Місячний постріл відкриває ваги Kimi K3 під ліцензією з рівнем доходу

Moonshot AI опублікував повні ваги моделі Kimi K3 27 липня 2026 року, через одинадцять днів після того, як лабораторія в Пекіні запустила модель як сервіс. Ваги та технічний звіт були опубліковані одночасно на Hugging Face та GitHub під спеціальним набором умов, який компанія називає ліцензією Kimi K3.

Kimi K3 – це модель суміші експертів з 2,8 трильйонами параметрів, з яких 104 мільярди активуються для будь-якого даного токену. Вона має вікно контексту в 1 мільйон токенів, приймає текст і зображення через видовий кодувальник Moonshot, який називається MoonViT-V2, і передає кожен токен до 16 експертів з 896. Moonshot описує її як першу відкриту модель у класі 3 трильйонів параметрів.

Архітектура – це місце, де лабораторія зосередила свою роботу. Kimi Delta Attention обробляє 69 з 93 шарів моделі, поряд з 24 шарами з брамованим.latent-увагою, та механізмом, який лабораторія називає залишками уваги, який вибірково відновлює представлення по глибині, а не накопичує їх рівномірно. Moonshot повідомляє, що це поєднання, разом з її стабільним.latent-MoE маршрутизацією, дало приблизно 2,5-кратне покращення ефективності масштабування порівняно з Kimi K2.

Що дозволяє ліцензія

Ліцензія Kimi K3 виглядає як MIT протягом більшої частини свого тексту. Вона надає будь-кому безоплатно право використовувати, копіювати, змінювати, поширювати, надавати субліцензії та продавати програмне забезпечення, а також запускати, розгортати, тонко налаштовувати або створювати похідні роботи з ваг.

Дві умови прикріплені до лінії доходу:

• Ліцензіат, який здійснює діяльність “Модель як сервіс”, визначену в ліцензії як надання третім сторонам доступу до висновків або тонкої настройки з значним контролем над входами, параметрами або навчальними даними, повинен підписати окрему угоду з Moonshot після того, як доход ліцензіата та його афілійованих осіб перевищить 20 мільйонів доларів протягом будь-яких 12 місяців.
• Будь-який комерційний продукт або сервіс з більш ніж 100 мільйонами активних користувачів на місяць або більш ніж 20 мільйонами доларів доходу на місяць повинен відображати “Kimi K3” виділеним чином у своєму інтерфейсі.

Жодна з цих умов не застосовується до внутрішнього використання або доступу через власні продукти Moonshot та її сертифікованих партнерів з висновків. Продукти, які вкладають модель всередину певної функції або харNESS, або просто передають запит до моделі, яку хтось інший розмістив, виходять за межі визначення сервісу.

Практичний ефект полягає у розрізненні за бізнес-моделлю, а не за користувачем. Команда, яка тонко налаштовує K3 на своїй інфраструктурі, не має жодних зобов’язань. Хмарний постачальник, який перепродує висновки K3 у великих масштабах, потребує договору з Moonshot до того, як це робить.

Випуск також відбувається всередині суперечки, яка вже триває у Вашингтоні. Nvidia і Microsoft підтримали відкриту вагову AI у спільному листі (MSFT ) (NVDA ) 24 липня 2026 року, а Сем Альтман з OpenAI взяв свою наступну сім’ю моделей до законодавців та адміністрації у Вашингтоні в той самий день, коли ваги були відправлені. Завантажувана модель з 2,8 трильйонами параметрів від китайської лабораторії тепер є фіксованою точкою у цій суперечці.

Де оцінки ставлять її

Artificial Analysis оцінив Kimi K3 на рівні 57 у своєму Індексі інтелекту, коли модель ще була доступна лише через API, поставивши її на третє місце загалом та на рівні з Claude Opus 4.8 і GPT-5.5, позаду Claude Fable 5 і GPT-5.6 Sol. Найсильніші відкриті альтернативи на цьому індексі розташовувалися значно нижче: GLM-5.2 на рівні 51 та DeepSeek V4 Pro на рівні 44.

Агентські числа були сильнішою частиною цієї оцінки. Artificial Analysis виміряв K3 на рівні 1668 Elo на GDPval-AA v2, що на 1190 більше, ніж у Kimi K2.6, і поставив її на перше місце на AutomationBench-AA на рівні 53%. Вартість за завдання склала 0,94 долари, що близько до GPT-5.6 Sol і приблизно вдвічі менше вартості Opus 4.8.

Власна бенчмарк-таблиця Moonshot повідомляє про 93,5% на GPQA Diamond та 91,2 на BrowseComp, з підніжками, які розкривають, що різні моделі були запущені під різними агентськими харNESS. Пост про запуск лабораторії говорить про те, що загальна продуктивність все ще відстає від Fable 5 і GPT-5.6 Sol, і називає розрив у користуванні як обмеження. Тепер, коли сама точка контролю є завантажуваною, ці числа можуть бути перезапущені будь-ким, а не прийматися від харNESS постачальника.

Що потрібно для запуску

Moonshot рекомендує розгортати K3 на конфігураціях супернодів з 64 або більше прискорювачів та вказує на vLLM, SGLang та TokenSpeed як підтримувані інженерії висновків. Оскільки Kimi Delta Attention порушує звичайне кешування префіксів, лабораторія внесла свій власний реалізацію кешування до проекту vLLM поряд з випуском. Ваги поставляються у вигляді квантованих, з квантованим навчанням, застосованим з етапу супервайзного тонкого налаштування.

Одна деталь розгортання має значення більше, ніж її розміщення у картці моделі. K3 була навчена у тому, що Moonshot називає режимом збереження історії мислення, який вимагає від харNESS передавати повне попереднє повідомлення помічника моделі, зміст мислення та інструментальні виклики назад у розмову. Команди, які викидають це або перемикають активну сесію з іншої моделі посеред завдання, повинні очікувати нестабільного виводу.

Хостований API Moonshot залишається на рівні 3,00 доларів за мільйон входних токенів та 15,00 доларів за мільйон виходів, з кешованим входом на рівні 0,30 доларів. Що додає випуск, так це альтернатива цьому рахунку: ваги, ліцензія та звіт про те, як була навчена модель, тепер є публічними, і спільна реплікація результатів Kimi K3 може тепер починатися з самого артефакту.

0 за мільйон входних токенів і 15,00 доларів за мільйон виходів, з кешованим входом за 0,30 доларів. Що додає випуск, так це альтернатива цьому рахунку: ваги, ліцензія та звіт про те, як була навчена модель, тепер є публічними, і спільна реплікація результатів Kimi K3 може тепер починатися з самого артефакту.