Kimi K3: il modello open-weight da 2,8 trilioni di parametri

Moonshot AI ha rilasciato Kimi K3, un modello a pesi aperti da 2,8 trilioni di parametri con una finestra di contesto da un milione di token. È il primo modello open a raggiungere la classe dei 3T-parametri, un traguardo che sposta sensibilmente l’asticella nel segmento open-weight.

L’architettura si basa su Kimi Delta Attention e Attention Residuals, con un sistema Mixture of Experts che attiva soltanto 16 sottoreti su 896 per ogni richiesta. Il risultato è una velocità di decodifica 6,3 volte superiore rispetto ai modelli convenzionali su contesti da un milione di token, abbinata a un’efficienza di scaling dichiarata 2,5 volte migliore rispetto al predecessore Kimi K2.

Nei benchmark di coding e agenti il modello supera Claude Opus 4.8 e GPT-5.5, raggiungendo la prima posizione su Frontend Code Arena con un win rate del 76%. Le stesse note tecniche precisano però che le versioni più avanzate dei modelli proprietari — Claude Fable 5 e GPT 5.6 Sol — restano davanti complessivamente.

Il peso di questo rilascio sta nell’apertura: i pesi completi saranno disponibili entro il 27 luglio. Significa che chiunque potrà eseguire, studiare e modificare un modello di dimensioni mai viste prima in ambito open. Per il mercato europeo e per le organizzazioni che cercano alternative ai grandi provider proprietari, questo cambia concretamente le opzioni disponibili.

Da monitorare: la qualità dell’integrazione nelle infrastrutture di inferenza open-source (compreso vLLM) e i risultati indipendenti una volta che i pesi saranno accessibili pubblicamente.