Kimi K3.1: nazwa w polu wyszukiwania dla Kimi K3 i to, co Moonshot faktycznie wypuszcza

Wpisz kimi k3.1 w pole wyszukiwania, a nie szukasz wiadomości. Nie ma karty modelu Kimi K3.1, nie ma repozytorium wag, nie ma wiersza cennika ani identyfikatora API zawierającego ten numer nigdzie na własnych powierzchniach M​oonshot AI — i nie będzie, dopóki laboratorium go tam nie umieści. To, do czego prowadzi kropka, to produkt, który nazywa w skrócie: Kimi K3, flagowy model M​oonshot o otwartych wagach i 2,8 biliona parametrów, wypuszczony 16 lipca 2026 roku, oraz linia, do której należy. "Kimi K3.1" to pisownia, którą preferuje pole wyszukiwania dla tej linii; Kimi K3 to pisownia, której używa dostawca. Cała poniższa strona dotyczy tej różnicy, ponieważ to ta różnica decyduje o tym, co możesz faktycznie uruchomić.

Powodem, dla którego to zapisuję, jest popyt, a nie news. W ciągu dwudziestu ośmiu dni do 12 października 2026 zapytania oparte na zapisie z kropką przyniosły 777 wyświetleń i 70 kliknięć w naszej własnej witrynie — dwanaście zapytań, praktycznie żadnego długiego ogona i współczynnik klikalności 9,7% w przypadku kimi k3.1 samego w sobie. To najwyższa konwersja spośród wszystkich aspektów mierzonych w tej rundzie i około dwukrotnie wyższa niż ta, którą osiąga zapis bez kropki. Czytelnicy, którzy wpisują kropkę, nie przeglądają. Przeczytali już coś o tej serii i wracają po nią. Tymczasem kimi k3 zbiera 4 004 wyświetlenia w 189 zapytaniach, pięć razy więcej niż wolumen z kropką, i to właśnie ta liczba mówi ci, która z dwóch nazw jest produktem.

Co oznacza „Kimi K3.1” — w jednym ekranie

Trzy stwierdzenia, po kolei, ponieważ kolejność ma znaczenie:

• Kimi K3.1 nie jest osobnym wydaniem. M​oonshot AI publikuje jeden model K3. Jego dokumentacja, strona z cennikiem, organizacja na Hugging Face oraz blog używają dla niego tej samej nazwy, a żadne z nich nie używa sufiksu z kropką.

• Kimi K3 to wydany model i można go wywołać już dziś. System mieszanki ekspertów o 2,8 biliona parametrów z oknem kontekstowym o rozmiarze 1 048 576 tokenów, natywnym wejściem obrazu, otwartymi wagami na własnej licencji M​oonshot oraz opublikowaną stawką API w wysokości $3,00 za milion tokenów wejściowych i $15,00 za milion tokenów wyjściowych.

• Kropka to etykieta, nie wersja. To forma, jaką termin przyjmuje w wyszukiwaniu i w dyskusjach społeczności, a także forma, jaką od lipca przyjmuje rzekomy następca tej linii. To dwie różne rzeczy o jednej pisowni, a reszta tej strony je rozróżnia.

Jeśli trafiłeś tutaj z linku o wycieku, to jest druga połowa tej historii i istnieje dla niej osobna strona — ta jest stroną referencyjną dla nazwy i modelu, które się za tym kryją.

Czym jest Kimi K3 według własnej karty Moonshot

Każda wartość liczbowa w tej sekcji pochodzi z materiałów samego M​oonshot: karty modelu w repozytorium moonshotai/Kimi-K3 na Hugging Face, bloga technicznego pod adresem kimi.com/blog/kimi-k3 oraz dokumentacji modelu na platformie API laboratorium. Są to liczby deklarowane przez dostawcę, a nie niezależnie odtworzone, i warto zachować to rozróżnienie, ponieważ K3 to duży model rzadki, w którym twierdzenia dotyczące benchmarków i twierdzenia dotyczące serwowania są formułowane przez podmiot, który go wytrenował.

• Klasa — model językowy typu mixture-of-experts z obsługą wizji, opisany przez M​oonshot jako pierwszy na świecie otwarty model w klasie 3 bilionów parametrów.

• Rozmiar — 2,8 bln łącznych parametrów, z 104 mld aktywowanych na token, wśród 896 ekspertów routowanych, z których 16 uruchamia się na token, plus 2 ekspertów współdzielonych. 93 warstwy, z których jedna jest gęsta.

