Moonshot AI, китайский стартап в сфере ИИ, опубликовала веса модели и технический отчет для Kimi K3, своей последней большой языковой модели. Релиз делает систему доступной для загрузки в формате open-weight, позволяя разработчикам, компаниям и государственным структурам с достаточной вычислительной инфраструктурой разворачивать, модифицировать и коммерциализировать модель без получения разрешения от Moonshot или зависимости от ее проприетарной инфраструктуры хостинга.

Kimi K3 содержит 2.8 триллиона параметров, а полный файл весов занимает примерно 1.4 терабайта после сжатия с использованием MXFP4 quantization — формата, созданного для сокращения требований к хранению при сохранении большей части производительности модели при инференсе. По общему числу параметров и размеру дистрибутива это крупнейшая open-weight модель, когда-либо опубликованная для широкой общественности, что является важной вехой, поскольку доступ такого масштаба может сместить конкурентную дискуссию с того, кто способен обучить крупнейшую модель, на то, кто способен наиболее эффективно ее запускать и интегрировать.

Релиз выходит на фоне быстрого снижения цен в индустрии ИИ. Собственная ценовая политика Moonshot для API Kimi K3 начинается с $0.30 за миллион токенов для cached input, что ниже предложений, таких как OpenAI GPT-5.6 по $1 за миллион токенов и Meta Muse Spark 1.1 по $1.25 и $4.25 за миллион токенов для соответствующих уровней input и output. Убирая API-барьер для организаций, способных самостоятельно размещать модель, open-weight распространение меняет конкурентную оценку для коммерческих лабораторий, которые взимают плату за доступ к моделям сопоставимого масштаба, включая те, которые Moonshot, как утверждается, использовала в качестве тренировочных референсов.

Результаты бенчмарков и техническая оценка

Согласно последним данным, опубликованным независимой платформой оценки Arena AI, Kimi K3 (Max) находится на переднем крае возможностей open-weight моделей. В Agent Arena, которая оценивает модели на миллионах реальных агентных задач с длинным горизонтом, Kimi K3 (Max) показала net improvement на уровне 9.75%, обойдя прежнего лидера GLM-5.2 (Max) с 7.12%. Модель заняла первые места по пяти различным сигналам оценки.

Big update: Среди open-weight моделей Kimi K3 (Max) занимает #1 в Agent Arena с +9.75% net-improvement, опережая GLM-5.2 (Max) с +7.12%, и заняла #1 место по 5 сигналам (см. ниже). Kimi K3 (Max) также теперь #1 среди open-weight в Frontend Code (1682 pts) и Text… pic.twitter.com/YATt1LiNYh — Arena.ai (@arena) July 27, 2026

Big update: Среди open-weight моделей Kimi K3 (Max) занимает #1 в Agent Arena с +9.75% net-improvement, опережая GLM-5.2 (Max) с +7.12%, и заняла #1 место по 5 сигналам (см. ниже). Kimi K3 (Max) также теперь #1 среди open-weight в Frontend Code (1682 pts) и Text… pic.twitter.com/YATt1LiNYh

Методология Agent Arena предоставляет моделям доступ к инструментам веб-поиска, файловой системы и терминала для выполнения сложных рабочих процессов, включая генерацию кода, создание презентаций, веб-исследования, разработку приложений и анализ документов. Arena AI использует методологию causal tracing для измерения net improvement, количественно оценивая преимущество модели в производительности относительно среднего участника бенчмарка.

Помимо выполнения агентных задач, ИИ-модель заняла лидирующую позицию среди open-weight моделей в специализированных технических областях, набрав 1,682 балла в Frontend Code Arena и 1,485 балла в Text Arena. Результаты указывают на то, что значительный архитектурный масштаб модели превращается в измеримую способность как к автономному выполнению многошаговых рабочих процессов, так и к генерации контента в специализированных областях, укрепляя ее позиции в экосистеме open-weight.

Публикация Moonshot AI Releases Kimi K3 Model Weights, Largest Open-Weight AI To Date впервые появилась на Metaverse Post .