Wann werden die Kimi K3 Gewichte veröffentlicht?

Am 27. Juli 2026 plant Moonshot AI die vollständigen 2,8T-Gewichte auf Hugging Face unter Modified MIT-Lizenz. Die API ist seit dem 16. Juli 2026 verfügbar.

Ist Kimi K3 wirklich Open Source?

Nein — es sind open weights. Inferenz-Gewichte werden veröffentlicht, aber kein Trainingscode und keine Trainingsdaten. Das ist nicht vollständig Open Source.

API: $3/M Input, $0,30/M Cache-Hit, $15/M Output. kimi.com Web-App ist mit kostenlosem Konto nutzbar.

Kann Kimi K3 auf einer Consumer-GPU laufen?

Praktisch nein. 4-bit-Gewichte benötigen ca. 1,4 TB Speicher. Produktions-Inferenz erfordert 64+ Beschleuniger in einem Supernode.

Ist Kimi K3 besser als Claude Fable 5 oder GPT-5.6 Sol?

AA Intelligence Index v4.1: K3 57,1 (Rang 3/189), hinter Fable 5 (59,9) und Sol (58,9). In Frontend Code Arena und SWE Marathon führt K3 jedoch.

Welche Lizenz nutzt Kimi K3?

Modified MIT — vollständiger Lizenztext am 27. Juli im Hugging-Face-LICENSE-File.

Kimi K3 Open Weights: 27. Juli Modified MIT, 2,8T Gewichte

Kernaussage: Moonshot AI veröffentlicht am 27. Juli 2026 die vollständigen 2,8 Billionen Parameter von Kimi K3 auf Hugging Face unter Modified MIT. Die API läuft seit dem 16. Juli. Dieser datenbasierte Leitfaden klärt API vs. Open Weights, listet alle Spezifikationen, vergleicht Benchmarks (AA Index 57,1 / 58,9 / 59,9), dokumentiert Preise ($3 / $0,30 / $15), Self-Hosting (1,4 TB · 64+ GPUs), die 5-Punkte-Release-Checkliste und die Branchenbedeutung.

30-Sekunden-Überblick · TL;DR

16.07.	API + Kimi App/Code live — Modell-ID `kimi-k3`
27.07.	Vollständige Gewichte Hugging Face · Modified MIT · Tech Report
Skalierung	2,8T Parameter · 16/896 Experten · 1M Kontext
AA Index	K3 57,1 · Sol 58,9 · Fable 5 59,9 (Rang 3/189)
Self-Host	4-bit ca. 1,4 TB · Produktion 64+ Beschleuniger

1. Zeitachse: API 16.07. vs. Gewichte 27.07.

Datum	Ereignis
2026-07-16	K3 via Kimi App / Work / Code / API. Artificial Analysis veröffentlicht unabhängige Bewertung
2026-07-17	WAIC Shanghai. Xinhua bezeichnet K3 als nationalen Meilenstein
2026-07-27	Vollständige Gewichte auf Hugging Face (Modified MIT) + Technischer Report

Häufige Verwechslung: 16.07. = API-Nutzung, 27.07. = Gewicht-Download. vLLM KDA/prefix caching und Ollama/GGUF-Quantisierungen folgen nach der Gewicht-Freigabe. Architektur-Details: K3-Test vom 17.07.

2. Spezifikationen (Datentabelle)

Parameter	Wert
Gesamtparameter	2,8 Billionen (2,8T) — größtes Open-Weight-Modell
Architektur	Stable LatentMoE: 16 von 896 Experten aktiv (1,8 % Sparsity)
Attention	KDA + AttnRes + Gated MLA
Kontext	1.048.576 Tokens (1M)
Modalitäten	Text + Bild (native Vision), Video in Produkt-Apps
Gewichtsformat	MXFP4 Gewichte + MXFP8 Aktivierungen
Training-Stabilität	Quantile Balancing · Per-Head Muon · SiTU
Long-Context-Decode	KDA: bis 6,3× schneller bei 1M Tokens
Skalierungseffizienz	ca. 2,5× vs. Kimi K2 bei gleichem Compute
API-Modell-ID	`kimi-k3`
Lizenz	Modified MIT (Text am 27.07. bestätigen)

3. Benchmarks: Siege und Niederlagen

3.1 K3 führt

Benchmark	K3	Vergleich
Frontend Code Arena	#1	Blindtest: UI-Code über Fable/Sol
Automation Bench	30,8 (#1)	—
SpreadsheetBench 2	#1	—
BrowseComp	91,2	1M-Kontext ohne Kompression
SWE Marathon	42,0	Deutlich vor Fable 5 (35,0) und Sol (39,0)
Terminal Bench 2.1	88,3	Sol 88,8 — nahezu gleich
Program Bench	77,8	Sol 77,6 knapp übertroffen
FrontierSWE	81,2	Sol 71,3 deutlich geschlagen; Fable 5 86,6 führt

3.2 K3 liegt zurück

Benchmark	K3	Beste Konkurrenz
GDPval v2 Elo	1668–1687	Fable 5: 1760 · Sol: 1748
DeepSWE	67,5	Sol: 73,0
Halluzinationsrate	↑ vs. K2.6	Offiziell bestätigt; r/LocalLLaMA berichtet mehr Halluzinationen
Dialog-Polish / Stabilität	Höhere Varianz	Fable 5 / Sol überlegen

Moonshot räumt offen ein: Gesamtleistung liegt hinter Fable 5 und GPT-5.6 Sol. Bekannte Schwächen: Sensibilität gegenüber Harness-Rückgaben, überaktives Verhalten bei vagen Prompts.

