Quand sortent les poids Kimi K3 ?

Les poids complets 2,8T arrivent le 27 juillet 2026 sur l'organisation Hugging Face de Moonshot, avec le rapport technique. L'API et la suite Kimi sont en ligne depuis le 16 juillet.

Kimi K3 est-il vraiment open source ?

Plus précisément : open weights. Le 27/07, poids complets sous Modified MIT ; code et données d'entraînement à confirmer dans le LICENSE du dépôt.

Combien coûte Kimi K3 ?

API : entrée 3 $/M (cache 0,30 $/M), sortie 15 $/M. Artificial Analysis mesure ~0,94 $ par tâche agent — 65,8 % moins cher que Claude Fable 5.

Peut-on exécuter Kimi K3 en local sur Mac ?

Non. Poids 4-bit ~1,4 To ; inférence production exige 64+ accélérateurs et parallélisme expert/tensoriel. Pour la plupart des équipes, l'API est la bonne réponse.

Kimi K3 bat-il Claude Fable 5 ou GPT-5.6 Sol ?

Intelligence globale : 3e place (index AA 57,1 vs Fable 5 59,9, Sol 58,9). K3 mène en code frontend et sessions de codage longues ; en jugement long terme et stabilité, il reste derrière.

Quelle licence pour Kimi K3 ?

Modified MIT — clauses exactes publiées le 27 juillet dans le dépôt Hugging Face.

Kimi K3 Poids Ouverts le 27 Juillet | 2,8T Benchmarks, Tarifs & Déploiement

📋 Sommaire

Avis approfondi : Kimi K3 Avis (17/07) ; comparaisons : GPT-5.6 Sol benchmark, alternatives Claude Fable 5.

Réponse directe

Moonshot AI publie le 27 juillet 2026 sur Hugging Face les poids complets de Kimi K3 sous licence Modified MIT — modèle MoE sparse 2,8T avec fenêtre de 1 048 576 tokens. L'API et la suite Kimi sont disponibles depuis le 16 juillet ; le 27/07 marque le second jalon (open weights).

01 · TL;DR

16 juillet : Kimi K3 via Kimi App, Kimi Work, Kimi Code et API ; Artificial Analysis publie un test indépendant le même jour.
27 juillet : Poids complets (Modified MIT) + rapport technique (architecture, entraînement, évaluation).
Positionnement : Premier modèle open weights proche des 3T — pression directe sur la tarification closed source.
Verdict : Pas un « tueur de Fable 5 » — index AA 57,1 (3e place), mais ~⅓ du coût pour une capacité quasi-frontier plus poids ouverts + 1M tokens.

02 · Trois points de friction décisionnels

Deux dates confondues : API depuis le 16/07 ≠ poids le 27/07. Les tutos « K3 en local sur Mac » avant le drop sont du clickbait ; le MoE production exige des super-nœuds, pas un Apple Silicon.
Sémantique « open source » : La communauté distingue open weights et open source. K3 livre poids + Modified MIT ; code/données d'entraînement à valider le 27/07 — mauvais vocabulaire = perte de crédibilité sur r/LocalLLaMA.
Benchmark vs facture vs stabilité : Frontend Code Arena #1, SWE Marathon 42,0 — mais GDPval, DeepSWE et taux d'hallucination derrière Fable 5/Sol. ~0,94 $/tâche (−65,8 % vs Fable 5) n'implique pas une qualité de dialogue production-ready.

03 · Frise chronologique

Date	Événement
2026-07-16	Kimi K3 via API / suite Kimi ; test indépendant Artificial Analysis
2026-07-17	WAIC Shanghai — médias d'État qualifient K3 de jalon national
2026-07-27	Poids complets (Hugging Face, Modified MIT) + rapport technique

À la rédaction (22 juillet) : encore 5 jours avant le drop — dernière fenêtre pour préparer SEO « kimi k3 download » et validation interne.

