出品 | 网易智能
作者 | 小小
编辑 | 王凤枝
月之暗面没有食言，准时开放了Kimi K3的完整模型权重。
7月27日，在首秀11天后，这家中国AI初创公司将Kimi K3的完整模型权重上传至Hugging Face。
这批总规模约1.56TB的权重文件，很快在开发者社区引发关注，并在短时间内登上平台趋势榜首。不过，权重免费不等于零成本：有人指出想让这个2.8万亿参数模型跑起来，至少需要200万元硬件投入；若要提供商业API服务，门槛则在1500万元左右。
但这次交付的意义仍然远超一次普通的权重释放。
从模型权重到底层算子，从训练沙盒到一份详尽的47页技术报告，把构建和训练K3所需的大量工程能力摆上了台面；与此同时，一份精心设计的许可证，也为这场开放划定了商业边界。
热闹的社区狂欢背后，月之暗面试图回答一个更大的问题：开放权重模型，如何在扩大生态的同时，找到可持续的商业回报？
这既是一场技术开放实验，也是一次商业模式探索。
01不是只给\"鱼\"，连\"渔具\"也一并打包
对于熟悉K3首次亮相的人来说，参数规模（总参数2.8万亿，激活参数1040亿）和跑分已经不是新闻。
此次发布的真正增量，在于月之暗面选择了\"给鱼又给渔\"的开放策略。它不仅交付了模型权重本身，还将训练和部署这个庞大模型所需的三项核心基础设施（MoonEP、FlashKDA和AgentENV）一并开放，并附上一份47页技术报告。这在当前开放模型生态中并不常见。
首先，核心交付是完整的模型权重文件，包含K3的文本和视觉编码器（MoonViT-V2）的相关参数。拥有足够算力的团队可以自行部署并研究这一模型。
但真正让业界关注的，是随权重一同发布的技术报告。这份报告并非简单展示性能成绩，而是披露了K3从架构设计、训练策略到数据处理的一系列技术细节。
全栈开发者 @TypicalBryan735评论说，放弃注意力内核、MoE通信库和代理沙盒基础设施，同时开放权重，这才是真正推进开放模型生态的方式。
除了权重文件，月之暗面还开放了三项基础设施技术，分别解决通信、算子优化和智能体训练环境问题，对应了训练和部署超大规模混合专家模型时的几个关键瓶颈。
MoonEP瞄准的是混合专家模型训练中常见的\"负载不均\"问题。K3内部有896个路由专家，每处理一个token，系统只激活其中16个专家。这种设计能够扩大模型规模，同时控制实际计算量，但也带来新的挑战：不同专家的调用频率不同，可能导致部分GPU负载过高，另一部分资源闲置。
传统方案通常需要额外的数据交换和调度机制。MoonEP通过优化专家分配和通信方式，提升不同计算节点之间的负载均衡效率，减少训练过程中的通信浪费。
在训练超大规模MoE模型时，MoonEP有望提高计算资源利用率，并降低训练成本。
如果说MoonEP解决的是算力调度问题，FlashKDA则聚焦于计算效率。
Kimi Delta Attention（KDA）是K3处理百万token长上下文的重要技术之一，但其计算方式也带来了新的工程挑战。KDA具有\"块内并行、块间串行\"的特点：块内计算可以并发，但不同计算块之间的信息状态需要连续传递。如果按照传统方式处理，GPU会在计算和状态传递之间产生等待。
FlashKDA是月之暗面针对KDA设计的高性能算子库。它将计算过程拆分成不同流水线，让块内计算和状态传递能够更高效地并行执行。这就像厨房里，一个厨师负责炒菜，另一个厨师负责传菜，而不是同一个人炒完一道菜再端出去。
在英伟达H20芯片测试中，FlashKDA的预填充速度相比相关基线方案提升明显。更重要的是，FlashKDA已经成为相关开源项目可选的后端方案之一，它的价值并不局限于K3本身。
专注AI工具构建的开发者 @Andrii38324276指出，仅开放权重只能让开发者运行模型，而开放底层内核，才真正让社区有机会理解和改进训练效率。
第三项基础设施AgentENV，展示了K3训练中的另一个关键环节：如何为AI智能体提供稳定、可规模化的试错环境。
K3强化学习训练需要智能体在接近真实工作的环境中反复执行任务，例如读写文件、运行代码、调用工具。早期方案采用容器搭建沙盒环境，但团队发现，智能体的一些非预期操作可能导致系统崩溃，隔离能力并不足够。
于是，AgentENV采用了Firecracker microVM作为底层环境。这种轻量级虚拟机技术能够提供更强隔离能力，让智能体拥有类似独立计算环境的空间进行试错。为了支持大规模训练，AgentENV还优化了沙箱创建、暂停和恢复流程。
