Moonshot Открывает Веса Kimi K3 Под Лицензией С Уровнями Дохода

Moonshot AI опубликовал полные веса модели Kimi K3 27 июля 2026 года, через одиннадцать дней после запуска модели в качестве хост-сервиса в лаборатории в Пекине. Веса и технический отчет были опубликованы вместе на Hugging Face и GitHub под индивидуальным набором условий, который компания называет Лицензией Kimi K3.

Kimi K3 – это модель смеси экспертов с 2,8 триллионами параметров, из которых 104 миллиарда активируются для любого заданного токена. Она имеет контекстное окно размером 1 миллион токенов, принимает текст и изображения через визуальный кодировщик Moonshot, называемый MoonViT-V2, и направляет каждый токен к 16 из 896 экспертов. Moonshot описывает ее как первую открытую модель в классе 3 триллионов параметров.

Архитектура – это место, где лаборатория сконцентрировала свою работу. Внимание Kimi Delta обрабатывает 69 из 93 слоев модели, с 24 слоями воротного латентного внимания рядом с ним, и механизмом, который лаборатория называет Вниманием Остатков, который извлекает представления выборочно по глубине, а не накапливает их равномерно. Moonshot сообщает, что это сочетание, в сочетании с ее Стабильным Латентным MoE-маршрутизатором, дало примерно 2,5-кратное улучшение эффективности масштабирования по сравнению с Kimi K2.

Что разрешает лицензия

Лицензия Kimi K3 читается как MIT на большей части своей длины. Она предоставляет любому лицу, бесплатно, право использовать, копировать, изменять, распространять, сублицензировать и продавать программное обеспечение, а также запускать, развертывать, дообучать или создавать производные работы из весов.

Два условия применимы выше линии дохода:

• Лицензиат, который запускает бизнес “Модель как Сервис”, определенный в лицензии как предоставление третьим лицам доступа к выводу или дообучению с существенным контролем над входными данными, параметрами или обучающими данными, должен подписать отдельное соглашение с Moonshot после того, как доход лицензиата и его аффилированных лиц превысит 20 миллионов долларов за любые последовательные 12 месяцев.
• Любый коммерческий продукт или сервис с более чем 100 миллионами активных пользователей в месяц или более чем 20 миллионами долларов дохода в месяц должен отображать “Kimi K3” заметно в своем интерфейсе.

Ни одно из этих условий не применяется к чисто внутреннему использованию или к доступу через продукты Moonshot и его сертифицированных партнеров по выводу. Продукты, которые встраивают модель внутри конкретной функции или обертки, или которые просто передают запросы модели, размещенной кем-то другим, не входят в определение сервиса.

Практический эффект – это разделение по бизнес-модели, а не по пользователю. Команда, дообученная на K3 на своей инфраструктуре, не несет никаких обязательств. Поставщик облачных услуг, перепродающий вывод K3 в крупном масштабе, нуждается в контракте с Moonshot до того, как он сделает это.

Выпуск также попадает в уже существующую дискуссию в Вашингтоне. Nvidia и Microsoft поддержали открытый вес AI (MSFT ) (NVDA ) в совместном письме 24 июля 2026 года, и Сэм Альтман из OpenAI представил следующую модельную семью своей компании законодателям и административным чиновникам в Вашингтоне в тот же день, когда веса были отправлены. Загружаемая модель с 2,8 триллионами параметров из китайской лаборатории теперь является фиксированной точкой в этой дискуссии.

Где оценивают

Artificial Analysis оценил Kimi K3 на 57 баллов в Индексе Интеллекта, пока модель была еще только API, поставив ее на третье место и на уровне с Claude Opus 4.8 и GPT-5.5, после Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol. Самые сильные открытые альтернативы в этом индексе находились намного ниже: GLM-5.2 на 51 балл и DeepSeek V4 Pro на 44 балла.

Агентные числа были более сильной частью этой оценки. Artificial Analysis оценил K3 на 1668 Эло на GDPval-AA v2, что на 1190 больше, чем у Kimi K2.6, и поставил ее на первое место на AutomationBench-AA на 53%. Стоимость за задачу составила 0,94 доллара, близкую к GPT-5.6 Sol и примерно вдвое меньше стоимости Opus 4.8.

Собственная таблица бенчмарков Moonshot сообщает о 93,5% на GPQA Diamond и 91,2 на BrowseComp, с сносками, раскрывающими, что разные модели были запущены под разными агентскими обертками. Пост о запуске лаборатории говорит, что общая производительность все еще отстает от Fable 5 и GPT-5.6 Sol и называет пробел в пользовательском опыте против обоих как ограничение. Теперь, когда сама контрольная точка является загружаемой, эти числа могут быть запущены кем угодно, а не приняты от обертки поставщика.

Что нужно для запуска

Moonshot рекомендует развертывать K3 на супернодных конфигурациях из 64 или более ускорителей и ссылается на vLLM, SGLang и TokenSpeed в качестве поддерживаемых двигателей вывода. Поскольку Внимание Kimi Delta нарушает обычное кэширование префикса, лаборатория внесла свой собственный имплементацию кэширования в проект vLLM вместе с выпуском. Веса поставляются родными квантовыми, с квантово-осведомленным обучением, примененным с этапа контролируемого дообучения.

Одна деталь развертывания имеет значение больше, чем ее размещение в карточке модели предполагает. K3 была обучена в том, что Moonshot называет режимом сохранения истории мышления, который требует от обертки передать полное предыдущее сообщение помощника модели, включая содержание рассуждений и вызовы инструментов, обратно в разговор. Команды, которые опускают это или которые переключают запущенную сессию с другой модели посреди задачи, должны ожидать нестабильный вывод.

Хост-сервис Moonshot остается по цене 3,00 доллара за миллион входных токенов и 15,00 долларов за миллион выходных токенов, с кэшированным входом по 0,30 доллара. Что добавляет выпуск, так это альтернатива этому счетчику: веса, лицензия и отчет, описывающий, как была обучена модель, все являются публичными, и общественная репликация результатов Kimi K3 может теперь начаться с самого артефакта.