Kimi K3の重みが公開
MoonshotはKimi K3の全重み、ライセンス、技術報告を公開した。総2.8兆パラメータ、トークンあたり1040億が稼働し、ファイルは約1.56 TB。公開は本物だが、運用にはデータセンター級の設備が要る。
60秒でわかる
MoonshotはKimi K3の全重みを公開した。総2.8兆、トークンあたり1040億が稼働し、100万トークンの文脈、約1.56 TBのファイルを持つ。
要点
- Hugging Faceは公開・申請不要で、96個のsafetensors分割、設定、ライセンスを含む。
- 各トークンで896個中16個のエキスパートが動き、MXFP4重みとMXFP8活性を使う。
- 公式推奨は64基以上のアクセラレータで、一般的なワークステーションでの運用は現実的でない。
- 独自ライセンスは変更と商用利用を広く認めるが、大規模MaaSと巨大製品には追加条件がある。
- 重みの公開は確認済みだが、ベンチマークは独立再現待ち。
結論. 空のリポジトリではなく、本格的なオープンウェイト公開だ。主な対象は研究機関と大規模推論事業者で、一般開発者はまずAPIで試すのがよい。
何が変わったか重みはもう予告ではない
発表時のKimi K3は、将来のオープン公開を約束するモデルだった。現在は検査・ダウンロード可能な実体になった。Hugging Faceには全モデルファイル、GitHubには技術報告と資料がある。ダウンロード総量は約1.56 TB、二進単位では約1.42 TiBだ。
構造巨大な容量と疎な実行経路
K3は896個のエキスパートを持つ混合エキスパートモデルだ。各トークンで16個を選び、共有エキスパートを2個使うため、2.8兆すべてが毎回動くわけではない。公式の稼働パラメータは1040億。93層は69層のKimi Delta Attentionと24層のGated MLAで構成され、4.01億パラメータのMoonViT-V2が画像理解を担う。
| アーキテクチャ | 疎なMoE。896個中16個を各トークンで選択し、共有エキスパートは2個。 |
|---|---|
| 注意機構 | Kimi Delta Attention 69層とGated MLA 24層。 |
| 精度 | MXFP4重み、MXFP8活性。量子化認識学習を採用。 |
| モダリティ | 公開モデルはテキストと画像入力。製品ブログでは動画向け作業も紹介。 |
| コンテキスト | 1,048,576トークン。 |
運用公開でもノートPC向けではない
重みは申請なしで取得できるが、ローカル運用はデータセンター規模の仕事だ。Moonshotは64基以上のアクセラレータを備えたスーパーノードを推奨する。1.56 TBというファイルだけでも通常のワークステーションを超え、実行時には追加のメモリ、キャッシュ、通信が必要になる。多くの開発者にはAPIか専門事業者が現実的だ。
ライセンス広い権利と商用の条件
独自のKimi K3 Licenseは、利用、複製、変更、再配布、サブライセンス、販売、運用、追加学習を認める。ただしApache 2.0やMITではない。MaaS事業者と関連会社の連続12か月の総売上が2000万ドルを超える場合、商用利用前にMoonshotとの別契約が必要だ。月間利用者1億人超または月商2000万ドル超の製品は、画面に「Kimi K3」を目立つ形で表示する必要がある。内部利用はこの2条件の対象外だ。
| 研究・変更 | 追加学習と派生物を含めて許可。 |
|---|---|
| 商用製品 | 原則許可。ただし規模条件と表示義務に従う。 |
| 大規模MaaS | 連続12か月の総売上が2000万ドル超なら別契約が必要。 |
| 超大型製品 | 月間1億MAU超または月商2000万ドル超で「Kimi K3」の目立つ表示が必要。 |
性能スコアは外部検証待ち
MoonshotはTerminal-Bench 2.1で88.3、DeepSWEで67.5、GPQA Diamondで93.5と報告し、マルチモーダルや知的作業の結果も示す。この表では複数の課題で先端の閉鎖モデルに競合するが、重みの公開によって自己計測が自動的に独立証拠になるわけではない。
利用方法現実的な入口はAPI
公式APIのモデル名は`kimi-k3`。100万トークンあたり、キャッシュ入力0.30ドル、非キャッシュ入力3ドル、出力15ドルだ。コーディングで90%以上のキャッシュヒット率という主張も、各チームのプロンプト構成で確認する必要がある。
K3は発表から実際に取得できる重みへ進んだ。次の問いはファイルの有無ではなく、外部利用者が妥当な費用で能力を再現できるかだ。
結論大きなオープンウェイトの節目
Kimi K3は今や本物のオープンウェイト公開だ。ファイル、技術報告、実用的な権利を与えるライセンスが揃った。一方、規模の大きさがセルフホストの壁になる。研究・運用設計には重みを、日常的な評価にはAPIを使い、最先端という主張は独立ベンチマークを待って判断するのが妥当だ。