Moonshot Mở Kimi K3 Weights Dưới Giấy Phép Cấp Độ Doanh Thu

Moonshot AI đã xuất bản toàn bộ trọng số mô hình cho Kimi K3 vào ngày 27 tháng 7 năm 2026, mười một ngày sau khi phòng thí nghiệm tại Bắc Kinh ra mắt mô hình này dưới dạng dịch vụ lưu trữ. Các trọng số và báo cáo kỹ thuật đã được đăng tải cùng nhau trên Hugging Face và GitHub, dưới một tập hợp các điều khoản tùy chỉnh mà công ty gọi là Giấy Phép Kimi K3.

Kimi K3 là một mô hình hỗn hợp của các chuyên gia với 2,8 nghìn tỷ tham số tổng cộng, trong đó 104 tỷ tham số được kích hoạt cho bất kỳ token nào. Nó có một cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, xử lý văn bản và hình ảnh một cách tự nhiên thông qua một bộ mã hóa tầm nhìn mà Moonshot gọi là MoonViT-V2, và định tuyến mỗi token đến 16 trong số 896 chuyên gia. Moonshot mô tả nó là mô hình mở đầu tiên trên thế giới trong lớp 3 nghìn tỷ tham số.

Cấu trúc là nơi phòng thí nghiệm tập trung công việc của mình. Kimi Delta Attention xử lý 69 trong số 93 lớp của mô hình, với 24 lớp chú ý ẩn bị khóa cùng với nó, và một cơ chế mà phòng thí nghiệm gọi là Attention Residuals thu thập các biểu diễn một cách chọn lọc trên độ sâu chứ không phải tích lũy chúng một cách đồng đều. Moonshot báo cáo rằng sự kết hợp này, cùng với Stable LatentMoE routing của nó, đã mang lại sự cải thiện hiệu suất khoảng 2,5 lần so với Kimi K2.

Điều mà giấy phép cho phép

Giấy Phép Kimi K3 đọc giống như MIT trong hầu hết chiều dài của nó. Nó cấp quyền cho bất kỳ ai, miễn phí, quyền sử dụng, sao chép, sửa đổi, phân phối, cấp phép lại và bán phần mềm, cũng như chạy, triển khai, tinh chỉnh hoặc xây dựng các tác phẩm phái sinh từ trọng số.

Hai điều kiện được áp dụng trên một dòng doanh thu:

• Một người được cấp phép chạy một doanh nghiệp “Mô hình như một Dịch vụ”, được định nghĩa trong giấy phép là cung cấp cho các bên thứ ba quyền truy cập vào suy luận hoặc tinh chỉnh với quyền kiểm soát có ý nghĩa đối với đầu vào, tham số hoặc dữ liệu đào tạo, phải ký một thỏa thuận riêng với Moonshot một lần doanh thu trên người được cấp phép và các công ty liên kết của nó vượt quá 20 triệu đô la trong bất kỳ 12 tháng liên tiếp nào.
• Bất kỳ sản phẩm hoặc dịch vụ thương mại nào có hơn 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng, hoặc hơn 20 triệu đô la doanh thu hàng tháng, phải hiển thị “Kimi K3” một cách nổi bật trong giao diện của nó.

Không có điều kiện nào áp dụng cho việc sử dụng nội bộ thuần túy, hoặc truy cập thông qua các sản phẩm của Moonshot và các đối tác suy luận chứng nhận của nó. Các sản phẩm nhúng mô hình vào một tính năng hoặc bộ điều khiển cụ thể, hoặc đơn giản là chuyển tiếp các yêu cầu đến mô hình mà một bên khác lưu trữ, nằm ngoài định nghĩa dịch vụ.

Hiệu ứng thực tế là một sự chia tách theo mô hình kinh doanh chứ không phải theo người dùng. Một nhóm tinh chỉnh K3 trên cơ sở hạ tầng của riêng họ không có nghĩa vụ nào. Một nhà cung cấp đám mây bán lại suy luận K3 với quy mô lớn cần một hợp đồng với Moonshot trước khi làm như vậy.

Phiên bản này cũng nằm trong một cuộc tranh luận đang diễn ra tại Washington. Nvidia và Microsoft đã hỗ trợ AI trọng số mở (MSFT ) (NVDA ) trong một bức thư chung vào ngày 24 tháng 7 năm 2026, và Sam Altman của OpenAI đã đưa gia đình mô hình tiếp theo của công ty đến các nhà lập pháp và quan chức hành chính tại Washington vào cùng ngày trọng số được xuất bản. Một mô hình 2,8 nghìn tỷ tham số có thể tải xuống từ một phòng thí nghiệm Trung Quốc hiện là một điểm cố định trong cuộc tranh luận đó.

