Kimi · 2026-07 · 稀疏 MoE · 多模态

Kimi K3

Kimi K3 是 Kimi 于 2026-07 发布的 多头潜在注意力(MLA) Transformer,共 93 层,隐藏维度 7168,上下文窗口 1,048,576 个 token。

层堆栈

注意力 ×93 · 层数 93

关键参数

实验室Kimi
发布时间2026-07
总参数2,780 B
激活参数103 B
上下文1,048,576 tokens
注意力MLA · kv_lora_rank 512
层数93
隐藏维度7,168
注意力头96
词表163,840
位置编码learned/absolute
归一化RMSNorm
激活函数situ
训练精度专家 MXFP4(attn/shared/mlp/lm_head 高精度)
架构类名KimiK3ForConditionalGeneration

架构概览

视觉输入 → token t₁ t₂ t₃ t₄ 输入 token Embedding · 词表 163,840 → 隐藏维度 7,168 Q · 96 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention KV 缓存/token ≈ 512+64,稠密为 2·7,168 → 约 1/24.9 路由器 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +888… 共享专家 ×2 896 专家选 top-16 · 每 token 约激活 103B 参数 × 93 Transformer 块 注意力 前馈 / MoE RMSNorm pre-norm 最终归一化 · RMSNorm LM head → 词表 163,840 p p p → 下一 token 位置编码 learned/absolute 训练精度 专家 MXFP4(ATTN/SHARED/MLP/LM_HEAD 高精度) 上下文 1024K tok Vision ⇢ token
依据随权重发布的 config.json 绘制 · 93 层 / 宽 7,168 / 上下文 1,048,576。本图为本站原创示意图。

注意力

多头潜在注意力(MLA). kv_lora_rank=512.

前馈 / MoE

它是稀疏混合专家模型:896 个路由专家、top-16 路由;每个 token 约激活 103B 参数。

字段级对比

对比对象为同实验室的上一代模型;无前代时取结构最相似的模型。倍数列 = 本模型数值 ÷ 对比模型数值。

与前代 Kimi K2.6 的全字段对比
模型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

结构最相似的模型

相似度取值范围 0(无共同类别特征)到 1(结构画像完全一致)。

原始 config 字段

79 个字段
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