Kimi K3 はオープンウェイトですが、まだダウンロードできません。Moonshot は 2026年7月27日 までに Hugging Face で完全なウェイトを公開すると約束しています。それまでは、K3 にはアプリと API からのみアクセスできます。このガイドでは、ウェイトがいつ公開されるのか、どこに配置されるのか、誰が現在 K3 をホストしているのか、そして 2.8 兆パラメータのモデルを自分で動かすためのハードウェア面の現実について説明します。
Kimi K3はオープンソースですか?
はい、これはオープンウェイトモデルとしてリリースされており、2.8兆パラメータで、これまでに出荷された最大のオープンウェイトモデルと呼ばれています。「オープンウェイト」とは、Moonshotが学習済みの重みを公開し、ダウンロード、実行、ファインチューニングできるようにしていることを意味します。これは、以前のKimiの主力モデルで行っていたのと同じです。これは完全なオープンソースと同じではありません。重みは入手できますが、必ずしも学習データやパイプラインまでは得られません。
コミットメントは、マーケティング上だけでなく、スタッフレベルでも確認されています。X上で、K3のオープンソース化がこの分野にとって「また別のDeepSeekモーメント」になるのかと問われると、MoonshotのXinyu Zhou（@zxytim）は、ただ簡潔に「やります」と答えました。
今日の重要な注意点はタイミングです。執筆時点では、重みはMoonshot の Hugging Face orgにはまだなく、そこでは依然として Kimi K2.7 Code が上限です。そのため、K3 は open-weight として発表されていますが、現時点ではホスト型モデルとしてのみ利用可能です。
Kimi K3 の重みはいつ公開されますか？
Moonshotの技術ブログでは、完全な重みは2026年7月27日までに公開され、アーキテクチャと学習の詳細を含む技術レポートも併せて提供されると述べられています。最近のKimiリリースで使用してきたModified MITライセンスに従い、MoonshotのHugging Face組織の下で公開される見込みです。最終的なライセンスはファイルに同梱されます。
それまでは、モデルカード、正確な配布形式、公式のアクティブパラメータ数は公開されていないため、その日付より前の「Kimi K3をダウンロード」リンクは本物ではありません。
今日 Kimi K3 を実行できる場所
K3 を使用するためにウェイトを待つ必要はありませんが、まだ自己ホストはできません。
本日より提供開始 は、Kimi独自のスタックです。kimi.com のアプリ、Kimi Code、そして API（モデルID kimi-k3、https://api.moonshot.ai/v1）で、料金は100万トークンあたり $3/$15 です。料金の詳細内訳をご覧ください。
重みが出荷された後に期待されること: サードパーティのホストはすぐに立ち上がるはずです。Fireworks は有力な初日ホストであり、その Kimi パートナーページではローンチ時に K2.5、K2.6、K2.7 を提供していました。また、Baseten はライブエンドポイントではなく K3 のウェイトリストを公開しています。どちらも「近日提供予定」であり、現時点では利用不可として扱ってください。マルチモデルのアグリゲーターも追随する傾向があります。AIReiter のようなプラットフォームは、DeepSeek V4 や GLM 5.2 のような中国のオープンモデルを Anthropic-compatible API 経由で既にルーティングしています。
セルフホスティングでは、通常のローカルスタック、Ollama、vLLM、GGUF量子化が利用できる見込みで、K2系統のときと同様に、重みが公開された後にK3サポートが追加される予定です。
2.8T MoEのハードウェア上の現実
Kimi K3 は、総パラメータ数 2.8 兆の Mixture-of-Experts モデルであり（1トークンあたり 896 のエキスパートのうち 16 がアクティブ）、Moonshot は少なくとも 64 個のアクセラレータを備えたスーパーノード上での提供を推奨しています。セルフホスティングは単一 GPU で楽しむものではありません。
規模を具体的に把握するために、前世代の Kimi K2.7 Code は、1兆パラメータで、おおよそ次のリソースを必要とします（パラメータ数が 2.8 倍の K3 は、かなり多くのリソースを必要とします）：
| 精度 | 概算VRAM (K2.7 Code, 1T) |
|---|---|
| FP16（フル） | ~2,308 GB |
| INT4 | ~577 GB |
| 積極的な2ビット（Unsloth dynamic） | ~325 GB |
これを楽にする要因は2つあります。MoonshotはMoEの重みをネイティブINT4で、BF16 attentionとともに提供しているため、4-bit量子化は精度を犠牲にした後付けではなく、学習時の精度にかなり近いものです。また、Kimi Delta Attentionは100万トークン規模のコンテキストで最大6.3倍高速なデコードを実現し、長いエージェントセッションに役立ちます。とはいえ、現実的なK3のself-hostには、デスクトップではなく、マルチGPUサーバー、または本格的なハードウェア上での量子化ビルドが必要です。
自社でホスティングすべきか、それともホスト型モデルを使うべきか？
ほとんどの人にとって、hosted が正解です。APIでは100万トークンあたり$3/$15なので、multi-GPU rig（またはレンタルした supernode）のコストが managed endpoint に対して元を取れるようになるには、非常に高く継続的な利用量が必要です。Self-hosting が有効なのは3つのケースです。厳格な data residency または air-gapped 要件、独自データでの K3 の fine-tuning、あるいは保有ハードウェアがトークン単価を本当に下回る規模で運用する場合です。
それらのどれにも当てはまらない場合は、API か Fireworks のようなホストを使い、オープンウェイトは保険として、つまり初日からの計画ではなく、後で社内運用に移行できる選択肢として考えてください。
よくある質問
Kimi K3はオープンソースですか？
これはオープンウェイトです: Moonshot は、Modified MIT ライセンスの下で提供される予定のダウンロード可能な重みを公開します。これは学習データを公開することと同じではありませんが、セルフホスティングとファインチューニングは可能です。
Kimi K3の重みはいつ公開されますか？
2026年7月27日までに、Moonshotの技術ブログおよびHugging Faceの組織ページで、技術レポートとともに公開される予定です。それ以前にはダウンロードできません。
OllamaでKimi K3を実行できますか?
まだです。重みが公開されていないためです。公開され次第、Ollama、vLLM、GGUF のビルドが K2 シリーズの場合と同じようにサポートを追加すると予想されます。
Kimi K3 を実行するにはどのハードウェアが必要ですか?
かなり多いです。Moonshot は、推論サービングに少なくとも 64 基のアクセラレータを推奨しています。参考までに、1T K2.7 Code は INT4 でおよそ 577 GB の VRAM を必要とします。2.8 兆パラメータの K3 はそれよりかなり多く必要になるため、マルチ GPU サーバー、またはハイエンドハードウェア上での量子化ビルドを想定してください。
Kimi K3は今どこで使えますか？
Kimiアプリ、Kimi Code、およびAPI（kimi-k3）を通じて利用できます。重みが公開され次第、Fireworksのようなサードパーティホストでも利用可能になる予定です。モデルの概要と性能については、Kimi K3 overviewをご覧ください。