月之暗面开源K3大模型,适配国产算力

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#KimiK3模型开源# 我觉得不只要关注“2.8万亿参数”这个数字,这是开源模型第一次把竞争拉到了接近全球最强闭源模型的位置。更准确地说,Kimi这次开放的是完整模型权重。K3采用MoE架构,总参数2.8万亿、单次激活1040亿,原生支持多模态和100万Token上下文。官方也没有回避差距:综合能力仍落后于最强的闭源模型,但已经进入同一个竞争区间。这件事对产业的影响,比排行榜名次更重要。以后企业选择模型,不会只看谁的测试分数最高,还会看成本、数据安全、私有化部署、二次训练以及对自身业务的适配能力。闭源模型的优势是极限能力和产品完成度,开源模型提供的则是自主权。当然,2.8万亿参数也意味着“开源”不等于普通人可以在家里轻松部署。它真正服务的,是云计算厂商、芯片厂商、模型服务商以及有能力建设AI基础设施的大型企业。所以Kimi K3的意义,并不是宣布开源模型已经超过了所有闭源模型,而是证明了一件事:“世界前沿级的模型能力,正在从少数公司的封闭产品,逐渐变成整个产业都可以参与开发的基础设施。”
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#KimiK3动了西方底线# 月之暗面发布的Kimi K3,正在硅谷和华盛顿掀起一场前所未有的撕裂。2.8万亿参数、全球最大开源权重模型、Arena代码榜登顶——这些硬核数据之外,更值得关注的是它触动的三条西方“底线”:🔹 技术封锁失效:在美国芯片出口管制下,中国团队靠自研架构(KDA线性注意力、稀疏MoE优化)堆出了世界级模型,打破了“缺芯就掉队”的固有认知。🔹 垄断定价松动:K3的API成本不到美国旗舰模型的一半,且完全开源。东南亚、中东、拉美已有上千家企业开始缩减美国AI采购预算。🔹 话语权被挑战:近200家硅谷创业公司联名致信白宫,反对封禁中国开源模型;黄仁勋公开表态“美国公司绝对应该被允许使用中国模型”。澳大利亚主持人说得直白:Kimi K3动了西方的底线。这个“底线”,本质是技术垄断带来的定价权和资本回报。当中国选择开源普惠路线,美国却在酝酿制裁——这本身就是最有说服力的对比。你怎么看?#AI开源之争##月之暗面KimiK3##微博AI创作季#
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1. #KimiK3模型开源# 我觉得不只要关注“2.8万亿参数”这个数字,这是开源模型第一次把竞争拉到了接近全球最强闭源模型的位置。更准确地说,Kimi这次开放的是完整模型权重。K3采用MoE架构,总参数2.8万亿、单次激活1040亿,原生支持多模态和100万Token上下文。官方也没有回避差距:综合能力仍落后于最强的闭源模型,但已经进入同一个竞争区间。这件事对产业的影响,比排行榜名次更重要。以后企业选择模型,不会只看谁的测试分数最高,还会看成本、数据安全、私有化部署、二次训练以及对自身业务的适配能力。闭源模型的优势是极限能力和产品完成度,开源模型提供的则是自主权。当然,2.8万亿参数也意味着“开源”不等于普通人可以在家里轻松部署。它真正服务的,是云计算厂商、芯片厂商、模型服务商以及有能力建设AI基础设施的大型企业。所以Kimi K3的意义,并不是宣布开源模型已经超过了所有闭源模型,而是证明了一件事:“世界前沿级的模型能力,正在从少数公司的封闭产品,逐渐变成整个产业都可以参与开发的基础设施。”

