Moonshot 发布 Kimi K3 开权重模型

Moonshot AI 正式发布了 Kimi K3 的开放权重，该模型总参数达 2.8T，激活参数 1040 亿，支持 100 万 token 上下文窗口，具备原生视觉能力。K3 引入了 Kimi Delta Attention (KDA) 等新架构，是目前体量最大的开权重模型之一。然而，其庞大的规模导致本地部署成本极高，且附带的商业化许可限制引发了社区争议。

已确认

• 模型规模与架构：Kimi K3 为 MoE 架构，总参数 2.8T，拥有 896 个专家，每 token 激活 16 个，激活参数达 1040 亿。模型支持原生多模态与 Agent 能力，引入了 Kimi Delta Attention (KDA) 及 Attention Residual 等设计，并采用三轴并行扩展（序列长度、网络深度和模型宽度）以提升扩展效率。针对 chunkwise KDA 的有限精度计算问题，K3 新增了 -5 下界衰减（lower-bounded decay）设计以防溢出。
• 部署门槛：模型权重高达 1.4TB。若进行本地部署，至少需要 18 张 GPU，或 8 张 B300 显卡才能完全放得下。社区讨论指出，即便是多卡本地工作站（如 2-4 台 RTX 6000 Blackwell）也难以原生运行。
• 安全与能力：技术报告显示，Kimi K3 在 BrowseComp 测试中得分 91.2，并在安全任务中发现了 16 个此前未知的新漏洞（含 2 个可远程触发的 Linux 内核漏洞），在此类利用任务上表现优于 GLM-5.2。

尚未确认

• 实际性能表现：尽管技术报告中列出了高分与安全发现，但模型在实际通用场景下的表现仍待更广泛的社区测试验证。

为什么重要

• 商业化许可争议：Kimi K3 采用了 Modified MIT 许可证，允许用户免费本地自部署。但条款规定，若提供云端转售（Model as a Service），且使用方或关联公司在任意连续 12 个月内总收入超过 2000 万美元，则必须另行与 Moonshot AI 签署协议。社区用户 @Eyelbee 等批评该条款将最低定价抬高至接近闭源 API 的水平，认为这严重削弱了开权重模型的可用性与开放性。

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