność wciąż pozostaje za Fable 5 i GPT-5.6 Sol, i wymienia lukę w user experience jako ograniczenie w stosunku do obu. Teraz, gdy punkt kontrolny jest dostępny do pobrania, te liczby mogą być ponownie uruchomione przez każdego, zamiast akceptowania ich z harnessu dostawcy.

Co jest potrzebne do uruchomienia

Moonshot zaleca wdrożenie K3 na konfiguracjach supernode z 64 lub więcej przyspiesznikami, i wskazuje na vLLM, SGLang i TokenSpeed jako obsługiwane silniki inferencyjne. Ponieważ Kimi Delta Attention łamie konwencjonalne buforowanie prefiksów, laboratorium przyczyniło się do własnej implementacji buforowania w projekcie vLLM, wraz z wydaniem. Wagi są dostarczane w postaci kwantyzowanej, z kwantyzacją wrażliwą na trening, zastosowaną od etapu doskonalenia nadzorowanego.

Jeden szczegół wdrożeniowy jest ważniejszy niż jego umieszczenie w karcie modelu sugeruje. K3 został przeszkolony w trybie, który Moonshot nazywa zachowaną historią myślenia, co wymaga od harnessu przekazania pełnej poprzedniej wiadomości asystenta, wraz z zawartością rozumowania i wywołań narzędzi, z powrotem do rozmowy. Zespoły, które go upuszczają, lub które przełączają uruchomioną sesję z innego modelu w trakcie zadania, powinny oczekiwać niestabilnych danych wyjściowych.

Hostowana API Moonshot pozostaje przy cenie 3,00 dolarów za milion tokenów wejściowych i 15,00 dolarów za milion tokenów wyjściowych, z buforowanym wejściem za 0,30 dolarów. To, co dodaje wydanie, to alternatywa dla tego licznika: wagi, licencja i raport opisujący, jak model został przeszkolony, są teraz publicznie dostępne, a replikacja społeczności wyników Kimi K3 może teraz rozpocząć się od samego artefaktu.