Moonshot AI noemt Kimi K3 het eerste open model van de 3T-klasse ter wereld, maar de volledige weights en de definitieve licentie zijn per 21 juli 2026 nog niet openbaar. Moonshot zegt dat de weights uiterlijk 27 juli verschijnen, samen met aanvullende technische informatie.
Het korte, juiste antwoord is dus: Kimi K3 is een aangekondigd open-weightmodel waarvan de volledige release nog moet worden geverifieerd. De officiële API en de Kimi-producten zijn al beschikbaar; een beschikbare API is niet hetzelfde als downloadbare weights.
Status gecontroleerd op 21 juli 2026. Download geen bestanden van onofficiële “Kimi K3”-sites en doe geen uitspraken over commercieel gebruik totdat Moonshot de officiële repository, checksums en licentie publiceert.
Open source, open weights en API-toegang zijn verschillende dingen
In zoekresultaten worden deze begrippen vaak door elkaar gehaald.
| Begrip | Wat het betekent |
|---|---|
| API beschikbaar | Een aanbieder draait het model en accepteert verzoeken op afstand |
| Open weights | Ontwikkelaars kunnen de getrainde parameterbestanden onder een licentie verkrijgen |
| Open source | De release biedt genoeg code en rechten om te inspecteren, aan te passen en door te verspreiden volgens een open-sourcedefinitie |
| Technisch rapport | Architectuur, training en evaluatie zijn gedocumenteerd |
De API van K3 is vandaag beschikbaar. Moonshot heeft volledige weights aangekondigd. Of het totaalpakket volledig open source mag heten, hangt af van de daadwerkelijke licentie, code en releaseartefacten.
Releasetijdlijn van Kimi K3
16 juli 2026: lancering van model en API
Moonshot presenteerde K3 als model met 2,8T parameters, native visueel begrip, een contextvenster van 1M tokens en mogelijkheden voor langlopend programmeer- en kenniswerk. K3 werd beschikbaar via Kimi, Kimi Work, Kimi Code en de officiële API.
Uiterlijk 27 juli 2026: aangekondigde release van de weights
Moonshot zegt dat de volledige modelweights uiterlijk 27 juli worden uitgebracht. Ook meldt het bedrijf dat het technisch rapport meer details over architectuur, training en evaluatie zal bevatten.
Controleer na de release:
- de eigenaar van de officiële repository;
- de bestandsnamen en checksums van de weights;
- de tokenizer en configuratie;
- de inferentiecode of ondersteunde runtimes;
- de modellicentie;
- de voorwaarden voor commercieel gebruik;
- de regels voor afgeleide werken en herdistributie;
- de ondersteunde quantisatieformaten.
Kun je Kimi K3 nu downloaden?
De officiële lanceringspagina biedt op de verificatiedatum van dit artikel geen volledige openbare weights. In zoekresultaten staan al onofficiële domeinen die de naam van Kimi K3 gebruiken. Een verzorgde downloadpagina bewijst niet dat een bestand officieel of veilig is.
Gebruik alleen links die zijn gepubliceerd door Moonshot AI, in de officiële documentatie van Kimi of door een geverifieerde Moonshot-organisatie op een erkende modelrepository. Controleer de hashes van grote bestanden en lees de licentie voordat je modelartefacten van derden laadt.
Kan Kimi K3 lokaal draaien?
Niet in de gebruikelijke zin van “lokaal”. Een laptop, Mac, workstation of enkele GPU kan het volledige model met 2,8T parameters niet hosten.
K3 heeft een sparse Mixture-of-Experts-ontwerp: per token worden 16 van de 896 experts geactiveerd. Sparse activatie verlaagt de actieve rekenlast ten opzichte van een dicht model met 2,8T parameters, maar alle benodigde experts en gedeelde componenten moeten nog steeds worden opgeslagen en aangeboden op een systeem op infrastructuurschaal.
Moonshot adviseert uitrol op supernodes met 64 of meer accelerators. Dat advies impliceert netwerken met hoge bandbreedte, expertparallellisme, gedistribueerde opslag, uitvoering met statische shapes, monitoring en gespecialiseerde inferentie-engineering.
Geschatte omvang van de opslag voor weights
K3 gebruikt quantization-aware training met MXFP4-weights. Een eenvoudige vermenigvuldiging met vier bits per parameter geeft een theoretische ruwe omvang van de weights van ongeveer:
2.8 trillion parameters × 4 bits ≈ 1.4 terabytes
Dit is een indicatieve ondergrens, geen specificatie voor uitrol. De werkelijke eisen aan opslag en geheugen omvatten metadata, schalen, niet-gequantiseerde componenten, routeringsgegevens, runtimebuffers, KV-cache, redundantie en overhead van het framework. De officiële bestanden bepalen de daadwerkelijke omvang.
Hardware die je nodig hebt om Kimi K3 zelf te hosten
Consumenten-GPU
Niet realistisch voor het volledige model. Zelfs een gequantiseerde communityvariant stuit nog op eisen aan opslag en uitvoering van experts die ver boven wat een gewone desktop aankan liggen.
Workstation met meerdere GPU's
Ook geen realistisch doel voor het volledige model. Een workstation heeft niet het aantal accelerators, het totale geheugen en de interconnect die het uitrolontwerp van K3 verwacht.
