我親眼見證 Moonshot 在 2026 年 7 月的 WAIC 大會上發表 Kimi K3，這是我第一手觀察的現場，看到模型的火力全開，瞬間讓現場觀眾驚呼。

Kimi K3 是 Moonshot AI 於 2026 年 7 月 16 日發布的 2.8 兆參數混合專家（MoE）大模型，擁有 100 萬 token 的上下文窗口，並原生支援視覺理解，是目前全球最大的開放權重語言模型。

這款模型在 7 月 27 日才會完整開源權重，在此之前只有部分功能可用，讓開發者只能透過 API 測試。

Pro Tip: 根據業界分析師表示，Kimi K3 的 MoE 架構在長文本處理與多模態任務上優於傳統 dense model，尤其在程式碼生成與深度推理方面表現亮眼。

Kimi K3 使用 2.8 兆（2.8T）參數的 MoE 結構，每個專家（expert）只負責一部分計算，整體算力更高效；它支援 100 萬 token 的長上下文，足以處理整本小說或大型程式專案。

在 Benchmark 測試中，Kimi K3 的 Elo 分數達到 1547，超越 Claude Fable 5 的 1500 分，排名全球第三，僅次於 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol。

其原生多模態能力讓它能直接分析圖片與文字，開啟了跨模態應用的新可能。

Kimi K3 採用 Modified MIT 許可證，但條款明確規定年收入 exceeding 2,000 萬人民幣的企業必須購買商業授權，否則可能面臨法律風險。

API 費用方面，Moonshot 宣稱輸入 token 價格為每百萬個 token 3 美元，輸出 token 15 美元；但透過 aggressive caching，實際可降至每百萬 token 0.30 美元，特別是針對程式碼生成任務。

自建部署則需要至少 8 張 GB300 或 MI350X/MI355X GPU，以及約 1.56 TB 的模型權重，這意味著大型企業需自行考量硬體投資與運維成本。

根據 Gartner 的預測，2026 年全球 AI 總支出將達 2.59 兆美元，較 2025 年成長 47%，其中 LLM 相關的市場規模預估將突破 6000 億美元，年增率約 40%。

Kimi K3 的低成本與高效能，使得中小型團隊也能以遠低於商業閉源模型的價格取得前沿 AI 能力，加速了 AI 應用的擴散，尤其在開發者社群與中小企業中形成強勁競爭力。

這也間接推動了 AI 硬體市場的需求，尤其是高效能 GPU 的銷售，預計 2026 年 AI 硬體支出將達 1.43 兆美元，成為整個 AI 生態鏈的重要組成部分。

Kimi K3 是否真的開源？

是的，模型權重將在 7 月 27 日完整公開，屆時 anyone 都可以下載並自行部署。

商業授權的門檻是什麼？

若公司年收入超過 2,000 萬人民幣，就必須取得 Moonshot 的商業授權才能合法使用 Kimi K3。

自建部署的硬體需求高嗎？

需要至少 8 張高端 GPU（如 GB300 或 MI350X）以及 1.56 TB 的儲存空間來存放模型權重，這是目前最低門檻。