04 · Spécifications du modèle

Attribut	Valeur
Paramètres	2,8T — plus grand modèle open weights
Architecture	MoE sparse Stable LatentMoE : 896 experts, 16 actifs/token
Attention	Kimi Delta Attention (KDA) + AttnRes + Gated MLA
Contexte	1 048 576 tokens (~1M)
Modalité	Vision native (texte + image, produit aussi vidéo), sortie texte
Format poids	MXFP4 poids + MXFP8 activations
Efficacité	~2,5× vs K2 à compute égale
Stabilité entraînement	Quantile Balancing, Per-Head Muon, SiTU
Décodage long contexte	KDA jusqu'à 6,3× plus rapide à 1M tokens

Donnée clé #1 : KDA rend le contexte 1M utilisable à 3 $/M d'entrée — avantage structurel face aux concurrents closed source.

05 · Sortie API vs poids ouverts

16 juillet (en ligne) : kimi.com, Kimi Code, API (kimi-k3), OpenRouter (moonshotai/kimi-k3) — produit/API.
27 juillet (prévu) : Hugging Face Moonshot — poids 2,8T complets, rapport, support vLLM KDA/prefix caching — open weights.

06 · Matrice benchmarks : victoires et lacunes

6.1 Intelligence Index (Artificial Analysis)

Modèle	Score
Claude Fable 5	59,9
GPT-5.6 Sol	58,9
Kimi K3	57,1 (rang 3 / 189)

6.2 K3 mène ou égale

Frontend Code Arena : #1 (code UI préféré en tests aveugles)
Automation Bench, SpreadsheetBench 2 : #1
BrowseComp : 91,2 (#1 ; avec 1M sans compression ~90,4+)
SWE Marathon : 42,0 — largement devant GPT-5.5 / GLM-5.2 (dizaines)
Terminal Bench 2.1 : 88,3 ≈ Sol 88,8
Program Bench : 77,8 vs Sol 77,6
FrontierSWE : 81,2 vs Sol 71,3 (Fable 5 : 86,6)

6.3 K3 en retrait

GDPval v2 Elo : 1668–1687 vs Fable 5 1760, Sol 1748
DeepSWE : 67,5 vs Sol 73,0
Taux d'hallucination : en hausse vs K2.6 (admis officiellement) ; retours Reddit sur plus d'erreurs en self-host
Qualité dialogue / variance : derrière Fable 5 et Sol

Moonshot reconnaît publiquement un score global inférieur à Fable 5 et GPT-5.6 Sol — transparence rare pour un lancement frontier chinois.

Donnée clé #2 : Artificial Analysis — K3 0,94 $ par tâche, 65,8 % moins cher que Fable 5 ; « near-frontier at a third of the cost » est documenté.

07 · Tarifs API & coût réel

Poste	Prix / 1M tokens
Entrée (cache miss)	3,00 $
Entrée (cache hit)	0,30 $
Sortie	15,00 $

Tarifs les plus élevés parmi les fournisseurs chinois, mais bien en dessous d'Opus 4.8 par tâche. Workloads code : cache >90 % → coût effectif bien sous le prix affiché.

08 · Open weights vs open source

Open weights : fichiers de poids complets, inférence, fine-tuning (selon LICENSE) — K3 entre ici.
Open source : code d'entraînement, données, pipeline reproductible — à vérifier le 27/07 via LICENSE + rapport.

Licence : Modified MIT. Dire « poids ouverts » plutôt que « entièrement open source » en communication externe.

09 · Déploiement local : limites honnêtes

Poids 4-bit ~1,4 To
Officiellement 64+ accélérateurs en super-nœud, parallélisme expert + tensoriel
Référence K2.7 Code (1T) : INT4 ~577 Go — K3 est 2,8× plus grand

Pour la majorité : API (3/15 $). Self-host seulement pour résidence des données, fine-tuning ou volume extrême.