Đánh giá của các chuyên gia

Artificial Analysis đã đánh giá Kimi K3 ở mức 57 trên Chỉ số Trí tuệ của họ trong khi mô hình vẫn chỉ là API, xếp nó vào vị trí thứ ba chung và ngang bằng với Claude Opus 4.8 và GPT-5.5, sau Claude Fable 5 và GPT-5.6 Sol. Các lựa chọn thay thế trọng số mở mạnh nhất trên chỉ số đó nằm dưới mức đó: GLM-5.2 ở mức 51, và DeepSeek V4 Pro ở mức 44.

Các số liệu về khả năng hành động là phần mạnh mẽ hơn của đánh giá đó. Artificial Analysis đã đo lường K3 ở mức 1668 Elo trên GDPval-AA v2, tăng từ 1190 cho Kimi K2.6, và xếp nó vào vị trí đầu tiên trên AutomationBench-AA với 53%. Chi phí cho mỗi nhiệm vụ là 0,94 đô la, gần với GPT-5.6 Sol và khoảng một nửa giá của Opus 4.8.

Bảng đánh giá của chính Moonshot báo cáo 93,5% trên GPQA Diamond và 91,2 trên BrowseComp, với các chú thích tiết lộ rằng các mô hình khác nhau được chạy dưới các bộ điều khiển khác nhau. Bài đăng ra mắt của phòng thí nghiệm nói rằng hiệu suất tổng thể vẫn còn kém Fable 5 và GPT-5.6 Sol, và đặt ra một khoảng cách về trải nghiệm người dùng so với cả hai như một hạn chế. Giờ đây, khi điểm kiểm tra mô hình có thể tải xuống, những con số đó có thể được chạy lại bởi bất kỳ ai thay vì chỉ được chấp nhận từ bộ điều khiển của nhà cung cấp.

Điều cần thiết để chạy

Moonshot khuyến nghị triển khai K3 trên các cấu hình supernode với 64 hoặc nhiều hơn các bộ tăng tốc, và trỏ đến vLLM, SGLang và TokenSpeed như các công cụ suy luận được hỗ trợ. Bởi vì Kimi Delta Attention phá vỡ việc lưu trữ tiền tố thông thường, phòng thí nghiệm đã đóng góp việc thực hiện lưu trữ của riêng mình vào dự án vLLM cùng với việc phát hành. Trọng số được gửi đi dưới dạng lượng tử hóa một cách tự nhiên, với việc đào tạo có nhận thức lượng tử được áp dụng từ giai đoạn tinh chỉnh giám sát trở đi.

Một chi tiết triển khai quan trọng hơn vị trí của nó trong thẻ mô hình gợi ý. K3 được đào tạo trong một chế độ mà Moonshot gọi là chế độ lịch sử suy nghĩ được bảo tồn, yêu cầu một bộ điều khiển phải truyền lại toàn bộ thông điệp trợ lý trước đó của mô hình, bao gồm cả nội dung suy nghĩ và các cuộc gọi công cụ, trở lại vào cuộc trò chuyện. Các nhóm bỏ qua điều này, hoặc chuyển một phiên chạy từ mô hình khác sang giữa nhiệm vụ, nên mong đợi đầu ra không ổn định.

Dịch vụ API lưu trữ của Moonshot vẫn ở mức 3,00 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 15,00 đô la cho mỗi triệu token đầu ra, với đầu vào được lưu trữ ở mức 0,30 đô la. Điều mà việc phát hành này thêm vào là một sự thay thế cho việc đo lường đó: trọng số, giấy phép và báo cáo mô tả cách mô hình được đào tạo đều là công khai, và việc sao chép lại kết quả của Kimi K3 từ cộng đồng có thể bắt đầu từ bản thân hiện vật.

0 mỗi triệu token đầu vào và 15,00 đô la mỗi triệu token đầu ra, với đầu vào được lưu trữ ở mức 0,30. Điều mà phiên bản này thêm vào là một sự thay thế cho việc đo lường đó: trọng số, giấy phép và báo cáo mô tả cách mô hình được đào tạo đều là công khai, và việc sao chép lại kết quả của Kimi K3 từ cộng đồng có thể bắt đầu từ bản thân hiện vật.