# Moonshot AI 發布 Kimi K3，支援原生多模態

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> 原作者：Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥 · 日期：2026-07-28

> 原始來源：https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2081760186235289764

## 證據與延伸閱讀

- [Moonshot AI 發布 Kimi K3，支援原生多模態。](http://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3) — 官方 Repository
- [首款開放權重的 3T 等級模型，在各項表現上達到前沿水準](http://kimi.com/blog/kimi-k3) — 官方文件

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## 中文摘要

Moonshot AI 發布 Kimi K3，支援原生多模態。

Moonshot AI 官方近日在 [Kimi 官方部落格](https://www.kimi.com/blog/kimi-k3)與 [Hugging Face 專案頁面](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3)同步釋出 Kimi K3 的模型權重與[技術報告 PDF 檔案](https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/blob/master/k3_tech_report.pdf)。作為首款開放權重的 3T 等級模型（2.8 兆參數 MoE、100 萬 token 脈絡窗口），Kimi K3 在長時程程式開發、知識工作與推理表現上均達到前沿水準，並同步釋出底層堆疊的高效 attention 核心、MoE 通訊程式庫及執行大規模 Agent 環境的基礎設施。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/0e316af66efb8f22.jpg)
> Kimi K3 在 Coding 與 General & Visual Agents 領域展現前沿級表現，整體表現僅次於 Fable 5 與 GPT-5.6 Sol，並持續領先其他評測模型。

**核心架構與效能**
- 採用 Kimi Delta Attention（KDA）與 Attention Residuals（AttnRes）全新架構，改善跨序列長度與模型深度的資訊流動。
- 擴大 Mixture of Experts（MoE）稀疏度，配合 Stable LatentMoE 框架在 896 個專家模型中啟動 16 個專家。
- Quantile Balancing 讓專家配置直接由 router 分數的分位數決定，Per-Head Muon 獨立優化各個注意力頭，SiTU 改善啟動控制、Gated MLA 提升注意力選擇性；這些結構性改動配合精煉的訓練與資料配方，相較於 Kimi K2 帶來約 2.5 倍的整體擴展效率提升。
- 另自 SFT 階段起導入量化感知訓練，採 MXFP4 權重搭配 MXFP8 啟動值。

**應用與部署管道**
- Kimi K3 支援 Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code 與 Kimi API。
- 建議在具備 64 個以上加速器的超級節點（supernode）配置上部署，以發揮高頻寬通訊優勢。
- 官方同時列出限制：K3 對 agent harness 是否完整回傳歷史思考內容相當敏感，缺漏時生成品質可能極不穩定；也可能過度主動、代使用者做出非預期決策；整體使用體驗仍與 Claude Fable 5 及 GPT-5.6 Sol 有明顯差距。

## 標籤

研究論文, 開源專案, 新產品, LLM, VLM, Kimi, Moonshot AI