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Kimi K3 (2,8T — ce qu'il faut)

Ce qu'est Kimi K3, ce qu'il faut réellement pour auto-héberger 2,8 billions de paramètres, et quoi exécuter à la place sur Clore.ai

Moonshot AI a publié Kimi K3 les poids sur 27 juillet 2026 — le premier modèle ouvert de la classe des 3 000 milliards de paramètres. C’est un véritable jalon, et c’est aussi un point de calibration utile pour voir à quel point les « poids ouverts » et l’« auto-hébergement » se sont éloignés l’un de l’autre.

Spécifications clés

Propriété
Valeur

Paramètres

2,8 T au total, 16 des 896 experts actifs par jeton

Architecture

Kimi Delta Attention (KDA) + résidus d’attention, Stable LatentMoE, 69 couches KDA + 24 couches MLA à porte

Modalité

Texte, image, vidéo en entrée → texte en sortie

Contexte

1 000 000 de tokens

Licence

Licence Kimi K3 (personnalisée — l’inférence commerciale au-delà d’environ 20 M$ de chiffre d’affaires annuel nécessite des conditions séparées)

Version

Hébergé le 16 juillet 2026, poids le 27 juillet 2026

Poids

Q8 1 561 Go · Q4_K_XL 1 509 Go · Q2_K_XL 861 Go · IQ1_S 594 Go · Q1_0 466 Go

Moonshot affirme environ une efficacité de mise à l’échelle 2,5× meilleure que celle de Kimi K2 grâce au MoE plus épars et à la pile d’attention KDA, avec un entraînement multimodal natif plutôt qu’une tour de vision ajoutée après coup.

Ce qu’il faut réellement pour l’héberger

Version
Taille
Matériel nécessaire

UD-Q8_K_XL

1 561 Go

~20× H100 80 Go

UD-Q4_K_XL

1 509 Go

~20× H100 80 Go

UD-Q2_K_XL

861 Go

~11× H100 80 Go, ou 8× H200

UD-IQ1_S

594 Go

~8× H100 80 Go

UD-Q1_0

466 Go

~6× H100 80 Go

mgoin/Kimi-K3-pruned75

475 Go

~6× H100 80 Go

À titre de référence, les plus gros rigs de la place de marché Clore.ai sont des configurations 4× RTX PRO 6000 Blackwell (380 Go) et 11× RTX 5090 (341 Go). Même la version 1 bit les dépasse, et de toute façon une quantification 1 bit d’un modèle de pointe n’est pas une cible sérieuse pour la production.

Si vous devez réellement servir K3, c’est une bare metal conversation — des nœuds H200 ou B200 dédiés, provisionnés sur demande plutôt que loués à la minute. Vérifiez d’abord la licence : les conditions restreignent l’inférence commerciale au-delà d’environ 20 M$ de chiffre d’affaires annuel.

Qu’exécuter à la place sur Clore.ai

Si vous vouliez K3 pour…
Exécutez ceci
Tient sur

Codage de pointe et agents

GLM-5.2 — MIT, contexte de 1 M, meilleurs scores de codage ouvert

rig 10× RTX 5090, env. 5,00 $/h

Multimodal à long contexte

MiniMax M3 — contexte de 1 M, vidéo native

8× RTX 5090, env. 2,00–3,50 $/h

Raisonnement ouvert à grande échelle

Nemotron 3 Ultra — 550B, licence OpenMDW

4× RTX PRO 6000, env. 5,00 $/h

Un modèle sur une carte

Qwen3.8-27B — Apache 2.0, vision, contexte de 262 K

1× RTX 4090, 0,14–0,42 $/h

Meilleure qualité par Go loué

Mistral Small 4 — 119B / 6,5B actifs

2× RTX 4090, 0,28–0,84 $/h

Le résumé honnête : depuis juin 2026, la frontière ouverte s’est scindée. Des modèles comme GLM-5.2 et Nemotron 3 Ultra se situent à la limite de ce qu’un gros rig grand public peut contenir ; K3 va au-delà. La plupart de l’écart pratique entre eux se comble avec un bon harness et un long contexte, que les modèles ci-dessus vous offrent tous deux.

Utiliser K3 sans l’héberger

Moonshot fournit K3 via l’application Kimi, Kimi Code et son API. Si vous construisez sur Clore.ai, une approche courante consiste à garder les appels coûteux aux modèles de pointe sur une API et à exécuter localement sur un GPU loué le chemin à fort volume — voir la comparaison des coûts dans Gemini 3.1 Flash Lite, qui explique à quel moment l’auto-hébergement l’emporte réellement.

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