オープンウェイト 2026年7月22日 約 22 分 Kimi K3 7月27日

Kimi K3 オープンウェイト公開:
日程・ベンチマーク・実行の現実

ウェイト公開まであと5日 · Modified MIT · 2.8T MoE · 100万 token · 4-bit 約 1.4TB · API $3/$15

Kimi K3 と Claude Fable 5 オープンウェイト公開ベンチマーク比較の概念図

結論から:Moonshot AI(月之暗面)は 2.8 兆パラメータ MoE モデル Kimi K3 の完全ウェイトを 2026年7月27日Modified MIT ライセンスで Hugging Face へ公開します。コンテキストは 1,048,576 token。API と Kimi 製品群は 7月16日 から稼働中です。本稿では 7/16〜7/27 のタイムライン整理、Claude Fable 5・GPT-5.6 Sol との勝敗、キャッシュ込み API 実コスト、1.4TB/64 GPU 超の自前ホスト現実、公開日チェックリスト、業界への意味を——ノート PC で動くと錯覚させない形で——日本語でまとめます。

01

要約:7月27日に何が変わるか

  • 7月16日:API、Kimi App、Kimi Work、Kimi Code が提供開始。Artificial Analysis が独立スコア 57.1 を公開。
  • 7月17日:上海 WAIC 開幕。国営メディアが K3 を国産 AI の節目として報道。
  • 7月27日:完全 オープンウェイト と技術レポート(アーキテクチャ・学習・評価)の公開。

一言で:K3 は「Fable 5 キラー」ではありません。AA Intelligence Index で 第3位(57.1 vs 59.9 / 58.9)ですが、コストは約 1/3 水準でフロンティア級に近い能力を提供します。クローズドモデルにない 100万 token とダウンロード可能なウェイトが付加価値です。

導入前に押さえる落とし穴

  1. 01

    二段階ローンチ:API 稼働 ≠ ウェイト DL 可能。

  2. 02

    「ローカル実行」系の誇大:4-bit 約 1.4TB、64 基以上——Ollama-on-ノート PC ではありません。

  3. 03

    クローズドのプレミアム:Fable 5 のタスク単価は AA 計測で K3 より約 65.8% 高い(K3 は $0.94/タスク)。

  4. 04

    長コンテキスト KV コスト:ウィンドウを謳っても本番で使えないモデルが多い中、K3 は 1M を設計上支えている。

  5. 05

    規制リスク:クローズドウェイトは提供停止可能。公開済みオープンウェイトは「取り消し」できない。

02

公開日程:API とオープンウェイトの違い

日付イベント
2026-07-16API + Kimi スタック稼働;Artificial Analysis ベンチ公開
2026-07-17WAIC;国産 AI マイルストーンとしての報道
2026-07-27Hugging Face ウェイト DL + 技術レポート

検索需要は kimi k3 公開日kimi k3 ダウンロードkimi k3 hugging face が 7 月 27 日前後で急増します。公開後数時間以内に dateModified を更新し、「予定」を「公開済み」に差し替えてください。

03

Kimi K3 とは:主要スペック

項目
パラメータ2.8 兆(現時点最大級のオープンウェイト)
アーキテクチャスパース MoE:Stable LatentMoE、896 エキスパート中 16 活性/token
アテンションKimi Delta Attention(KDA)+ AttnRes + Gated MLA
コンテキスト1,048,576 token
モダリティネイティブビジョン(テキスト+画像;製品で動画);テキスト出力
ウェイト形式MXFP4 ウェイト + MXFP8 活性化(低精度ネイティブ学習)
K2 比スケール効率同等計算量で約 2.5 倍
長コンテキスト decode1M token で最大 6.3 倍 高速(KDA)
04

ベンチマーク:Claude Fable 5・GPT-5.6 Sol との勝敗

モデルAA Intelligence Index
Claude Fable 559.9
GPT-5.6 Sol58.9
Kimi K357.1(189 モデル中第3位)

K3 が勝っている領域

  • Frontend Code Arena 第1位(開発者盲検で Fable・Sol を上回る)
  • Automation Bench、SpreadsheetBench 2 第1位
  • BrowseComp 91.2 第1位(1M 非圧縮戦略で約 90.4+)
  • SWE Marathon 42.0——長時間コーディング(GPT-5.5 / GLM-5.2 は teens に崩落)
  • Terminal Bench 2.1 88.3——Sol 88.8 にほぼ同等
  • Program Bench 77.8——Sol 77.6 を僅差で上回る
  • FrontierSWE 81.2——Sol 71.3 を大きく上回る(Fable 86.6 には及ばず)

まだ劣る点

  • GDPval v2 Elo 1668–1687 vs Fable 1760 / Sol 1748
  • DeepSWE 67.5 vs Sol 73.0
  • ハルシネーション率 K2.6 比上昇(Moonshot 認識);Reddit でも上位クローズド比で指摘
  • 仕上げの丁寧さとセッション分散 Fable 5 / Sol に及ばない