2. #KimiK3动了西方底线# 月之暗面发布的Kimi K3,正在硅谷和华盛顿掀起一场前所未有的撕裂。2.8万亿参数、全球最大开源权重模型、Arena代码榜登顶——这些硬核数据之外,更值得关注的是它触动的三条西方“底线”:🔹 技术封锁失效:在美国芯片出口管制下,中国团队靠自研架构(KDA线性注意力、稀疏MoE优化)堆出了世界级模型,打破了“缺芯就掉队”的固有认知。🔹 垄断定价松动:K3的API成本不到美国旗舰模型的一半,且完全开源。东南亚、中东、拉美已有上千家企业开始缩减美国AI采购预算。🔹 话语权被挑战:近200家硅谷创业公司联名致信白宫,反对封禁中国开源模型;黄仁勋公开表态“美国公司绝对应该被允许使用中国模型”。澳大利亚主持人说得直白:Kimi K3动了西方的底线。这个“底线”,本质是技术垄断带来的定价权和资本回报。当中国选择开源普惠路线,美国却在酝酿制裁——这本身就是最有说服力的对比。你怎么看?#AI开源之争##月之暗面KimiK3##微博AI创作季#

3. 「Github一周热点124期」Kimi K3、AI网关、开源部署平台、反AI味设计Skill和人与Agent 协作工作台

4. Kimi K3的发布,也让国产大模型竞争进入了新的阶段。过去大家关注的是谁能推出自己的大模型,现在比拼的是谁的模型更强、成本更低、生态更开放。Kimi K3选择开源模型权重和关键技术,其实是在扩大自己的生态影响力。未来AI市场不会只有一种玩法,有的公司靠闭源打造商业服务,有的公司靠开源吸引开发者。但可以确定的是,国产大模型正在越来越接近全球第一梯队。#月之暗面正式开源KimiK3#

5. #KimiK3模型开源#国产AI这次确实争气。 月之暗面直接把3万亿参数的KimiK3开源了,不仅参数拉满,实测推理、多模态、长文本能力都能跟顶尖闭源模型掰手腕。 关键是还附赠完整训练方案,开发者上手门槛极低。 硅谷还在吵开源有没有用,中国团队已经拿实际行动重构游戏规则了。 就冲这格局,必须给赞。

6. #月之暗面正式开源KimiK3# 开源,让顶尖技术触手可及!Kimi K3,2.8万亿参数MoE模型、原生视觉理解、100万token上下文窗口!这不是实验室的陈列品,而是此刻你就能下载、部署、自由使用的真实力作。封闭的顶尖技术只是“展示”,开源的顶尖技术才是“推动”。月之暗面不仅公开模型权重与技术报告,更将支撑K3训练效率与稳定性的三大Infra:MoonEP、FlashKDA、AgentEnv全部开源。在算力并不宽裕的条件下,中国团队凭借技术创新将规模化效率提升2.5倍。这不是简单的“可用”,而是“可控、可改、可商用”的自由。国产大模型,正在用开源定义属于自己的技术话语权。#科技先锋官#

7. #KimiK3模型开源#谁有最好的模型,还免费给全世界用,谁就能赢下这场AI竞赛。7月27日晚上,月之暗面干了件狠事,直接把Kimi K3的模型权重、47页技术报告、三项核心训练基础架构,全给开源了,面向全球公开下载。这是开源模型第一次摸到了闭源的天花板。K3的参数规模是2.8万亿,看着像个堆料怪兽,但它厉害的不是堆得多,而是堆得巧。模型比前代K2大了三倍,训练效率反而提升了2.5倍。什么意思?参数堆得大不算本事,堆大了还能跑得飞快,才是真功夫。成绩也很能打。Kimi K3在Frontend Code Arena拿了1679分,史上第一次有开源模型在这个榜单上超过了Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol这些闭源大佬。这一招背后的逻辑其实很简单:与其靠封闭技术收授权费,不如把生态做起来,用开放去圈地。你觉得Kimi K3这次开源,是技术实力的硬秀,还是战略布局的一步棋?评论区聊聊你的看法。 #KimiK3模型开源#