Cluster met meerdere nodes
Technisch alleen haalbaar met voldoende accelerator-geheugen, netwerken met hoge bandbreedte, compatibele kernels en een runtime die KDA en extreem expertparallellisme ondersteunt.
Uitrol op een supernode
Dit is de officieel aanbevolen richting: 64 of meer accelerators in een groot communicatiedomein. Exacte cijfers voor ondersteunde hardware, doorvoer en geheugen horen uit het technisch rapport en de documentatie van de inferentie-beheerders te komen.
Kimi Delta Attention en inferentie-ondersteuning
De Kimi Delta Attention van K3 stelt nieuwe eisen aan de prefix-cache ten opzichte van conventionele attention-implementaties. Moonshot zegt een KDA-prefill-cache-implementatie aan de vLLM-community te hebben bijgedragen, gepland samen met de release van het model.
Ga er niet van uit dat een gewone vLLM-installatie K3 kan laden en efficiënt kan aanbieden, totdat de relevante release, versie, kernels en hardware-ondersteuning zijn gedocumenteerd.
API versus zelf hosten
| Beslispunt | Officiële API | Zelf hosten |
|---|---|---|
| Opstarttijd | Direct na het aanmaken van een account | Mogelijk aanzienlijk |
| Infrastructuur | Beheerd | Uitrol in de richting van 64+ accelerators |
| Schalen | Beheerd door de aanbieder | Jouw verantwoordelijkheid |
| Datacontrole | Onder de voorwaarden van de aanbieder | Meer controle over de infrastructuur |
| Modelupdates | Beheerd door de aanbieder | Handmatig testen en uitrollen |
| Kostenmodel | Per token | Hardware, benutting, mensen, stroom, operations |
| Aanpassing | Beperkt door API en prompting | Hangt af van licentie en releasetooling |
Toegang via de API is voor de meeste teams de praktische route. Zelf hosten kan zinvol zijn voor organisaties met aanhoudend verkeer, strikte eisen aan datacontrole en bestaande infrastructuur voor grote modellen.
Welke licentievragen zijn belangrijk?
Controleer zodra Moonshot de licentie publiceert:
- Is commercieel gebruik toegestaan?
- Kun je op basis van de weights een gehoste API bouwen?
- Zijn aangepaste weights en fine-tunes toegestaan?
- Mogen afgeleide werken worden herdistribueerd?
- Zijn er drempels voor aantal gebruikers, omzet of rekenkracht?
- Zijn er beperkingen voor acceptabel gebruik?
- Moet de vermelding van “Kimi” of “Moonshot” behouden blijven?
- Vallen verschillende bestanden onder verschillende licenties?
Leid de licentie van K3 niet af uit een eerdere Kimi-release.
Zo download je Kimi K3 veilig na de release
- Begin bij de officiële lanceringspagina of documentatiepagina van Moonshot.
- Controleer of de repository bij de geverifieerde organisatie hoort.
- Lees de licentie voordat je terabytes aan data downloadt.
- Vergelijk de checksums waar die zijn opgegeven.
- Bekijk de modelconfiguratie en eventuele aangepaste runtimecode.
- Draai inferentiecode in een afgeschermde omgeving voordat je inloggegevens of netwerktoegang verleent.
- Controleer of de gekozen runtimeversie K3 expliciet ondersteunt.
- Documenteer de exacte modelrevisie die je in productie gebruikt.
Is Kimi K3 echt open source?
Dit antwoord moet na 27 juli worden bijgewerkt. Publiceert Moonshot de weights, permissief gelicentieerde code, een duidelijke licentie en reproduceerbare inferentiecomponenten, dan is “open source” wellicht een redelijke brede omschrijving. Worden alleen de weights uitgebracht onder een beperkende licentie, dan is “open weights” nauwkeuriger.
Tot die tijd is de veiligste formulering dat Kimi K3 een aangekondigd open model van de 3T-klasse is, waarvan de volledige weights gepland staan voor release.
Lees de gids over de architectuur van Kimi K3 voor KDA, Attention Residuals, MoE en quantisatie. De review van Kimi K3 behandelt de mogelijkheden en de toegang via de API.
Veelgestelde vragen
Is Kimi K3 volledig open source?
Het definitieve antwoord hangt af van de release van weights, code en licentie. Per 21 juli heeft Moonshot volledige weights aangekondigd voor uiterlijk 27 juli, maar de volledige release is nog niet beschikbaar om te verifiëren.
Waar kan ik Kimi K3 downloaden?
Wacht op een officiële link van Moonshot AI of Kimi. Vermijd onofficiële domeinen en niet-geverifieerde bestanden.
Kan Kimi K3 op een Mac draaien?
Het volledige model met 2,8T parameters is geen realistische uitrol voor een Mac. Het is ontworpen voor grote, gedistribueerde accelerator-infrastructuur.
Hoeveel VRAM heeft Kimi K3 nodig?
Moonshot heeft geen eenvoudig VRAM-getal gepubliceerd voor een volledig ondersteunde uitrol. De officiële richting is een supernode met 64 of meer accelerators.
Mag Kimi K3 commercieel worden gebruikt?
Commercieel gebruik van de weights hangt af van de licentie die bij de release hoort. Gebruik van de API valt afzonderlijk onder de API-voorwaarden van Moonshot.