До 27 июля 2026 осталось 5 дней: Moonshot AI (月之暗面) выложит на Hugging Face под Modified MIT полные веса Kimi K3 — 2,8T параметров, первый open-weights checkpoint в классе 3T. Для тех, кто оценивает download weights, self-host feasibility и closed-source premium, здесь: таймлайн API 16.07 vs weights 27.07, specs и benchmarks, API pricing с cache hit economics, open weights vs open source, hardware reality 1.4 TB, 6-step release-day checklist, industry context и FAQ. Вывод: K3 не «Fable 5 killer» — aggregate rank 3, но при ~1/3 cost даёт near-frontier capability плюс то, что closed source не отдаст: open weights + 1M token context window.
Top search confusion: «K3 уже доступен — что релизят 27-го?» Ответ: 16 июля 2026 — API и Kimi product stack; 27 июля — downloadable full weights + technical report с architecture/training/eval details.
| Дата | Событие |
|---|---|
| 2026-07-16 | Kimi K3 через API, Kimi App, Kimi Work, Kimi Code; независимый benchmark Artificial Analysis |
| 2026-07-17 | WAIC Shanghai; Xinhua называет K3 national milestone |
| 2026-07-27 | Full weights (Hugging Face, Modified MIT) + technical report |
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Total params | 2.8T — крупнейший open-weights checkpoint |
| Architecture | Sparse MoE: Stable LatentMoE, 896 experts, 16 active per token |
| Attention stack | Kimi Delta Attention (KDA) + Attention Residuals (AttnRes) + Gated MLA |
| Context | 1,048,576 tokens (~1M) |
| Modality | Native vision (text + image; video на product side), output text |
| Weight format | MXFP4 weights + MXFP8 activations (4-bit близко к train precision) |
| Scaling efficiency | ~2.5× vs K2 при том же compute budget |
| Training stability | Quantile Balancing, Per-Head Muon optimizer, SiTU activation |
| Long-context decode | KDA: до 6.3× decode speedup на 1M context |
K3 — не «Fable 5 killer»: aggregate rank 3, но при ~1/3 cost — near-frontier плюс open weights и 1M context, которые closed source не отдаст.
Data residency: compliance требует on-prem weights, не API egress
Fine-tuning: continued training на своих данных без full checkpoint невозможен
Extreme throughput: при petabyte-scale inference self-host может быть дешевле
Ecosystem: vLLM support для KDA / prefix caching придёт с weights
Quantization pipeline: Ollama/GGUF builds как у K2 series — ожидаемо
License audit: Modified MIT text только на release day — не assume terms
Artificial Analysis Intelligence Index (независимый прогон 16 июля) — aggregate ranking:
| Model | AA Intelligence Index | Rank |
|---|---|---|
| Claude Fable 5 | 59.9 | 1 |
| GPT-5.6 Sol | 58.9 | 2 |
| Kimi K3 | 57.1 | 3 / 189 |
Rare official honesty: Moonshot openly admits aggregate lag vs Fable 5 / GPT-5.6 Sol — sensitivity к reasoning content из harness, over-eager на vague intents. Разные models — разные reasoning harnesses; independent reproduction in progress.
| Item | Price (per 1M tokens) |
|---|---|
| Input (cache miss) | $3.00 |
| Input (cache hit, auto) | $0.30 |
| Output | $15.00 |
K3 pricing aligned с western quality tier — highest API rates среди Chinese vendors, но ниже per-task cost Claude Opus 4.8. Artificial Analysis: $0.94 per task — 9.4% ниже GPT-5.6 Sol, 65.8% ниже Claude Fable 5. На coding workloads cache hit rate reportedly >90% — effective $/token сильно ниже list price.
| Path | Кому | До 27.07 | После 27.07 |
|---|---|---|---|
| API ($3/$15) | Большинство dev/enterprise | Available | Still recommended |
| Self-host (64+ accelerators) | Data residency / fine-tune / massive scale | Weights unavailable | Three scenarios only |
| Consumer GPU local | Personal experiments | No | No — 4-bit ~1.4 TB |
Community строго разделяет open weights (checkpoint only) и open source (training code + data). K3 — первое: 27 июля full model weights под Modified MIT (terms TBD), не full stack.
Self-host reality check (ignore «run locally» clickbait): 4-bit weights ~1.4 TB; Moonshot recommends 64+ accelerator supernode с expert parallelism + tensor parallelism для distributed inference. Reference: K2.7 Code (1T) INT4 ~577 GB VRAM; K3 — 2.8×. Default answer для большинства: API ($3/$15).
HF repo completeness: file manifest в Moonshot Hugging Face org
LICENSE: Modified MIT clause-by-clause — commercial use, redistribution
Quant builds: MXFP4/NVFP4 official или community packages
vLLM / SGLang launch commands: KDA + prefix caching vs upstream docs
Min viable hardware: distributed inference reqs из technical report — не планировать под RTX
Independent long-context repro: community benchmarks, r/LocalLLaMA threads
Frontier gap closing: от «сотен пунктов» до «2–3» — pure capability не оправдывает premium
Geopolitics: release перед WAIC; US briefly pulled Anthropic Fable/Mythos (1 июля, restored) — «regulation может выключить closed API, не published open weights»
Chinese vendor wave: Z.ai GLM-5.2, DeepSeek V4 Pro (1.6T), MiniMax — K3 peak этой волны
Moonshot comeback: после DeepSeek R1 early 2025 — rank 7 в China; open-weights route K2 (07/2025) → K2.5 (01/2026) → K3
Sources: Official kimi.com tech blog, platform.kimi.ai; independent Artificial Analysis (16 Jul); VentureBeat, Northflank; r/LocalLLaMA, Hacker News. Architecture deep dive: Kimi K3 review.
Если после 27.07 встраиваете K3 в Kimi Code-style long-session agents или iOS CI pipeline, laptop или unstable Linux VPS упираются в RAM ceiling, session drops и отсутствие Xcode/Metal toolchain. Для stable SSH long sessions, DerivedData cache и iOS CI/CD automation в production NodeMini Mac Mini cloud rental — типично лучший path: dedicated node, seconds provisioning, agent и build job на одной real Mac hardware с Metal backend. См. цены аренды Mac Mini.
Full 2.8T weights — 27 июля 2026 в Hugging Face org Moonshot, вместе с technical report. API и Kimi suite live с 16 июля.
Точнее open weights, не fully open source. Aggregate: K3 сильнее (2.8T vs DeepSeek V4 Pro 1.6T; 1M vs 128K context). DeepSeek output $3.48/M — значительно дешевле. Cost-sensitive → DeepSeek; long code/docs → K3.
kimi.com free tier включает K3; API $3/$15 per 1M tokens, cache hit $0.30/M. Stable agent runtime: цены аренды Mac Mini.
4-bit weights ~1.4 TB; Moonshot recommends 64+ accelerators supernode. Consumer GPU — no. Self-host только data residency / fine-tune / massive scale; иначе API.
Aggregate: K3 rank 3 (57.1), behind Fable 5 (59.9) и GPT-5.6 Sol (58.9). K3 leads Frontend Code Arena, SWE Marathon, BrowseComp; long reasoning и hallucinations — weaker. Ops: help center.
Modified MIT — verify original text 27 июля. Read LICENSE file line-by-line на release day.