Moonshot выполнила обещание и выложила веса Kimi K3 — первой открытой модели класса 3 триллиона параметров. Скачать можно прямо сейчас, но перед запуском стоит разобраться, что именно попало в публичный доступ и какие условия использования придумал китайский разработчик.

Что внутри Kimi K3

Модель построена на 2,8 трлн параметров и весит 1,56 терабайта в Hugging Face. Это первая публично доступная модель такого масштаба — для сравнения, GPT-4 по неофициальным оценкам насчитывает около 1,8 трлн параметров, но её веса закрыты.

Архитектура опирается на две авторские техники:

• Kimi Delta Attention (KDA) — модификация механизма внимания, оптимизированная под длинные контексты
• Attention Residuals (AttnRes) — остаточные связи на уровне слоёв внимания для стабильности обучения

Модель нативно мультимодальна (текст + изображения) и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Moonshot позиционирует K3 как инструмент для долгоиграющих задач — написания кода, работы со знаниями, многошаговых агентных сценариев.

Где скачать и как запустить

Веса доступны в Hugging Face под идентификатором moonshotai/Kimi-K3. Из-за размера загрузка занимает несколько часов даже на быстром канале.

```bash

Установка Hugging Face CLI

pip install -U huggingface_hub

Скачивание весов (требуется ~1.6 ТБ свободного места)

huggingface-cli download moonshotai/Kimi-K3 --local-dir ./kimi-k3 ```

Для инференса понадобится либо кластер GPU с суммарной памятью от 1,5 ТБ, либо использование квантизации. Moonshot пока не публиковала готовых квантизованных версий, но сообщество уже работает над 4-битными вариантами.

Если локальный запуск не вариант, модель уже доступна через OpenRouter — там её предлагают 7 провайдеров.

Лицензия: где можно, где нельзя

Moonshot с самого начала избегает термина «open source», используя вместо него «open weight». И не зря — лицензия Kimi K3 накладывает ограничения на коммерческое использование.

Впервые подобные условия появились в K2 (июль 2025). Там требовалось упоминание «Kimi K2» в интерфейсе, если:

• У вашего продукта больше 100 млн активных пользователей в месяц
• Или месячная выручка превышает $20 млн

В K3 Moonshot пошла дальше. Теперь лицензия больше не называется «модифицированной MIT» и добавляет новое условие:

Если лицензиат или его аффилированные лица ведут бизнес Model as a Service, и их совокупная выручка превышает $20 млн за любые 12 месяцев подряд, лицензиат обязан заключить отдельное соглашение с Moonshot AI перед использованием модели в коммерческих целях.

Формулировка «Model as a Service» охватывает любые API-сервисы, предоставляющие доступ к модели. Если вы строите платформу для инференса и вышли на $20 млн годовой выручки — придётся договариваться с Moonshot напрямую.

Цены у провайдеров

OpenRouter уже интегрировал K3. Стандартный тариф от самой Moonshot и большинства провайдеров:

`` Input: $3 / 1M токенов Output: $15 / 1M токенов ``

Для сравнения, GPT-4o стоит $2.5/$10, Claude 3.5 Sonnet — $3/$15. По цене Kimi K3 находится в верхнем сегменте, но учитывая 1-миллионное окно контекста, для задач с длинными документами может быть дешевле альтернатив.

Провайдеры на OpenRouter:

• Moonshot AI (официальный)
• Together AI
• Fireworks AI
• Replicate
• Lepton AI
• Anyscale
• Hyperbolic

Latency и доступность различаются — стоит проверить пинги под свою географию.

Подводные камни

Лицензионная неопределённость. Что именно считается «Model as a Service» — не уточнено. Если вы встраиваете K3 в SaaS-продукт с подпиской, но не продаёте прямой доступ к модели, попадаете ли под ограничение? Moonshot пока не публиковала разъяснений.

Размер весов. 1,56 ТБ — это проблема для локального деплоя. Даже с квантизацией до 4 бит понадобится ~400 ГБ памяти, что означает минимум 6 × A100 80GB или аналог.

Отсутствие мелких чекпоинтов. В отличие от Llama или Mistral, Moonshot не выложила промежуточные версии (например, 70B или 400B). Если нужен компромисс между качеством и ресурсами, придётся смотреть на другие семейства моделей.

Что попробовать дальше

Если Kimi K3 избыточна для ваших задач, присмотритесь к альтернативам в классе 70-400B:

• DeepSeek-V3 (671B) — открытая, без лицензионных ограничений на коммерцию
• Qwen2.5 (72B) — от Alibaba, хорошо работает с китайским и английским
• Llama 3.3 (70B) — от Meta, классика с широкой экосистемой

Для тестирования Kimi K3 без локального деплоя начните с OpenRouter — можно попробовать разных провайдеров с одним API-ключом. Если планируете коммерческое использование выше $20 млн/год, уточните условия у Moonshot заранее.

Источники

• Simon Willison: moonshotai/Kimi-K3