Czy wagi Kimi K3 są otwarte i czy mogę uruchomić go lokalnie?

Tak, Moonshot AI udostępnił pełne wagi modelu publicznie, więc można je pobrać i samodzielnie hostować. Przy 2,8 biliona parametrów potrzebny jest jednak potężny sprzęt; większość osób będzie korzystać z API zamiast lokalnego uruchomienia.

Ile kosztuje Kimi K3 i jak duże ma okno kontekstowe?

Przez API kosztuje 0,73 USD za milion tokenów wejściowych i 10,00 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 1 048 576 tokenów — nieco ponad milion.

Czym Kimi K3 różni się od innych modeli z czołówki?

To pierwszy otwarcie udostępniony model z klasy 3 bilionów parametrów, wykorzystujący nowatorską architekturę KDA i Attention Residuals, zaprojektowany specjalnie do długoterminowych przepływów agentowych z natywną obsługą wizji — a nie jako ogólny model czatu z dobudowanym rozumowaniem.

▲

23.9%

ten tydzień

Kimi K3

9095°

#llm #moonshotai #wizja #wideo #rozumowanie #kodowanie

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

MoonshotAI | 1,048,576 token context | $0.30/M input, $11.94/M output. Kimi K3 is a 2.8T parameter open-weight multimodal reasoning model from Moonshot AI. It is suited for complex coding, knowledge work, and long-horizon agentic workflows, and is particularly strong at navigating large repositories, using tools, debugging, and iterating against images, logs, tests, and runtime feedback. Its architecture uses KDA and Attention Residuals for computational efficiency.

Poradniki do tego modelu

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Jak wybrać model AI w październiku 2026: najpierw zamknięte modele, potem otwarte wagi warte pobrania

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Jak zainstalować Ollama i uruchomić lokalną AI (Windows, Mac, Linux)

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Kimi K3 to multimodalny model rozumujący o otwartych wagach od Moonshot AI, oparty na nowatorskiej architekturze KDA i Attention Residuals z 104 mld aktywowanymi parametrami na token w ramach 2,8 biliona parametrów całkowitych. Obsługuje tekst, obrazy i wideo natywnie w oknie kontekstowym miliona tokenów i jest skierowany na długoterminową pracę agentową: wieloetapowe sesje kodowania, nawigację po dużych repozytoriach i narzędziowe pipeline'y badawcze. Jeśli potrzebujesz modelu z czołówki do poważnej inżynierii lub pracy z wiedzą, to jest ten, który warto ocenić.

Znany z

Utrzymuje długie sesje agentowego kodowania w ogromnych repozytoriach z minimalnym nadzorem.
Natywna multimodalność: rozumie tekst, obrazy i wideo w jednym modelu.
Okno kontekstowe miliona tokenów do głębokiej pracy z dokumentami i kodem.
Architektura MoE o 2,8 biliona parametrów aktywująca 104 mld na token dla rozumowania na poziomie czołówki.
Otwarte wagi udostępnione przez Moonshot AI do badań i wdrożeń.

Uważaj na

Koszt wyjścia to 10,00 USD za milion tokenów — koszty szybko rosną w długich pętlach agentowych.
Przy 2,8 biliona parametrów lokalne wdrożenie wymaga poważnego sprzętu; większość użytkowników będzie korzystać z API.
Wagi są udostępnione na licencji Kimi K3, nie jest to standardowa licencja open source — sprawdź warunki przed użyciem komercyjnym.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Rozumowanie

Wizja

Długi kontekst

Podpowiedzi do wypróbowania

Debugowanie nieudanego zestawu testów

Mam repozytorium Pythona, gdzie testy integracyjne nie przechodzą po ostatnim refaktoringu. Oto log błędów i odpowiednie pliki. Zidentyfikuj przyczynę, prześledź ją w kodzie i zaproponuj minimalną poprawkę z wyjaśnieniem, dlaczego oryginalna zmiana zepsuła testy.

Analiza projektu systemu

Zaprojektuj usługę limitowania liczby zapytań dla publicznego API, które musi obsługiwać 50 000 żądań na sekundę, wspierać limity na użytkownika i na endpoint, działać łagodnie przy awarii Redis i dodawać nie więcej niż 2 ms opóźnienia p99. Omów decyzje architektoniczne i kompromisy na każdym etapie.

Analiza zrzutu ekranu pod kątem błędów

Załączam zrzut ekranu pulpitu aplikacji webowej. Wykres w prawym górnym panelu renderuje się niepoprawnie — słupki nachodzą na siebie, a etykiety osi są ucięte. Zdiagnozuj, które ustawienia CSS lub biblioteki wykresów mogą to powodować i podaj poprawną konfigurację.

Porównaj z

Kimi Latest
Model tylko z API
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.29/M wejście, $24.00/M wyjście
Kimi K2 Thinking
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.60/M wejście, $2.50/M wyjście
Kimi K2.7 Code
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.67/M wejście, $3.35/M wyjście
Kimi K2.5
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.50/M wejście, $2.50/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od moonshotai

Pytania, które ludzie zadają

Czy wagi Kimi K3 są otwarte i czy mogę uruchomić go lokalnie?: Tak, Moonshot AI udostępnił pełne wagi modelu publicznie, więc można je pobrać i samodzielnie hostować. Przy 2,8 biliona parametrów potrzebny jest jednak potężny sprzęt; większość osób będzie korzystać z API zamiast lokalnego uruchomienia.
Ile kosztuje Kimi K3 i jak duże ma okno kontekstowe?: Przez API kosztuje 0,73 USD za milion tokenów wejściowych i 10,00 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 1 048 576 tokenów — nieco ponad milion.
Czym Kimi K3 różni się od innych modeli z czołówki?: To pierwszy otwarcie udostępniony model z klasy 3 bilionów parametrów, wykorzystujący nowatorską architekturę KDA i Attention Residuals, zaprojektowany specjalnie do długoterminowych przepływów agentowych z natywną obsługą wizji — a nie jako ogólny model czatu z dobudowanym rozumowaniem.

Wyrok kapitana
Najbardziej zaawansowany model o otwartych wagach dostępny obecnie, stworzony do agentów i poważnej pracy inżynieryjnej — ale cena wyjścia będzie karcić długie sesje.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #16 Hottest Text / LLM model · #16 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularności: Kimi K3

Wynik heat od 16 Jul 2026

Wskaźnik popularności

9,095°

Ten tydzień

▲

23.9%

9,067° wtedy, 9,095° teraz

Ten miesiąc

▲

189%

8,954° wtedy, 9,095° teraz

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,767°

Tokeny OpenRouter

7,787,431,365,488 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 778,743; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+328°

Tempo adopcji

Około 23,609 pobrań dziennie, mierzone między dwoma odczytami źródeł, nigdy nie szacowane na podstawie średniej z całego czasu. Prędkość waży ćwierć składnika pobrań, więc świeży wzrost jest widoczny, ale jednodniowy skok nie przebije lat użycia.

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 9,095°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
778,743 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,767°
8,767°
bieżąca suma
3
Dodaj tempo adopcji.
Około 23,609 pobrań dziennie teraz, mierzone między dwoma odczytami, z wagą ćwierć pobrania.
+328°
9,095°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
9,095°

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

Hunyuan A13B Instruct

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Kimi K3 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm moonshotai wizja wideo rozumowanie kodowanie agenci długi kontekst

Przeglądaj według rodziny modeli