Чи відкриті ваги Kimi K3 і чи можна запускати локально?

Так, Moonshot AI опублікувала повні ваги моделі, тож ви можете завантажити і самостійно розгорнути. Однак із 2.8 трлн параметрів потрібне потужне обладнання; більшість користувачів скористається API.

Скільки коштує Kimi K3 і який розмір контексту?

Через API ціна $0.73 за мільйон вхідних токенів і $10.00 за мільйон вихідних, з контекстом 1 048 576 токенів — трохи більше мільйона.

Чим Kimi K3 відрізняється від інших передових моделей?

Це перша відкрита модель класу 3 трлн параметрів, що використовує нову архітектуру KDA і Attention Residuals, спеціально розроблена для довготривалих агентських робочих процесів із нативним баченням, а не загального чат-моделю з доданим мисленням.

▲

23.9%

цього тижня

Kimi K3

9095°

#llm #moonshotai #бачення #відео #логіка #кодування

Запустити модель

Пропозиції / Реклама

OpenRouter Термінал / API

Платити за токен

Спілкуйся з цією моделлю у браузері або викликай її з коду за допомогою одного API ключа.

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.

Посібники до цієї моделі

Відкриті ваги проти відкритого коду проти лише API: що тобі насправді дозволено робити

Як вибрати AI-модель у жовтні 2026: новини про закриті моделі, а потім відкриті ваги, які варто завантажити

Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання

Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?

Як встановити Ollama і запустити локальний ШІ (Windows, Mac, Linux)

Що таке файл GGUF? Пояснення квантизованих моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Усі посібники

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

Kimi K3 — 2.8-трилліонна параметрів відкрита мультимодальна модель Moonshot AI на основі нової архітектури KDA і Attention Residuals з 104 млрд активованих параметрів на токен. Вона нативно обробляє текст, зображення та відео в межах контексту в один мільйон токенів і орієнтована на довготривалу агентську роботу: багатокрокове кодування, навігацію по великих репозиторіях і дослідницькі конвеєри з великою кількістю інструментів. Якщо вам потрібна передова відкрита модель для серйозної інженерії або роботи з знаннями, це саме вона.

Відомий за

Підтримує довгі агентські сесії кодування у великих репозиторіях з мінімальним контролем.
Нативна мультимодальність: розуміє текст, зображення та відео в одній моделі.
Контекст у мільйон токенів для глибокої роботи з документами та кодом.
2.8 трлн параметрів MoE-архітектура з 104 млрд активованих на токен для передового рівня мислення.
Відкриті ваги, випущені Moonshot AI для досліджень і розгортання.

Зверніть увагу на

Вартість вихідних токенів $10.00 за мільйон — витрати швидко зростають у довгих агентських циклах.
З 2.8 трлн параметрів локальне розгортання вимагає серйозного обладнання; більшість користувачів працюватимуть через API.
Ваги випущені за ліцензією Kimi K3, а не стандартною відкритою ліцензією — перед комерційним використанням перевірте умови.

Найкраще для

Кодування

Агенти та використання інструментів

Міркування

Зір

Довгий контекст

Підказки для спроби

Відлагодження збою тестів

У мене є репозиторій Python, де після недавнього рефакторингу падають інтеграційні тести. Ось лог помилок і відповідні файли. Визначте корінь проблеми, простежте її по коду і запропонуйте мінімальне виправлення з поясненням, чому початкова зміна зламала тести.

Аналіз системного дизайну

Спроєктуйте сервіс обмеження швидкості для публічного API, який має обробляти 50 000 запитів на секунду, підтримувати обмеження на користувача і на кінцеву точку, коректно працювати при збоях Redis і додавати не більше 2 мс до p99 затримки. Опишіть архітектурні рішення і компроміси на кожному кроці.