月之暗面披露，在K3训练和评估过程中，这套系统创建了超过5121万个沙箱，覆盖150多万个镜像。 此次开放，意味着开发者不仅可以获得一个模型，也可以参考一套经过大规模验证的智能体训练基础设施。
这三项基础设施的开放，让K3与许多只开放权重的模型有所区别。
过去，开放模型通常意味着开发者\"可以使用\"模型，但训练和优化模型背后的工程能力，仍然掌握在少数实验室手中。月之暗面此次交出的，不只是模型本身，还包括一部分支撑模型训练和部署的工具链。
对于开发者而言，这意味着他们获得的不只是一个可调用的模型，也是一套可以进一步研究、修改和复用的工程资源。
02开放新范式：营收挂钩许可证，在开放与商业之间走钢丝
K3的发布，也让\"开放权重\"和传统意义上的\"开源\"之间的区别再次成为焦点。
随模型权重一同发布的Kimi K3许可证，因其独特的商业限制条款，迅速成为讨论中心。
这份许可证的大部分内容接近宽松开源许可，允许用户使用、修改、分发甚至基于模型开发产品。但它附加了两个关键条件。
第一，经营模型即服务（Model as a Service）业务，且自身及关联方年营收超过2000万美元的公司，需要另行签订商业协议。
第二，如果任何商业产品或服务的月活跃用户超过1亿，或者月收入超过2000万美元，则需要在界面显著位置展示\"Kimi K3\"标识。
这两项限制不适用于企业内部自用，也不适用于通过月之暗面官方产品或认证合作伙伴访问模型的场景。也就是说，这套许可证主要针对的是达到一定商业规模、并直接向第三方提供模型推理或微调服务的企业。普通企业内部使用模型，或者将模型能力嵌入自身产品功能的部分场景，并不一定触发额外商业协议。
正如Interconnected Capital的Kevin Xu所指出的，这种做法让人联想到MongoDB等公司为防止云厂商直接转售其成果而采用的定制许可证。
过去，一些开源软件公司曾面临类似问题：代码开放后，云服务商可以直接基于这些成果提供商业服务，而原始开发者却难以获得对应收益。K3许可证的思路，本质上是在开放生态和商业回报之间寻找一个平衡点。
开发者对此总体持积极态度，但也有不同声音。
AI研究者内森·兰伯特（Nathan Lambert）总结道，这份许可证受到MIT许可启发，但加入了明显的商业限制。因此，从严格定义来看，它更接近\"开放权重\"而非传统意义上的\"开源\"。
X用户 @peterom则持更务实的观点。他认为，资本主义和开放生态并不一定矛盾，Kimi这种模式可能是一种新的平衡方式。他预测，未来几年可能会出现多家开放模型公司实现大规模商业收入，而\"开放模型无法赚钱\"的观点也会逐渐被重新审视。
不过，这条精心设计的商业边界，也让K3进入了另一个更复杂的讨论领域：监管。
出口管制专家、前拜登政府官员彼得·哈雷尔（Peter Harrell）曾分析，单纯下载和使用开放权重模型，可能被视为受保护的信息传播，美国政府直接干预的法律基础并不明确。
但K3许可证改变了一部分情况：当一个大型云服务商希望将K3模型能力作为商业服务提供时，它需要与月之暗面建立明确商业关系。 一个原本只是\"下载模型\"的行为，可能转变为商业交易。而商业交易，也意味着更明确的监管边界。
如果美国商务部未来依据相关规则限制某些交易，或者将月之暗面列入制裁名单，这类商业协议可能成为监管关注的对象。
这也构成了K3开放策略中的一个微妙矛盾：开放可以扩大生态，但商业化会带来新的监管关系。当月之暗面希望在保持开放属性的同时获得更多商业回报时，它需要面对一个新的平衡问题：有营收，就意味着更容易进入监管视野。
03开放了，然后呢？从200万到1500万的部署账单
如果说许可证解决的是\"谁可以免费使用、谁需要付费\"的商业问题，那么接下来面对的是另一个更加现实的问题：即使拿到了免费权重，K3到底有多少人真正跑得起来？
模型权重可以免费下载，但这1.56TB文件一旦落地，就立刻变成了一道昂贵的硬件门槛。
小红书博主\"平凡v97\"根据公开方案，对K3部署成本进行了估算，并将其分成两个层级。
第一个层级，是\"让模型运行起来\"。AMD此前公布的验证方案提供了一个参考：8张MI355X，每张拥有288GB显存，总显存约2.3TB。按照当前硬件价格估算，这套配置的服务器成本约为170万至240万元。如果进一步考虑服务器、散热、机房和运维成本，总投入可能超过200万元。