• Architektura — Kimi Delta Attention (KDA) i Attention Residuals, z 69 warstwami KDA i 24 bramkowanymi warstwami MLA, wymiarem ukrytym uwagi wynoszącym 7168 oraz 96 głowicami uwagi. Moonshot podaje, że połączenie to zapewnia około 2,5× większą wydajność skalowania niż Kimi K2.

• Kontekst — 1 048 576 tokenów, czyli ta sama liczba, którą podaje strona z cennikiem API dla tego modelu.

• Modalność — tekst i obraz na wejściu, tekst na wyjściu. Enkoder wizji to MoonViT-V2 z 401 mln parametrów, a rozmiar słownika to 160 tys.

• Numeryka — trening uwzględniający kwantyzację od etapu nadzorowanego dostrajania począwszy, z wagami MXFP4 i aktywacjami MXFP8, co M​oonshot przedstawia jako szeroką kompatybilność sprzętową.

• Sterowanie rozumowaniem — myślenie jest zawsze włączone, a głębokość ustawia się za pomocą pola najwyższego poziomu reasoning_effort, które przyjmuje wartości low, high lub max, domyślnie max.

• Cena, opublikowana przez dostawcę — 3,00 USD za milion tokenów wejściowych, 15,00 USD za milion tokenów wyjściowych, 0,30 USD za milion odczytów z pamięci podręcznej danych wejściowych, przy czym zapisy do pamięci podręcznej są rozliczane według stawki 3,00 USD za milion w warstwie retencji 5-minutowej i 6,00 USD za milion w warstwie jednogodzinnej.

Jedna pozycja z tej listy zasługuje na wyodrębnienie, ponieważ to ta część K3, która najczęściej ginie w liczeniu parametrów: model nie pozwala ustawić swoich parametrów próbkowania. Dokumentacja parametrów Moonshot podaje, że temperature jest na stałe ustawione na 1.0, top_p na 0.95, n na 1, a obie kary na 0, i stwierdza, że przekazanie jakiejkolwiek innej wartości zwraca błąd — więc rada jest taka, aby w ogóle ich nie wysyłać. Głębokość to jedyne pokrętło, poprzez reasoning_effort, a ta sama strona zawiera ostrzeżenie, które warto znać, zanim zaczniesz budować: zmiana poziomu wysiłku w trakcie rozmowy unieważnia trafienia w cache prefiksów, więc poziom najlepiej ustalić na początku sesji.

Czy M​oonshot wypuszcza coś o nazwie 3.1?

To jest pytanie, które czytelnik, wpisując kropkę, w rzeczywistości zadaje, i ma ono odpowiedź możliwą do sprawdzenia, a nie opinię. Każda z poniższych powierzchni została odczytana 13 października 2026 r., a czytelnik może powtórzyć je wszystkie w ciągu jednego popołudnia.

• Lista modeli na platformie API Moonshot wymienia cztery modele możliwe do wywołania: kimi-k3, kimi-k2.7-code, kimi-k2.7-code-highspeed i kimi-k2.6. Nie ma wpisu K3.1, a zamiast tego ta sama strona oznacza trzynaście wcześniejszych identyfikatorów jako przestarzałe.

• Strona cennika zawiera jeden wiersz z serii K3. To kimi-k3, według stawek podanych powyżej, z oknem kontekstowym o rozmiarze 1 048 576 tokenów. Nie ma drugiego wiersza do wycenienia.

• Indeks dokumentacji, który platforma publikuje dla zautomatyzowanych czytelników, wymienia trzy przewodniki dotyczące K3 — przewodnik szybkiego startu, stronę najlepszych praktyk wywoływania narzędzi i stronę konfiguracji agenta — oraz nic oznaczonego numerem 3.1.

• Organizacja Hugging Face laboratorium posiada dokładnie jedno repozytorium K3, moonshotai/Kimi-K3, a wyszukiwanie w Hubie repozytorium o numerze 3.1 nie zwraca niczego pod żadną pisownią.

• Indeks badań na kimi.com wymienia K3 wśród opublikowanych prac laboratorium jako pojedynczy wpis. Nie ma nad nim drugiego wpisu K3.

Skąd więc bierze się 3.1? Z dwóch miejsc — i żadne z nich nie jest wersją modelu. Po pierwsze, liczba 3.1 faktycznie pojawia się w materiałach premierowych samego M​oonshot dotyczących K3 — jako wersja aplikacji desktopowej Kimi Work, której potrzebujesz, aby uruchomić K3 na Macu lub komputerze z systemem Windows, którą blog podaje jako „wersję 3.1.0 lub nowszą”. Produkt opublikowany przez laboratorium w dokumencie o K3 to całkowicie zwyczajna rzecz, którą można znaleźć obok nazwy modelu, a właśnie takie sąsiedztwo przeradza się w wyszukiwanie. Po drugie, przeciek: nazwę Kimi K3.1 od lipca wiąże się z domniemanym następcą, we wrześniu dopatrzono się jej w zagadkowym wpisie producenta, a przeciekacz, którego wcześniejszy harmonogram dla tego samego modelu się nie sprawdził, ogłosił ją na jesienną premierę. Ta historia jest udokumentowana na naszej stronie o przeciekach, a nie tutaj.