Аналіз скріншоту на баги

Я додаю скріншот панелі керування веб-додатку. Діаграма у верхньому правому куті відображається неправильно — стовпчики накладаються, підписи осі обрізані. Діагностуйте, які налаштування CSS або бібліотеки діаграм можуть це спричиняти, і надайте виправлену конфігурацію.

Порівняти з

Kimi Latest
Модель тільки з API
контекст 1,048,576 токенів · $0.29/M вхід, $24.00/M вихід
Kimi K2 Thinking
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.60/M вхід, $2.50/M вихід
Kimi K2.7 Code
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.67/M вхід, $3.35/M вихід
Kimi K2.5
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.50/M вхід, $2.50/M вихід

Більше текстових моделей від moonshotai

Питання, які задають люди

Чи відкриті ваги Kimi K3 і чи можна запускати локально?: Так, Moonshot AI опублікувала повні ваги моделі, тож ви можете завантажити і самостійно розгорнути. Однак із 2.8 трлн параметрів потрібне потужне обладнання; більшість користувачів скористається API.
Скільки коштує Kimi K3 і який розмір контексту?: Через API ціна $0.73 за мільйон вхідних токенів і $10.00 за мільйон вихідних, з контекстом 1 048 576 токенів — трохи більше мільйона.
Чим Kimi K3 відрізняється від інших передових моделей?: Це перша відкрита модель класу 3 трлн параметрів, що використовує нову архітектуру KDA і Attention Residuals, спеціально розроблена для довготривалих агентських робочих процесів із нативним баченням, а не загального чат-моделю з доданим мисленням.

Вердикт капітана
Найпотужніша відкрита модель на сьогодні, створена для агентів і серйозної інженерної роботи — але вартість вихідних токенів буде суттєвим фактором при довготривалих сесіях.

Картка моделі на Hugging Face

Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.

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

Тренд популярності Kimi K3

Показник популярності з 16 Jul 2026

Оцінка популярності

9,095°

Цього тижня

▲

23.9%

9,067° тоді, 9,095° зараз

Цього місяця

▲

189%

8,954° тоді, 9,095° зараз

За минулий рік

n/a

Ще не випущено/не відстежується

7,000°

Основний рівень

Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.

+1,767°

Токени OpenRouter

7,787,431,365,488 токенів ця модель обробила через OpenRouter за останні 30 днів, разом підказки та відповіді. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження в терміні завантажень, всього 778,743; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+328°

Швидкість прийняття

Приблизно 23,609 завантажень на день, виміряно між двома зчитуваннями джерел, ніколи не вгадується за середнім за весь час. Швидкість важить чверть показника завантажень, тому свіжий сплеск видно, але одноденний стрибок не перевищить роки використання.

Показати детальний розподіл

Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 9,095°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.

1
Почни з основного рівня.
Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.
7,000°
поточний підсумок
2
Додай завантаження.
Всього 778,743 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.
+1,767°
8,767°
поточний підсумок
3
Додай швидкість прийняття.
Приблизно 23,609 завантажень на день зараз, виміряно між двома замірами, вагою в чверть від завантаження.
+328°
9,095°
поточний підсумок
=
Оцінка популярності.
Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.
9,095°

Глосарій: терміни, що тут використовуються

Оцінка популярності: Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
Початкова оцінка: 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
Еквіваленти завантажень: Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
Логарифмічна шкала: Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
Лайки: Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
Швидкість прийняття: Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
Виміряно та оцінено: Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
Сідер: Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
AI Horde: Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
Сайти генерації: Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
Токени OpenRouter: Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Повна модель (чекпойнт): Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
LoRA та embedding: Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
Сімейство та ваги: База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
Вік: Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
Підсилення сімейства: Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
Оцінка заміщення: Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
Новинка! (період очікування): Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
Тренд: Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
Типова модель: Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.

Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.

Схожі моделі

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

Kimi K3 — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM і перевірте бал популярності, щоб побачити тренд.

Більше моделей Text / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm moonshotai бачення відео логіка кодування агенти довгий контекст

Перегляд за сімейством моделей