8. 聊一下#KimiK3模型开源#。月之暗面近期完整开源Kimi K3,可谓炸了锅!它是全球首个2.8万亿参数级开源大模型,硬核实力十分亮眼。它采用稀疏专家架构,单次计算只调用一小部分参数,兼顾超大容量与运行效率,自带100万超长上下文窗口,能一次性读完几十万字资料,还原生支持图片、视频识图分析。最出圈的是编程能力,在国际盲测榜单上直接超越GPT-5.6、Claude Fable5,拿下全球第一,甚至可以独立完成芯片设计这类高难度工程任务,推理成本仅为美国顶级闭源模型的三分之一左右 。 对标美国最强两款闭源旗舰GPT-5.6 Sol、Claude Fable5,K3综合整体能力略逊一筹,但已经甩开其余绝大多数美国商用模型,是目前开源模型里的天花板。闭源模型像封闭的私有实验室,只能按厂商定价调用;而K3开放全部权重,企业、开发者可以自由本地部署、二次修改,彻底摆脱外部技术绑定。 对国内AI行业来说,这次开源相当于给全行业送上顶级“通用底座”,中小厂商不用从零训练大模型,能快速孵化行业应用,结束低价内卷,推动国产AI从拼性价比转向比拼核心技术价值。 在全球层面,它直接冲击美国AI巨头的技术垄断格局。以往顶尖AI能力被少数美国企业攥在手里,现在中国拿出可自由复用的顶级开源方案,倒逼硅谷企业加速开源布局,重塑全球AI生态的竞争规则。

9. Kimi K3 一开源,Anthropic 终于不装了

10. Kimi K3这次最大的看点,不只是发布了一个新模型,而是把更多核心能力开放给开发者。2.8万亿参数、100万Token上下文,这些数字听起来很大,但真正重要的是,月之暗面把模型权重、技术报告,以及训练过程中用到的关键技术一起开源。简单来说,以后企业和开发者不只是“用Kimi”,还可以基于Kimi K3进行二次开发。从DeepSeek到Kimi,国产大模型正在走出一条更开放的路线,让更多人参与AI生态建设。#月之暗面正式开源KimiK3#

11. #月之暗面正式开源KimiK3#月之暗面正式开源Kimi K3,同步开放模型权重、技术报告与训练方案。作为当前全球参数规模最大的开源模型,依托创新架构,它在算力转化、扩展效率较前代实现跨越式提升。这次开源,对OpenAI、Anthropic等海外闭源巨头形成有力冲击。长久以来,海外头部厂商依靠封闭模型构筑技术壁垒,维持较高调用门槛与定价。如今顶尖能力向全球开放,企业与开发者可以本地部署、自主微调,打破少数企业对前沿AI能力的垄断。更深一层的价值,是推动AI走向普惠。开源降低前沿大模型的研发准入门槛,中小企业、科研团队不必承担高昂API成本。全球开发者能够基于基座二次创新,催生大量垂直行业应用。开源与闭源将长期共存,而Kimi K3迈出重要一步,让人工智能红利可以被更多参与者共享。

12. 刚刚,黄仁勋首次发推:半个硅谷,力挺Kimi K3开源

13. Kimi K3完整权重正式放出!7月27日已经上线HuggingFace。注意,是开放模型权重,支持私有化部署、商用微调;但训练代码、训练数据不对外公开。全球首个2.8万亿参数开放权重大模型,国产大模型又向前迈一大步。#KimiK3 #

14. 月之暗面官方正式开源 Kimi K3 模型。官方发布了 Kimi K3 的模型权重、技术报告,并开源支撑 Kimi K3 模型训练的关键 Infra 技术:MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv。Kimi K3 是一个 2.8 万亿参数模型,基于 KDA 混合线性注意力机制(Kimi Delta Attention)和注意力残差(Attention Residuals)技术构建,原生支持视觉理解,并拥有 100 万 token 上下文窗口。官方表示,Kimi K3 是首个达到 2.8 万亿参数规模的开源模型,在过去 12 个月中的 9 个月里,Kimi 模型都保持着开源模型的规模上限。#科技先锋官#