Donnée clé #3 : 1,4 To + 64 cartes — tout guide « K3 sur MacBook » post-27/07 reste hors production.

10 · Que se passe-t-il le 27 juillet

Poids 2,8T complets sur Hugging Face Moonshot (Modified MIT)
Rapport technique (architecture, entraînement, évaluation)
Support vLLM KDA / prefix caching dès le release
Attendu : quantifications Ollama, GGUF comme pour la série K2

11 · Checklist J-day (2 premières heures)

Dépôt HF : config, tokenizer, index de shards complets ?
Texte LICENSE (clauses Modified MIT)
Quantifications synchrones ? (MXFP4 / NVFP4 / GGUF)
Commandes vLLM / SGLang + hardware minimum
Retest indépendant contexte 1M dans un harness tiers

12 · Pourquoi le 27/07 compte

Open vs closed quasi à égalité : écart réduit à 2–3 points d'index.
Géopolitique : sortie avant WAIC ; régulation US peut bloquer des modèles closed — pas des poids publiés.
Vague chinoise : GLM-5.2, DeepSeek V4 Pro (1,6T), MiniMax — K3 en tête.
Retour de Moonshot : chute au rang 7 après DeepSeek R1 — stratégie K2 → K2.5 → K3 open weights.

13 · Cinq étapes avant le 27/07 (dev Mac)

Clé API sur platform.kimi.ai ; SDK OpenAI avec kimi-k3 — une tâche long doc / bugfix / refactor multi-fichiers
Activer le cache contexte ; noter hit-rate et $/tâche vs Fable 5 / GPT-5.6
Bookmark Hugging Face Moonshot ; rappel calendrier 27/07
Mac isolé (pas la machine principale) : Kimi Code ou Cursor + routage K3
Relire architecture/benchmarks de l'avis du 17/07 — le jour J, mettre à jour lien HF + LICENSE seulement

curl -s https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model": "kimi-k3", "messages": [{"role": "user", "content": "Résume la timeline de sortie des poids ouverts Kimi K3."}]}'

14 · FAQ

Q : Quand les poids ?
R : 27 juillet 2026 Hugging Face + rapport. API depuis le 16 juillet.

Q : Vraiment open source ?
R : Open weights + Modified MIT ; fully open source selon code/données publiés.

Q : Prix ?
R : 3/15 $ par 1M ; entrée cache 0,30 $. ~0,94 $/tâche, −65,8 % vs Fable 5.

Q : Local sur Mac ?
R : Non. ~1,4 To, 64+ cartes. API ou petits GGUF distillés plus tard.

Q : Plus fort que Fable 5 / GPT-5.6 ?
R : Global 3e (57,1) ; frontend + longues sessions code en tête ; jugement long terme en retrait.

Q : Licence ?
R : Modified MIT — LICENSE HF le 27/07 fait foi.

Q : K3 vs DeepSeek ?
R : K3 plus intelligent (57,1), DeepSeek V4 Pro API bien moins cher (3,48 $/M sortie vs 15 $). Budget → DeepSeek ; 1M + plus gros poids → K3.

15 · Mac isolé : validation API avant le drop des poids

Jusqu'au 27/07, valider l'API prime sur le téléchargement : clé Moonshot sur nœud Apple Silicon loué, tests million-tokens sans Keychain sur le Mac principal, K3 vs Claude/GPT sur le même dépôt en environnement éphémère. Windows/Linux accèdent à kimi.com mais pas à la toolchain Kimi Code/macOS complète.

Location journalière série M : tarifs compute.

16 · Sources

Officiel : kimi.com/en/blog/kimi-k3, platform.kimi.ai
Artificial Analysis (index 57,1, 16/07)
VentureBeat, Northflank (analyse self-host), atoms.dev / llmrumors
Communauté : r/LocalLLaMA, Hacker News

Données au 22 juillet 2026 (5 jours avant les poids). Après le 27/07, mettre à jour lien HF direct et LICENSE.