但这解决的只是\"能运行\"。
如果目标是提供商业API服务，要求会完全不同。商业部署需要考虑多用户并发、百万token上下文处理、稳定响应延迟、故障切换以及长期运行成本。
因此，月之暗面在技术文档中建议，生产环境采用64张以上加速卡组成的部署方案。按照类似硬件规模估算，商业级集群投入可能达到1400万至1900万元。
也就是说：200万元，可能让模型跑起来；1500万元左右，才接近商业化服务的起点。
也有外国网友吐槽：“你只需要每月3万5000美元的GPU预算，或一次性50万美元投资，就能避开Kimi K3的99美元/月订阅。”
不过，开放权重的意义，也正在于它允许不同玩家探索不同路径。
Ning团队展示了一套更偏极客路线的方案：80张RTX 5090消费级显卡（大概需要200万元人民币）组成10个节点，每个节点8张卡，总显存达到2.56TB。这套方案没有采用AI服务器常见的HBM高带宽显存，也没有使用NVLink、InfiniBand等高端互联设备，而是依靠消费级显卡和普通网络完成运行。
测试结果显示，K3在这套系统上实现了约20 tok/s的单流推理速度。虽然距离大型商业服务仍有差距，但它证明：一个2.8万亿参数模型，并非只能存在于少数大型数据中心。
这两条路径的并存，正是开放权重生态的价值所在。一端，是官方推荐的数百万甚至上千万元级数据中心部署；另一端，是开发者基于现有硬件不断尝试的社区方案。
开放权重并不意味着所有人都能低成本运行前沿模型。但它确实让\"如何运行模型\"这个问题，有了更多探索空间。
而这也进一步引出下一个问题：K3为什么能够在如此庞大的规模下，仍保持接近前沿模型的效率？
04架构红利：K3如何把规模变成效率
答案在于K3的架构设计，它在多个层面降低了单位计算的成本。
从Kimi K2到K3，模型总参数规模扩大到近3倍。月之暗面表示，新架构、训练方法和数据配方共同提升了模型的整体扩展效率，约为上一代的2.5倍。
需要注意的是，这里的\"2.5倍\"是月之暗面对整体扩展效率的描述，并不等同于训练速度提升2.5倍，也不是某一项技术单独带来的收益，而是多个优化共同作用后的综合结果。
这些优化主要来自KDA、Attention Residuals以及Stable LatentMoE等架构设计。
KDA：解决百万Token上下文的效率问题
长上下文一直是大模型扩展中的核心挑战。传统Transformer注意力机制的计算成本，会随着序列长度增加而快速增长。当上下文窗口扩大到百万token级别时，如何控制计算成本，就成为模型能否继续扩展的关键。
K3的核心注意力机制KDA（前文已介绍其工程实现FlashKDA）在架构层面的价值在于：它通过递归方式处理长程依赖，避免了传统注意力机制随序列长度平方级增长的计算开销。同时，K3结合Gated MLA等机制，在效率和信息保留之间进行平衡。
月之暗面表示，KDA能够显著提升百万token上下文场景下的推理效率。
Attention Residuals：让深层网络保持信息流动
传统残差连接主要负责将上一层的信息传递到下一层。但随着模型深度增加，如何避免有效信息逐渐衰减，成为大型模型训练中的重要问题。
Attention Residuals允许模型根据当前任务需要，从不同深度的表示中主动检索信息。它不再依赖固定的信息传递路径，而是让模型拥有更灵活的信息调用方式。对于深层网络而言，这有助于提高信息利用效率。
Stable LatentMoE：解决专家模型的调度难题
K3采用混合专家架构（MoE）。模型总共有896个专家，但每个token只激活其中16个。这种设计能够让模型拥有更大的参数规模，同时控制实际计算成本。
但MoE架构也带来了新的问题：如果部分专家被大量调用，对应计算资源会出现过载；而其他专家可能长期处于低利用状态。
K3采用\"分位数均衡\"（Quantile Balancing）方法优化专家路由。它并不是不断人工调整冷门专家权重，而是根据路由分数分布确定专家分配边界，从而减少对启发式更新规则和敏感平衡参数的依赖。
原生多模态与视觉能力
在视觉能力方面，K3采用MoonViT-V2视觉编码器。
月之暗面表示，K3没有沿用部分模型常见的视觉预训练路径，而是探索通过下一token预测任务训练视觉编码器。这种方式让模型能够在统一架构下处理文本和视觉信息。