15. Kimi K3 开源最大的好处,不是给你下载来用

16. #KimiK3模型开源# K3总参数2.8万亿,但每个Token激活约1040亿参数,原生支持图像理解和100万Token上下文,还把面向Agent的长程编程、工具调用当成主战场。它的意义不只是Kimi又刷了一次参数,而是国内团队开始把前沿模型的开源权重、推理路径和部署入口,真正交给社区去折腾。但也别把“开源”理解成人人本地部署。2.8T级模型的显存、带宽、推理框架和集群调度,仍是硬门槛。普通开发者短期更现实的收益,是等vLLM、SGLang、云端推理平台和各种量化版本,把它变成可调用能力。真正值得看的,是K3能不能在开源世界里跑出官方报告之外的成绩:代码Agent能否稳定干活,长上下文会不会越跑越飘,视觉和工具调用能不能被更多真实工作流接住。模型开源不是终点,能被别人拿去用、改、验证,才算真的进了牌桌。

17. Kimi K3作为全球首个2.8万亿参数的开源大模型,在发布首日就完成了华为、阿里等国产算力的全链路适配,实现了国产大模型与国产算力的自主可控闭环。华为昇腾实现了Day0全链路适配,依托Atlas系列算力硬件、MindSpeed MM训练套件,搭配vLLM Ascend与SGLang推理引擎,完整覆盖模型训练复现与线上推理部署,昇腾950超节点还原生支持Kimi K3的mxFP4量化权重,全程不依赖海外算力硬件。阿里云/平头哥:通过真武M890超节点实例完成首日适配,这是国内首个能稳定运行近3万亿参数模型的超节点,优化后首token时延降低约35%,单卡解码吞吐提升1.8倍,可稳定支持1M长上下文,后续千问AI平台和阿里云百炼也会上线Kimi K3的模型API。

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19. #KimiK3模型开源#月之暗面Kimi K3正式开源,绝对是近期大模型行业重量级事件,代表国产开源AI迈上全新台阶。作为2.8万亿参数MoE架构模型,激活参数约1040亿,支持百万token超长上下文,原生图文视频多模态,搭配自研注意力机制,大幅优化长文本推理速度。实力层面看点十足,它成功登顶WebDev Arena前端编程榜单,多项Agent智能体测试拔得头筹,官方也客观承认整体实力位居全球第三。本次开放权重,企业开发者能够本地部署、二次改造,搭建垂直行业AI方案。但不少误区也要理清,完整模型体量达到1.56TB,普通电脑无法本地运行,大多只能依靠云端API调用。同时协议存在商业门槛,营收达标企业需要单独签约,模型本身依旧存在幻觉、响应速度等短板。长远来看,Kimi K3拉高了国产开源大模型的天花板。普通用户短期内难以直接运行,但后续大量基于它开发的AI工具将会陆续出现,持续推动国内AI生态进一步壮大。

20. KimiK3 的发布视频使用了汉字“道”和数字“3”来表达其对开源、分享与和谐的愿景。这一理念直接受到中国经典《道德经》中著名诗句的启发:道生一,一 生二,二 生三,三生万物。在道家哲学中:• 道是终极之源——无形、无限且开放。• 从道中生出一(纯粹的潜能)。• 一化为二(对立面的相互作用,阴与阳)。• 二创造出三——赋予万物生机的活生生平衡与和谐。通过突出“道”和“3”,KimiK3 传达的信息是:我们从开源(道)出发,拥抱协作与互动(通往三的道路),并旨在为整个世界创造价值——正如“三生万物”。这是一个安静却有力的宣言:真正的智能,如道一般,不是通过封闭自身来成长,而是通过和谐地向外流动。

21. Kimi K3 正式开源!全球最强开源模型,免费下载!性能直逼 Claude、GPT 5.6 旗舰模型 | 零度解说

22. 月之暗面的K3居然真开源了,权重、技术报告、Github仓库都放出来了,包括高性能Attention Kerne、MoE通信库,还有大规模运行Agent环境的基础设施也一起开了。真大方啊 #月之暗面开源kimik3##ai创造营##微博兴趣创作计划#