3.3 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1

Modell	Score	Rang
Claude Fable 5	59,9	1
GPT-5.6 Sol	58,9	2
Kimi K3	57,1	3 / 189

Gap Open vs. Closed: von hunderten Punkten auf 2–3 Punkte geschrumpft. AA Einzelaufgabe: K3 $0,94 — 65,8 % günstiger als Fable 5, 9,4 % günstiger als Sol.

4. API-Preise (USD pro Million Tokens)

Position	Preis
Input (Cache-Miss)	$3,00
Input (Cache-Hit)	$0,30
Output	$15,00

Coding-Workloads: Cache-Hit-Rate >90 % berichtet. Effektiver Input-Preis deutlich unter Nominalpreis. Höchste Preisklasse unter chinesischen Modellen, aber unter Claude Opus 4.8 Einzelaufgaben-Kosten.

5. Open Weights vs. Open Source

Begriff	Was enthalten ist	K3 am 27.07.
Open Weights	Inferenz-Gewichte zum Download	✓ Ja
Open Source	+ Trainingscode + Trainingsdaten	✗ Nein
Lizenz	Modified MIT (Details am Release-Tag)	✓ Geplant

r/LocalLLaMA diskutiert „benchmaxxed"-Kritik und Definitionen. Korrekte Terminologie ist entscheidend für Glaubwürdigkeit in der englischsprachigen Tech-Community.

6. Was am 27.07. passiert

2,8T Vollgewichte auf Moonshots Hugging-Face-Organisation
Technischer Report (Architektur, Training, Evaluation)
vLLM KDA / prefix caching — Release-Day-Support
Folge: Ollama, GGUF (analog K2-Serie)

7. Self-Hosting: 1,4 TB · 64+ Beschleuniger

Metrik	Wert	Referenz
4-bit Gewichte	ca. 1,4 TB	—
Produktions-Setup	64+ Beschleuniger	Expert + Tensor Parallelism
K2.7 Code INT4	577 GB	1T-Modell — K3 ist 2,8× größer
Consumer-Hardware	Nicht praktikabel	API ($3/$15) ist Default

Self-Hosting nur sinnvoll bei: (1) Data Residency / Offline, (2) Fine-Tuning auf eigenen Daten, (3) Volumen, das eigene Hardware rechtfertigt.

8. Release-Checkliste (5 Schritte)

#	Prüfpunkt	Aktion
1	HF-Repository	Alle Gewicht-Dateien vollständig (keine fehlenden Shards)
2	LICENSE	Modified MIT Originaltext lesen (Commercial, Redistribution)
3	Quantisierung	MXFP4/NVFP4-Versionen und Qualität prüfen
4	Inferenz-Stack	vLLM/SGLang Startbefehle, KDA-Support verifizieren
5	Hardware + Re-Test	Mindest-Setup dokumentieren; 1M-Kontext unabhängig retesten

9. Branchenanalyse (Datenpunkte)

Trend	Daten / Fakt
Open-Closed-Gap	2–3 AA-Punkte — Premium nur noch schwer begründbar
Geopolitik	WAIC-Timing; US-Fable/Mythos-Kurzban (01.07., Wiederherstellung) — Open Weights nicht abschaltbar
China-Welle	GLM-5.2 · DeepSeek V4 Pro (1,6T) · MiniMax — K3 als Spitze
Moonshot-Comeback	2025: Rang 7 nach DeepSeek R1 → K2 → K2.5 → K3

Quellen: kimi.com · platform.kimi.ai · Artificial Analysis (16.07.2026) · VentureBeat · r/LocalLLaMA · Hacker News

10. Fünf konkrete Schritte

API jetzt testen: kimi-k3 via platform.kimi.ai oder OpenRouter
27.07. bookmarken: HF-Repo + LICENSE prüfen
Benchmark-Mapping: SWE Marathon für Long-Coding · GDPval für Reasoning-Tiefe
Self-Host nur bei 3 Kriterien: Residency · Fine-Tuning · High Volume
Checkliste am Release-Tag ausführen: alle 5 Punkte abhaken

11. FAQ

Q: Wann werden die Gewichte veröffentlicht?
A: 27. Juli 2026 auf Hugging Face unter Modified MIT — 2,8T Vollgewichte.

Q: Ist K3 Open Source?
A: Open Weights, nicht vollständig Open Source. Kein Trainingscode/Daten.

Q: Was kostet K3?
A: $3 Input · $0,30 Cache · $15 Output pro Million Tokens. Web-App kostenlos.

Q: Consumer-GPU?
A: Nein. 1,4 TB (4-bit), 64+ Beschleuniger für Produktion.

Q: Besser als Fable 5 / Sol?
A: AA Index Rang 3 (57,1). Spezifische Benchmarks (Frontend Code Arena, SWE Marathon): ja. Gesamt: knapp dahinter.

Q: Welche Lizenz?
A: Modified MIT — LICENSE-File am 27.07. lesen.

12. Fazit: API überall, Agent-Tests auf Mac

API-Setup funktioniert auf Windows/Linux. Für Cursor + K3 Long-Context-Coding, Xcode-Agent-Integration und MLX-Quantisierungs-Validierung bleibt Apple Silicon Unified Memory + Metal der reibungsärmste Weg.

Pragmatische Trennung: Alltagsentwicklung via API, Kimi-Code-Stresstests, Multi-Repo-SWE-Marathon-Regressionen und 1M-Token-Batch-Jobs auf einen MACGPU Remote Mac mini M4 — On-Demand, SSH-gesichert. Vor dem 27.07. Agent-Workloads isolieren.