Kimi K3 已经开放权重了吗？
是。完整模型权重、推理代码和技术报告已于北京时间 2026 年 7 月 28 日开放；官方 Hugging Face 仓库提供 96 个 Safetensors 权重分片，相关大文件约 1.42 TiB。
KI
模型参数
2.8万亿
上下文长度
1M
中文支持
支持
推理能力
Kimi K3 是 Moonshot AI 的开放权重 2.8T MoE 多模态旗舰模型，每 token 激活约 104B 参数，支持 1M 上下文和 low/high/max 思考档；代码、96 个权重分片与技术报告已按 Kimi K3 License 开放。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
Kimi K3
模型基本信息
推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 最高 (Max) (默认)思考水平 · 低 (Low)思考水平 · 高 (High)
上下文长度
1M tokens
最大输出长度
1M tokens
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本、图像、视频 → 文本
发布时间
2026-07-16
模型文件大小
约 1.42 TiB（MXFP4，96 个 Safetensors 分片）
MoE架构
是
总参数 / 激活参数
2.8万亿 / 1040亿
知识截止
暂无数据
Kimi K3
开源和体验地址
Kimi K3
官方介绍与博客
官方论文
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Kimi K3
API接口信息
接口速度
2/5
💡默认单位：$/100万 tokens。若计费单位不同，则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | ¥20.00/ 1M | ¥100.00/ 1M |
international
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $3.00/ 1M | $15.00/ 1M |
缓存定价Prompt缓存
| 类型 | 有效期 | 写入 | 读取 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | - | $0.300/ 1M |
Kimi K3
评测结果
Kimi K3 当前已收录的代表性评测结果包括 BrowseComp（1 / 53，得分 91.20）、GPQA Diamond（8 / 187，得分 93.50）、AA-LCR（1 / 15，得分 74.70）。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格，便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
AI Agent - 工具使用
共 8 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
编程与软件工程
共 8 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Agent能力评测
共 4 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
生产力知识
共 9 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
多模态理解
共 14 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
和其他模型对比
Kimi K3
发布机构
Moonshot AI
查看发布机构详情 Kimi K3
模型解读
Kimi K3 与开放权重
Kimi K3 是 Moonshot AI 于 2026 年 7 月 16 日发布的原生多模态智能体旗舰模型。官方称其为首个开放的 3T 级模型：总参数量 2.8T、每 token 激活约 104B 参数，支持 1,048,576 tokens 上下文。完整模型权重、推理代码与技术报告已于北京时间 2026 年 7 月 28 日开放，可从 Hugging Face 和 GitHub 获取。
架构与技术规格
K3 采用 Stable LatentMoE：共 93 层，其中 1 个稠密层；注意力层由 69 层 Kimi Delta Attention（KDA）和 24 层 Gated MLA 组成。模型拥有 896 个路由专家，每个 token 选择 16 个专家，另有 2 个共享专家；隐藏维度为 7168，96 个注意力头，词表规模约 160K。视觉编码器为 401M 参数的 MoonViT-V2。
模型从 SFT 阶段开始采用量化感知训练，发布权重为 MXFP4，激活为 MXFP8。Hugging Face 仓库包含 96 个 Safetensors 分片，权重及相关大文件约 1.42 TiB。官方推荐 vLLM、SGLang 与 TokenSpeed 作为推理引擎。
能力与 API
K3 面向长周期软件工程、知识工作、深度推理和视觉任务，支持文本、图像和视频输入以及文本输出。API 支持函数与工具调用、严格 JSON Schema 结构化输出、Partial Mode、动态工具加载、自动上下文缓存，以及 OpenAI/Anthropic 兼容调用方式。
K3 始终启用思考，reasoning_effort 支持 low、high、max 三档，默认 max。多轮对话和工具调用必须原样回传上一轮完整 assistant message，包括 reasoning_content 与 tool_calls。
官方评测
本页按开放权重模型卡同步官方最新评测表，共 45 个基准、50 条结构化成绩（含 5 组无工具/工具增强双结果）。所有 K3 成绩均使用 max reasoning effort 与 temperature=1.0；单步推理和无工具视觉任务采用 top_p=0.95，智能体任务采用 top_p=1.0。代表性结果包括 GPQA Diamond 93.5、DeepSWE 67.5、Terminal-Bench 2.1 88.3、BrowseComp 91.2、MCPMark-Verified 94.5、OSWorld-Verified 84.8、OmniDocBench 91.1。
价格与访问条件
官方 API 按每百万 tokens 计费：中国区缓存命中输入 ¥2、缓存未命中输入 ¥20、输出 ¥100；国际区分别为 $0.30、$3、$15。K3 API 需账户成功充值至少 1 美元后解锁，账户等级决定并发和速率限制。
Kimi K3 License
代码、权重、配置与相关文档均采用 Kimi K3 License。该许可允许使用、复制、修改、分发、再许可、销售、部署和微调，但须保留版权与许可声明并遵守适用法律。若许可方或关联方经营 MaaS 且任意连续 12 个月总收入超过 2,000 万美元，商业使用前须与 Moonshot AI 另签协议；若商业产品月活超过 1 亿或月收入超过 2,000 万美元，界面须显著展示“Kimi K3”。内部使用、官方产品和认证推理合作伙伴适用例外条款。
使用限制
- API 的 temperature=1.0、top_p=0.95、n=1、presence_penalty=0 和 frequency_penalty=0 为固定值。
- 视觉输入不支持直接使用公网图片 URL，应使用 base64 或已上传文件的
ms://地址。 - 官方 Web Search 正在更新，当前不建议用于生产工作流。
- 自部署需要极高的存储、显存、互联和推理引擎适配成本，开放权重不等于普通工作站可运行。
官方资料
Hugging Face 权重与模型卡 · GitHub 代码与技术报告 · 官方技术博客 · API 快速开始 · 官方价格
Kimi K3
常见问题
Kimi K3 的参数和架构是什么？
总参数量 2.8T、每 token 激活约 104B；共 93 层，包含 69 层 KDA 与 24 层 Gated MLA，896 个路由专家中每 token 选择 16 个，另有 2 个共享专家。
Kimi K3 可以免费商用吗？
Kimi K3 License 允许商业使用，但附带条件：年收入超过 2,000 万美元的 MaaS 业务须另签协议；达到 1 亿月活或 2,000 万美元月收入的商业产品须显著展示“Kimi K3”。使用前应阅读完整许可。
Kimi K3 支持哪些思考档和输入？
K3 始终启用思考，支持 low、high、max 三档，默认 max；API 支持文本、图像和视频输入，输出文本，并支持工具调用和结构化输出。
Kimi K3 API 如何计费？
每百万 tokens：中国区缓存命中输入 ¥2、缓存未命中输入 ¥20、输出 ¥100；国际区分别为 $0.30、$3、$15。账户至少充值 1 美元后解锁 K3。
Kimi K3 公布了哪些评测？
开放权重模型卡列出 45 个基准、50 条结构化结果。代表性成绩包括 GPQA Diamond 93.5、DeepSWE 67.5、BrowseComp 91.2、MCPMark-Verified 94.5、OSWorld-Verified 84.8 和 OmniDocBench 91.1。
自部署 Kimi K3 需要注意什么？
官方推荐 vLLM、SGLang 或 TokenSpeed；MXFP4 权重及相关大文件约 1.42 TiB，自部署仍需要大规模加速器内存、高速互联、存储与匹配的推理引擎。
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