Moonshot发布2.8T开源Kimi K3，首日推理破423 tok/s
Moonshot正式发布开源旗舰模型Kimi K3的权重与技术报告。该模型总参数量达2.8T，采用MoE架构，每个token激活约104B参数，支持100万token上下文与原生视觉理解能力。模型主打算力的高效利用，多项评测逼近闭源前沿，发布首日即获得开源社区与多家平台的极速推理优化支持。
已确认
- 模型架构：Kimi K3总参数量为2.8T，激活参数为104B，具备原生视觉理解能力与100万token的上下文窗口。该模型主打更高效地使用算力，而非单纯堆算力。据博主@noninertialframe96对技术报告的解读，模型架构亮点包括Delta Attention、专家平衡与AgentENV。
- 评测表现：该模型在公共智能指数（Public Intelligence Index）中被评为目前最强的开源模型。此外，在Artificial Analysis的评测中总排名第四，仅次于Claude Opus 5、Fable 5与GPT-5.6 Sol。
- 平台支持：模型发布后已在Modal、Featherless等平台同步上线。
- 推理优化：开源推理框架SGLang在K3发布首日即实现了高达423 tok/s的推理速度（基于GSM8K测试），并原生支持强化学习。这得益于开源社区与NVIDIA、AMD等多方投入底层算子优化的极限接力。此外，Modal平台也为该模型提供了460 TPS的推理支持。
为什么重要
- Kimi K3是目前规模最大（近3万亿参数）的开源模型之一，其发布标志着开源大模型在参数规模和综合能力上进一步逼近顶级闭源模型。
- 模型发布即伴随极高的社区推理优化支持（如SGLang突破400 tok/s），展现了开源生态在软硬件协同与底层优化上的极速响应能力，大幅降低了超大模型的实际部署门槛。
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一手来源
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