Kimi · 2026-07 · スパースMoE · マルチモーダル

Kimi K3

Kimi K3 は Kimi が 2026-07 に公開した マルチヘッド潜在注意(MLA) Transformer です。93 層、隠れ次元 7168、コンテキスト長 1,048,576 トークン。

層スタック

注意機構 ×93 · 層数 93

主要スペック

開発元Kimi
公開日2026-07
総パラメータ2,780 B
活性パラメータ103 B
コンテキスト1,048,576 tokens
注意機構MLA · kv_lora_rank 512
層数93
隠れ次元7,168
注意ヘッド96
語彙数163,840
位置エンコーディングlearned/absolute
正規化RMSNorm
活性化関数situ
学習精度专家 MXFP4(attn/shared/mlp/lm_head 高精度)
アーキテクチャクラスKimiK3ForConditionalGeneration

アーキテクチャ概要

視覚入力 → トークン t₁ t₂ t₃ t₄ 入力トークン Embedding · 語彙数 163,840 → 隠れ次元 7,168 Q · 96 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention KV キャッシュ/トークン ≈ 512+64(デンス 2·7,168 → 約 1/24.9) ルーター E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +888… 共有エキスパート ×2 896 エキスパートから top-16 · トークンごとに約 103B パラメータ活性 × 93 Transformer ブロック 注意機構 FFN / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 語彙数 163,840 p p p → 次のトークン 位置エンコーディング learned/absolute 学習精度 专家 MXFP4(ATTN/SHARED/MLP/LM_HEAD 高精度) コンテキスト 1024K tok Vision ⇢ token
同梱の config.json に基づき作図 · 93 層 / 隠れ次元 7,168 / コンテキスト 1,048,576。図は本サイトのオリジナルです。

注意機構

マルチヘッド潜在注意(MLA). kv_lora_rank=512.

FFN / MoE

スパースなMixture-of-Expertsモデルで、896 個のルーティングエキスパートと top-16 ルーティングを持ち、トークンごとに約 103B のパラメータが活性化します。

フィールド単位の比較

同一開発元の前世代モデルと比較します。前世代がない場合は構造最相似モデルと比較。倍数欄 = 本モデル ÷ 比較対象。

前世代 Kimi K2.6 との全フィールド比較
モデルKimi K3Kimi K2.6倍数
model_typekimi_k3kimi_k25
architecturesKimiK3ForConditionalGenerationKimiK25ForConditionalGeneration
hidden_size71687168≈1
num_hidden_layers9361×1.52
num_attention_heads9664×1.50
num_key_value_heads9664×1.50
intermediate_size3379218432×1.83
hidden_actsitusilu
n_routed_experts384
num_experts_per_tok8
n_shared_experts1
moe_intermediate_size30722048×1.50
kv_lora_rank512512≈1
qk_rope_head_dim6464≈1
q_lora_rank15361536≈1
rope_theta50000
max_position_embeddings1048576262144×4.00
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size163840163840≈1
num_nextn_predict_layers00
bos_token_id163584163584≈1
dtypebfloat16bfloat16
eos_token_id163586163586≈1
ignore_index-100-100≈1
image_placeholder<|kimi_image_placeholder|>
media_placeholder_token_id163605163605≈1

構造が最も近いモデル

類似度は 0(共通のカテゴリ特徴なし)から 1(構造プロファイルが完全に一致)の範囲です。

config.json の全フィールド

79 フィールド
architecturesKimiK3ForConditionalGeneration
bos_token_id163584
dtypebfloat16
eos_token_id163586
ignore_index-100
image_placeholder<|kimi_image_placeholder|>
media_placeholder_token_id163605
model_typekimi_k3
pad_token_id163839
tie_word_embeddingsfalse
_name_or_path
activation_situ_beta4
activation_situ_linear_beta25
add_cross_attentionfalse
attn_res_block_size12
chunk_size_feed_forward0
diversity_penalty0
do_samplefalse
early_stoppingfalse
encoder_no_repeat_ngram_size0
first_k_dense_replace1
hidden_actsitu
hidden_size7168
initializer_range0.02
intermediate_size33792
is_decoderfalse
is_encoder_decoderfalse
kv_lora_rank512
latent_moe_use_normtrue
length_penalty1
max_length20
max_position_embeddings1048576
min_length0
mla_use_nopetrue
mla_use_output_gatetrue
moe_intermediate_size3072
moe_layer_freq1
moe_renormalizetrue
moe_router_activation_funcsigmoid
no_repeat_ngram_size0
num_attention_heads96
num_beam_groups1
num_beams1
num_expert_group1
num_experts896
num_experts_per_token16
num_hidden_layers93
num_key_value_heads96
num_nextn_predict_layers0
num_return_sequences1
num_shared_experts2
output_attentionsfalse
output_hidden_statesfalse
output_scoresfalse
q_lora_rank1536
qk_nope_head_dim128
qk_rope_head_dim64
remove_invalid_valuesfalse
repetition_penalty1
return_dicttrue
return_dict_in_generatefalse
rms_norm_eps0.00001
routed_expert_hidden_size3584
routed_scaling_factor1
temperature1
tf_legacy_lossfalse
tie_encoder_decoderfalse
top_k50
top_p1
topk_group1
topk_methodnoaux_tc
torchscriptfalse
transformers_version4.56.2
typical_p1
use_bfloat16false
use_cachetrue
use_grouped_topktrue
v_head_dim128
vocab_size163840