Żadne źródło nie odróżnia Kimi K3.1 od Kimi K3 na żadnej płaszczyźnie technicznej. Nie ma changelogu, nie ma zestawienia obok siebie, nie ma „co nowego w 3.1”, ponieważ nie ma dwóch rzeczy do porównania. To jest wniosek i warto powiedzieć go wprost, a nie go upiększać: jeśli strona pokazuje tabelę specyfikacji porównującą K3 z K3.1, co najmniej jedna jej kolumna została wymyślona.

Wagi, licencja i jak go uruchomić

Wagi K3 są otwarte, a warunki są opracowane przez M​oonshot, a nie stanowią standardowej licencji gotowej do użycia — to rozróżnienie ma większe znaczenie niż samo słowo „open” z nagłówka. Repozytorium deklaruje license: other z license_name: kimi-k3, a tekst przyznaje prawo do używania, kopiowania, modyfikowania, łączenia, publikacji, dystrybucji, sublicencjonowania i sprzedaży, w tym prawo do dostrajania i tworzenia utworów zależnych. Na tym uprawnieniu nakładają się dwa warunki, oba komercyjne, a nie techniczne:

• Jeśli prowadzisz działalność model-as-a-service — udostępniając stronom trzecim dostęp w stylu API z realną kontrolą nad danymi wejściowymi, parametrami lub danymi treningowymi — i Twój łączny przychód w dowolnych kolejnych dwunastu miesiącach przekracza 20 mln USD, potrzebujesz odrębnej umowy z Moonshot, zanim zaczniesz komercyjnie używać wag lub pochodnych.

• Jeśli komercyjny produkt lub usługa oparte na wagach przekroczą 100 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie lub 20 milionów dolarów miesięcznego przychodu, „Kimi K3” musi być wyświetlana w widocznym miejscu w swoim interfejsie.

• Żaden z tych warunków nie ma zastosowania do użytku wewnętrznego ani do niczego, do czego można uzyskać dostęp za pośrednictwem własnych produktów M​oonshot lub jej certyfikowanych partnerów inferencyjnych.

Samo pobieranie nie jest małe, a przed jego rozpoczęciem warto wiedzieć, jak wygląda. Repozytorium zawiera 97 shardów safetensors o łącznym rozmiarze około 1,56 TB, opublikowanych w konfiguracji MXFP4/MXFP8, w której model był trenowany — co jest prawdziwym udogodnieniem, ponieważ oznacza, że własna kwantyzacja laboratorium jest punktem odniesienia, a nie czymś, co trzeba odtwarzać. Moonshot wymienia trzy silniki wnioskowania, które rekomenduje dla K3: vLLM, SGLang i TokenSpeed, każdy z opublikowanym przepisem lub cookbookiem. Nota wdrożeniowa samego dostawcy dodaje minimalny próg sprzętowy, wart dokładnego zacytowania: K3 jest zalecany w konfiguracjach supernode z 64 lub większą liczbą akceleratorów, co jest uczciwą odpowiedzią na pytanie „czy mogę uruchomić to lokalnie”, a zarazem inną odpowiedzią niż ta, którą sugeruje liczba parametrów.

Jeśli 1,56 TB w formacie MXFP4 to więcej, niż pomieści twoja maszyna — a dla niemal każdego czytelnika tak właśnie jest — to odchudzone wersje przygotowane przez społeczność są praktycznym rozwiązaniem i są w pełni legalne. Repozytorium unsloth/Kimi-K3-GGUF to najczęściej pobierana konwersja GGUF w Hubie; NVIDIA publikuje wersję NVFP4; istnieją konwersje MLX przeznaczone dla Apple silicon; a kilka wariantów okrojonych w stylu REAP wymienia liczbę ekspertów na rozmiar mieszczący się na pojedynczej dużej stacji roboczej. To modyfikacje wag autorstwa osób trzecich, a nie wydania Moonshot, a warunki licencji dotyczą zarówno utworu zależnego, jak i oryginału. Okrojoną lub mocno skwantyzowaną wersję traktuj jako osobny artefakt: będzie tańsza w uruchomieniu niż wersja referencyjna i nie osiągnie identycznych wyników, a żadnego benchmarku na tej stronie nie należy odczytywać jako odnoszącego się do niej.