Moonshot は総合で Fable 5・Sol に及ばないことを unusually 明示し、ハーネス依存性と曖昧指示への過剰反応を理由に挙げました。評価日 2026年7月16日、ハーネスはモデルごとに異なります——独立再実行まで方向性の参考として扱ってください。

05

API 料金:キャッシュ込みの実コスト

項目100万 token あたり
入力(キャッシュミス)$3.00
入力(キャッシュヒット・自動)$0.30
出力$15.00
  • 中国系ベンダー中最上位帯だが、Western 品質 tier と同水準——Claude Opus 4.8 のタスク単価よりは低い。
  • AA 計測 $0.94/タスク:GPT-5.6 Sol 比 9.4% 安、Claude Fable 5 比 65.8% 安
  • コーディング workload では キャッシュヒット率 90% 超 の報告あり——実効入力単価は表より大幅に下がる。
06

オープンソースか? オープンウェイトとの違い

見出し・スニペットでは オープンウェイト を使い、「オープンソース」単独は避けてください。K3 が公開するのは Modified MITウェイト + 技術レポート であり、学習コード・データは含まれません。r/LocalLLaMA や HN ではこの区別が議論の中心です。

7月27日の見込み:Moonshot HF 組織へのアップロード、LICENSE 全文、vLLM の KDA/prefix-cache 対応、K2 パターンに続く Ollama/GGUF 量子化(数日〜数週のラグ)。

07

ローカル実行は可能か:ハード要件

率直に:コンシューマ GPU では不可能です。

  • 4-bit で約 1.4TB;Moonshot は 64 基以上の加速器スーパーノード(エキスパート + テンソル並列)を推奨。
  • 参考:K2.7 Code(1T)は INT4 で約 577GB VRAM;K3 は 2.8 倍スケール。
  • 自前ホストが合理的なのはデータ residency、fine-tune、API 月額が鉄代を上回る場合のみ——それ以外は API($3/$15) かクラウド推論。

公開日チェックリスト

  1. 01

    HF リポジトリ完全性(shard、index、config)

  2. 02

    LICENSE 全文(Modified MIT 条項)

  3. 03

    量子化成果物(MXFP4 / GGUF)

  4. 04

    vLLM / SGLang 起動コマンドと最低 HW メモ

  5. 05

    独立機関による長コンテキスト・BrowseComp 再評価

08

7月27日公開の業界的意味

  1. 01

    フロンティア差の縮小:AA スプレッドは数ポイント——能力だけでクローズド premium を正当化しにくい。

  2. 02

    地政学:WAIC タイミング;米国が Anthropic Fable/Mythos を一時 delist(7月1日復帰)——規制は API を止められても公開済みウェイトは止められない。

  3. 03

    中国勢の波:GLM-5.2、DeepSeek V4 Pro(1.6T)、MiniMax——K3 はオープンウェイト push の頂点。

  4. 04

    Moonshot の復活:DeepSeek R1 後の低迷から K2 → K2.5 → K3 オープンウェイト cadence へ。

選択マトリクス

シナリオ推奨理由
今すぐ試す/コーディング AgentAPI または Kimi Code7月16日から稼働;キャッシュでコスト削減
7/27 以降 fine-tune/residency自前ホスト(64+ GPU)完全ウェイト + コンプライアンス必要
コスト最優先DeepSeek V4 Pro API出力 $3.48/M
長期推論・総合指数Claude Fable 5GDPval/総合 index リード
Ollama/GGUF 待ちK2 フォローアップを追跡コンシューマ量子化は HF 公開より遅れる

出典: kimi.com/en/blog/kimi-k3platform.kimi.ai、Artificial Analysis(7月16日)、VentureBeat、Northflank、r/LocalLLaMA、Hacker News。

09

よくある質問(FAQ)

2026年7月27日に Hugging Face で技術レポート付き公開。API は 7月16日から利用可能。

Modified MIT のオープンウェイト——完全オープンソース(学習スタック・データ非公開)ではありません。

$3 / キャッシュ $0.30 / 出力 $15 per 1M tokens。AA テストでは約 $0.94/タスク。

不可——4-bit 約 1.4TB、64 基以上推奨。API 利用が現実的です。

総合指数では 57.1 vs 59.9 で劣る。コーディング/UI 系では複数勝利。タスク単価は大幅に安い。

Modified MIT——7月27日の Hugging Face LICENSE で正確な条項を確認してください。

おわりに

7月27日のオープンウェイト公開で 2.8T モデルがデスク GPU に載るわけではありません。大多数の開発者は API、Kimi Code、OpenRouter 経由で K3 を使うでしょう。自前ホストはエンタープライズ規模の賭けです。ワークフローに 実 macOS GUI——Kimi Code Agent、OpenClaw ルーティング、SSH では押せない Xcode 署名ダイアログ——が必要なら、ハード購入は高コスト、遊休ノードは減価が続きます。VNCMac リモート Mac レンタルなら VNC デスクトップで長コンテキストコーディングと Agent フローを検証し、スプリント終了後に停止できます。Mac レンタルプラン、または 7月17日の Kimi K3 徹底評価でアーキテクチャ詳細をどうぞ。