ТекстКартинка + текстКод

Kimi

Сверхкрупные MoE-модели Moonshot для агентной работы. K3 на 2,8 трлн параметров — самая большая открытая модель на момент выхода, с контекстом до 1 млн токенов и пониманием картинок; K2.7-Code заточена под программирование. 4 ноября открыли веса K3.1 Pro (2,8 трлн параметров, 104B активных, контекст 1 млн токенов, картинки): доработка K3 для программирования, 3D и финансовых исследований; по тестам самой Moonshot, Terminal-Bench 4.0 65,7%. Веса в MXFP4, около 1,56 ТБ, запускается через vLLM и SGLang, нужен серьёзный кластер.

Разработчик
Moonshot AI, Китай
Первый выпуск
фев 2025
Последний выпуск
ноя 2026
Размеры
16B-A3B – 2.8T-A104B
Лицензия
Коммерция с условиямиK2–K2.7-Code — модифицированная MIT (при 100 млн пользователей или 20 млн $ выручки в месяц нужно указать Kimi в интерфейсе); K3 — собственная Kimi K3 License: API-бизнесу с выручкой от 20 млн $ в год нужен отдельный договор; K3.1 Pro — Kimi K3.1-Pro License, по сути MIT с двумя условиями: сервису «модель как услуга» с выручкой от 20 млн $ за 12 месяцев нужен отдельный договор, а продукту со 100 млн пользователей в месяц или выручкой от 20 млн $ в месяц нужна надпись «Kimi K3.1-Pro»; для внутреннего использования условия не действуют
Русский язык
Не заявлен
Готовые сборки
GGUF, AWQ, MLX (Apple)
Запуск
Через свой серверНужна видеокарта
Сферы
Разработка ПО, Наука, Финансы
Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

  • Многошаговые агенты: поиск, сбор данных, отчёты
  • Глубокий анализ документов
  • Помощь программистам
  • Разбор скриншотов и таблиц

Где применяется

Аналитические отделыИТ-разработкаКонсалтингМаркетинг-исследования

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
нет версий
1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
подходит
КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
подходит

Версии

  1. Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B, MXFP4)
  2. Kimi K3
  3. Kimi K2.7-Code 1T-A32B
  4. Kimi K2.6
  5. Kimi K2.5
  6. Kimi K2 Thinking
  7. Kimi Linear 48B-A3B
  8. Kimi K2
  9. Moonlight 16B-A3B

Как запустить

На своём сервереВеса скачиваются с Hugging Face, запуск — через vLLM (нагрузка и API) или llama.cpp (скромное железо). Так модель работает в закрытом контуре, без оплаты за запросы.Hugging Face
Сколько нужно железаПосчитайте видеопамять под нужный размер модели, контекст и число одновременных запросов.Открыть калькулятор железа

Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам. Квантование — сжатие модели: она занимает меньше видеопамяти и работает на более скромном железе. Отвечает при этом чуть иначе, поэтому качество проверяют на своих примерах.

Частые вопросы

Можно ли использовать Kimi в коммерческом проекте?

С условиями. Лицензия: K2–K2.7-Code — модифицированная MIT (при 100 млн пользователей или 20 млн $ выручки в месяц нужно указать Kimi в интерфейсе); K3 — собственная Kimi K3 License: API-бизнесу с выручкой от 20 млн $ в год нужен отдельный договор; K3.1 Pro — Kimi K3.1-Pro License, по сути MIT с двумя условиями: сервису «модель как услуга» с выручкой от 20 млн $ за 12 месяцев нужен отдельный договор, а продукту со 100 млн пользователей в месяц или выручкой от 20 млн $ в месяц нужна надпись «Kimi K3.1-Pro»; для внутреннего использования условия не действуют. Ограничения бывают разными — регион, выручка компании, требование указывать авторство. Перед коммерческим запуском проверьте условия с юристом.

Какое железо нужно для Kimi?

Минимум: Одна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии. Без видеокарты модель практически не работает. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.

Поддерживает ли Kimi русский язык?

В карточке модели языки не перечислены, поэтому поддержку русского обещать нельзя — её нужно проверять на ваших примерах.

Где скачать Kimi и сколько это стоит?

Веса Kimi лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.

Как внедряю у заказчика

  1. ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
  2. УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
  3. ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
  4. ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.

Сравнения

Статьи по теме

Похожие модели

ТекстDeepSeekDeepSeek · КитайМожно в коммерцию

Флагманская линия DeepSeek: от первых 7B/67B до V4-Pro на 1,6 трлн параметров. Уровень закрытых моделей при открытой MIT-лицензии; картинки понимают V4-Flash-Vision-Exp и V4.1-Flash, контекст до 1 млн токенов. Свежая V4.1-Flash-1017 отвечает короче и быстрее предыдущей Flash: по замерам самой DeepSeek, на DeepSWE v1.1 77,0 против 74,2, на Terminal-Bench 4.0 42,3 против 31,2.

ПодробнееТекстGLM (ChatGLM)Zhipu AI (Z.ai) · КитайКоммерция с условиями

Одна из старейших китайских открытых линий: от ChatGLM-6B до GLM-5.3. Сильна в агентных задачах и программировании; GLM-5.3-Flash понимает картинки и выходит под MIT.

ПодробнееКартинка + текстKimi-VLMoonshot AI · КитайМожно в коммерцию

Экономичная MoE-модель зрения (16B, активны 3B) с длинным контекстом и рассуждающей версией. Хорошо разбирает длинные документы и видео.

Подробнее

Источник: huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3. Данные сверены с карточкой модели 22.09.2026. Лицензию перед коммерческим запуском проверьте с юристом.