23. 月之暗面正式开源Kimi K3,同步放出完整模型权重、官方技术报告。这款2.8万亿参数的混合专家模型,相比前代大幅优化扩展效率,算力转化能力提升明显。现在行业长期存在两种路线,一种是闭源模型死守技术壁垒,另一边是开源模型下放底座推动行业普及。Kimi K3选择开放超大参数基座,既能降低国内企业做大模型的研发门槛,也能依靠开发者生态完善自身技术体系。但超大模型部署成本居高不下,开源是否就能真正加速AI产业落地,而不是仅停留在技术圈内的标杆展示,也是个问题?#月之暗面正式开源KimiK3#

24. 月之暗面正式开源了K3模型,拥有 2.8 万亿参数的混合专家(MoE)模型,具备原生视觉理解能力,并支持 100 万 token 的上下文窗口。技术报告已经可以在Github上下载,包括了详细的模型训练方法和技术细节。目前外网舆情方面,部分小丑还在炒作所谓的“蒸馏”,但这个言论没什么市场,更多老哥开始用k3对比A家和O家的场景实操。#Kimi K3动了西方底线#

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33. C114讯 7月28日消息(颜翊)7月28日,月之暗面宣布正式开源其最新大模型Kimi K3,同步公开模型权重、完整技术报告,并开放支撑训练的关键基础设施技术,包括高性能通信库MoonEP、注意力算子FlashKDA及分布式Agent沙箱系统AgentEnv。 Kimi K3为当前月之暗面能力最强的模型,参数规模达2.8万亿,采用混合专家(MoE)架构,原生支持视觉理解,并支持100万token上下文窗口。尽管参数量约为前代Kimi K2.5的3倍,但通过Kimi Delta Attention、Attention Residuals及MoonEP等技术创新,单位算力下的智能产出效率提升约2.5倍。 根据官方披露,Kimi K3模型权重可自由使用于内部研发及终端产品集成,允许商业用途。配套发布的技术报告详细披露了长上下文建模、稀疏MoE训练稳定性、视觉编码器训练方法及后训练评估体系等核心技术细节。 同时开源的三项Infra技术MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv,覆盖从高性能通信、高性能算子到分布式 RL 环境的关键链路。 月之暗面表示,开源旨在降低获取智能的门槛,推动创新,并赋予用户对数据更大的控制权、隐私保护和所有权。

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36. 月之暗面Kimi K3正式开源 部署能力突破英伟达生态 北京时间7月27日晚,月之暗面Kimi在全球开源社区Hugging Face正式发布Kimi K3完整模型权重。同步公开的还有详细技术报告,以及支撑该模型训练的三项关键基础设施技术——MoonEP、FlashKDA和AgentEnv。此次开源采用修改版MIT许可证,开发者可按需下载、修改并本地部署。 Kimi K3总参数规模达2.8万亿,激活参数1040亿,是全球首个迈入3万亿参数级别的开源模型。模型基于混合专家(MoE)架构,在896个路由专家中每个Token仅激活16个。架构上采用自研Kimi Delta Attention(KDA)混合线性注意力机制与Attention Residuals(注意力残差)技术,原生支持视觉理解,上下文窗口达100万Token。相比上一代Kimi K2,整体扩展效率提升约2.5倍。 技术报告披露,Kimi K3在编程、智能体、推理与视觉等数十项基准测试中超越所有开源模型及多数闭源模型。在Arena Intelligence的WebDev Arena中,Kimi K3以1679 Elo登顶,成为首个在该榜单夺冠的开源模型;Artificial Analysis Intelligence Index v4.1得分57.1,排名全球第四。报告同时指出,其整体性能仍略逊于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。(第一财2026.07.28 Kimi K3动了西方底线 AI剪辑师招聘需求暴涨179%

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