Kimi · 2026-07 · 스파스 MoE · 멀티모달

Kimi K3

Kimi K3은(는) Kimi가 2026-07에 공개한 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA) Transformer로, 93개 층, 은닉 차원 7168, 컨텍스트 길이 1,048,576 토큰을 갖습니다.

레이어 스택

어텐션 ×93 · 레이어 수 93

핵심 사양

연구소Kimi
공개일2026-07
총 파라미터2,780 B
활성 파라미터103 B
컨텍스트1,048,576 tokens
어텐션MLA · kv_lora_rank 512
레이어 수93
은닉 차원7,168
어텐션 헤드96
어휘 크기163,840
위치 인코딩learned/absolute
정규화RMSNorm
활성화 함수situ
학습 정밀도专家 MXFP4(attn/shared/mlp/lm_head 高精度)
아키텍처 클래스KimiK3ForConditionalGeneration

아키텍처 개요

비전 입력 → 토큰 t₁ t₂ t₃ t₄ 입력 토큰 Embedding · 어휘 크기 163,840 → 은닉 차원 7,168 Q · 96 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention KV 캐시/토큰 ≈ 512+64 (덴스 2·7,168 → 약 1/24.9) 라우터 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +888… 공유 전문가 ×2 896 전문가 중 top-16 · 토큰당 약 103B 파라미터 활성 × 93 Transformer 블록 어텐션 FFN / MoE RMSNorm pre-norm 최종 정규화 · RMSNorm LM head → 어휘 크기 163,840 p p p → 다음 토큰 위치 인코딩 learned/absolute 학습 정밀도 专家 MXFP4(ATTN/SHARED/MLP/LM_HEAD 高精度) 컨텍스트 1024K tok Vision ⇢ token
동봉된 config.json을 바탕으로 작도 · 93층 / 은닉 7,168 / 컨텍스트 1,048,576. 도식은 본 사이트의 오리지널입니다.

어텐션

멀티헤드 잠재 어텐션(MLA). kv_lora_rank=512.

FFN / MoE

스파스 Mixture-of-Experts 모델로, 896개 라우팅 전문가와 top-16 라우팅을 사용하며 토큰당 약 103B 파라미터가 활성화됩니다.

필드 단위 비교

같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.

이전 세대 Kimi K2.6과의 전 필드 비교
모델Kimi K3Kimi K2.6배수
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

구조가 가장 유사한 모델

유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.

config.json 전체 필드

79 개 필드
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