Pytanie „który plik mam pobrać”, doprecyzowane: weź GGUF, jeśli serwujesz przez narzędzia w stylu llama.cpp i musisz zmieścić się w ustalonej ilości pamięci; weź kompilację MLX, jeśli maszyna jest Apple silicon; weź własne shardy dostawcy, jeśli masz budżet akceleratora i chcesz konfigurację, na której trenowano M​oonshot. To cała zasada, a decyduje o niej twój sprzęt, a nie model.

Gdzie ta strona znajduje się obok strony wycieku

Jedyna aktywna strona w tym temacie to kimi-k3-1-leak, i obejmuje plotkę: ujawnioną listę funkcji, zagadkowy wpis i jego usunięcie oraz harmonogram, który już raz się przesunął. Ta strona to druga połowa i celowo nie powtarza żadnego z tych elementów. Przeczytaj stronę o wycieku, jeśli chcesz poznać stan spekulacji; przeczytaj tę, jeśli chcesz poznać model, który istnieje, nazwę, jaką ma we własnym katalogu dostawcy, oraz warunki, które ze sobą niosą jego wagi.

Co nie zostało ustalone

Czy M​oonshot kiedykolwiek wypuści model, który nazwie K3.1, i co miałoby się w nim znaleźć. Istnieje skok w rozumowaniu, który wskazuje na następcę w większym stopniu nastawionego na korzystanie z komputera i multimodalność, i jest to wiarygodna interpretacja własnego kierunku produktowego laboratorium — ale prawdopodobne nie znaczy wydane, a nic w materiałach dostawcy nie zobowiązuje do liczby, daty ani kształtu. Jedyna rzecz, która jest naprawdę rozstrzygnięta, to kwestia specyfikacji ujęta przecząco: dziś nie ma żadnej specyfikacji K3.1 do podania, z żadnego źródła.

Dostępność, starannie sformułowana

Rozróżnienie, które ta sekcja musi utrzymać, dotyczy nazwy i identyfikatora, ponieważ łatwo je zatrzeć. Moonshot publikuje dokładnie jeden identyfikator dla tej linii — kimi-k3, w moonshotai/Kimi-K3 i na własnej platformie API — i to jedyny identyfikator, który warto podawać. Nie istnieje kimi-k3.1, nie ma kimik3.1 ani kimi-k3-1 w żadnym katalogu, jaki możemy znaleźć, w tym w naszym, i ta strona nie zamierza podawać takiego jako ilustracji.

Osiągalny jest Kimi K3. W OrcaRouter jest wymieniony jako kimi/kimi-k3 w cenie 3,00 USD za milion tokenów wejściowych i 15,00 USD za milion tokenów wyjściowych — cena katalogowa dostawcy przekazana z 0% narzutu własnego, przy oknie kontekstu 1 048 576 tokenów i interfejsie zgodnym z OpenAI, więc klient, którego już używasz, nie zmienia się. Nasz bieżący katalog zawiera cztery identyfikatory Moonshot: kimi/kimi-k2.5, kimi/kimi-k2.6, kimi/kimi-k2.7-code i kimi/kimi-k3, a żadnego piątego w żadnej pisowni 3.1; odczytano to z bieżącej listy modeli, a nie założono.

W praktyce ma to znaczenie dla tego, jak traktujesz niezweryfikowanego następcę. Jeśli K3.1 faktycznie się pojawi, użyteczną postawą jest skierowanie części ruchu na niego za automatycznym przełączaniem awaryjnym z K3 jako ścieżką zapasową — ten sam klucz, te same punkty końcowe, żadnej drugiej umowy — tak aby pojawienie się było zmianą routingu, a nie cyklem zakupowym. Na razie nie ma jeszcze na co przełączać awaryjnie i nie twierdzimy inaczej.

Co z tym wszystkim zrobić?

Jeśli szukasz Kimi K3.1, bo chcesz następcy, uczciwa instrukcja brzmi: poczekaj na artefakt — wiersz na liście modeli, identyfikator API albo repozytorium w organizacji samego laboratorium — i oceń jego pojawienie się na podstawie jednego z nich, a nie zrzutu ekranu. Jeśli szukasz, bo chcesz korzystać z tej linii już dziś, modelem jest Kimi K3, ma otwarte wagi na licencji, którą powinieneś przeczytać, zanim zaczniesz na nim budować produkt, i można go wywoływać według cennika, którego liczby są publikowane, a nie domniemywane. Etykieta wersji, której używa pole wyszukiwania, a której nie ma w produkcie, nie jest modelem, niezależnie od tego, jak duży popyt za nią stoi.