这些架构设计最终反映在模型表现上。
在月之暗面公布的基准测试中，K3在BrowseComp等智能体任务评测中表现突出，并在AutomationBench测试中取得最高成绩。在SpreadsheetBench 2中，K3也以微弱优势领先。
在推理能力测试中，K3在GPQA Diamond中获得93.5%的成绩，与GPT-5.6 Sol的最高成绩接近。在更贴近真实软件开发任务的FrontierSWE测试中，K3取得81.2%的成绩，高于GPT-5.6 Sol公布的71.3%。
第三方评测机构Artificial Analysis的Intelligence Index显示，K3获得57.1分，进入全球前列。该榜单中，K3超过Claude Opus 4.8（max）和GPT-5.5（xhigh），排名位于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol之后。
需要注意的是，不同模型评测时使用的配置、工具链和测试方式并不完全一致，因此这些成绩更适合说明K3已经进入全球前沿竞争范围，而不能简单理解为全面超过所有闭源模型。
在WebDev Arena前端代码竞技场中，K3以1678分排名第一，超过Claude Fable 5。这也是目前开放权重模型在该类竞技场中取得的重要突破。
更具冲击力的是成本。K3 API价格低于部分顶级闭源模型，同时推理时只激活部分参数，并通过MoE架构、低精度量化和KDA机制降低运行成本。
一位测试者指出，在智能体工作流中，K3的表现接近Claude Fable 5，但成本显著降低。
这也是开放模型对闭源模型形成挑战的关键：它不一定首先赢在绝对能力，而可能赢在\"能力、成本和可获得性\"的综合平衡。
05中国开放模型的新信号：从性能竞争到生态竞争
K3的发布，已经不只是一次模型升级。
它同时展示了一个此前开放模型较少呈现的组合：接近全球前沿模型的性能、完整的工程工具链，以及明确的商业授权规则。
过去几年，中国AI公司的竞争重点更多集中在模型能力本身：谁的参数更多，谁的跑分更高，谁的价格更低。而K3此次展示出的变化在于：竞争开始从\"模型能力\"延伸到\"围绕模型建立的生态\"。
过去，开放模型通常意味着开发者可以下载权重、进行微调或者开发应用。但模型训练背后的工程能力（例如超大规模MoE训练、推理优化、智能体训练环境）往往仍然掌握在少数大型AI实验室手中。
K3此次开放的不同之处，在于它同时提供了一部分支撑模型训练和部署的基础设施：MoonEP解决MoE训练通信问题，FlashKDA提供针对KDA架构的优化实现，AgentENV提供智能体训练环境。
这些工具是否会形成长期生态，还需要时间验证。但至少，它让开发者获得的不只是一个模型，而是一套可以继续研究和改造的工程资源。
Hugging Face首席执行官Clement Delangue也注意到了社区反应。他表示，K3发布后很快登上Hugging Face趋势榜首，社区反响非常强烈。
风险投资机构Air Street的Nathan Benaich则认为，当前AI竞争环境正在发生变化。美国长期占据开放模型生态优势，而中国公司正在快速缩小差距。
不过，K3是否意味着中国开放模型生态已经完成质变，目前仍然需要更多观察。
真正的生态形成，需要开发者持续采用、第三方应用出现、工具链被广泛复用、商业模式得到验证。这些都不是一次模型发布能够立即证明的。
Kimi K3的权重现在已经公开。任何拥有足够算力的团队，都可以下载、研究和修改它。
但从下载到部署，需要数百万元级别的硬件投入；从部署到商业服务，需要稳定的基础设施和运营能力；从商业服务到规模化竞争，还需要面对许可证、市场环境以及政策因素。
这也是K3最有意思的地方：它把AI产业链中此前分散的问题，同时摆到了台面上。
模型可以开放。但算力不会免费。工程能力不会自动复制。商业价值也不会凭空产生。
月之暗面试图探索的，并不是简单回答\"AI应该开源还是闭源\"。它更像是在回答另一个问题：当越来越多前沿模型走向开放，创造这些模型的公司，如何在生态扩散和商业回报之间找到新的平衡？
K3给出了一个新的尝试。
但这个答案，最终仍需要市场和时间验证。
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