Moonshot 发布 Kimi K3 开权重模型

Moonshot AI 正式发布了 Kimi K3 的开放权重与配套技术报告。该模型总参数量达 2.8T，采用混合专家架构，每 token 激活 1040 亿参数，支持 100 万 token 上下文窗口与原生视觉理解。Kimi K3 的发布标志着超大规模开权重模型阵营再添一员，但其特殊的商业许可条款也引发了开发者社区的激烈讨论。

已确认

• 模型规模与架构：Kimi K3 总参数为 2.8T，拥有 896 个专家，激活 16 个（约 1040 亿参数）。架构上引入了 Kimi Delta Attention (KDA) 与 Gated MLA 组成的 Hybrid Attention，并用 SiTU-GLU 替换了传统的 SwiGLU 门控以提升训练稳定性。此外，KDA 引入了 lower-bounded decay（下界衰减）设计以解决有限精度下的溢出问题。
• 性能与能力：官方称其为全球首个 open 3T-class 模型，具备原生多模态和 Agent 能力。在安全任务上，技术报告指出该模型发现了 16 个此前未知的漏洞（包含 2 个 Linux 内核漏洞），且在相关利用任务中优于 GLM-5.2。在 BrowseComp 基准测试中取得 91 分。
• 部署门槛：模型权重高达 1.4TB，自部署至少需要 8 张 B300 GPU（也有测算指出需要 18 张 GPU）才能完全放下。

尚未确认

• 商业化许可争议：Kimi K3 采用了 Modified MIT license。条款规定，如果使用方或其关联公司在任意连续 12 个月内总收入超过 2000 万美元，且将其作为云服务转售，必须与 Moonshot AI 另签商业协议。@Eyelbee 等用户批评这迫使推理服务商将定价抬高至接近官方闭源 API 的水平，严重削弱了开权重模型的可用性。

为什么重要

Kimi K3 在架构设计（如三轴扩展、KDA 改进）和多教师后训练策略上展示了前沿的工程探索，其实际的漏洞挖掘能力也验证了超大模型在安全领域的应用潜力。然而，Moonshot 针对“Model as a Service”设定的高额商业门槛，为开源模型的商业化定义提供了一个极具争议的新范式，这将直接影响第三方云推理厂商的参与意愿。

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