Kimi · 2026-07 · 稀疏 MoE · 多模態

Kimi K3

Kimi K3 是 Kimi 於 2026-07 發布的 多頭潛在注意力(MLA) Transformer,共 93 層,隱藏維度 7168,上下文視窗 1,048,576 個 token。

層堆疊

注意力 ×93 · 層數 93

關鍵參數

實驗室Kimi
發布時間2026-07
總參數2,780 B
激活參數103 B
上下文1,048,576 tokens
注意力MLA · kv_lora_rank 512
層數93
隱藏維度7,168
注意力頭96
詞表163,840
位置編碼learned/absolute
正規化RMSNorm
激活函數situ
訓練精度专家 MXFP4(attn/shared/mlp/lm_head 高精度)
架構類別KimiK3ForConditionalGeneration

架構概覽

视觉输入 → token t₁ t₂ t₃ t₄ 輸入 token Embedding · 詞表 163,840 → 隱藏維度 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 前饋 / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 詞表 163,840 p p p → 下一 token 位置編碼 learned/absolute 訓練精度 专家 MXFP4(ATTN/SHARED/MLP/LM_HEAD 高精度) 上下文 1024K tok Vision ⇢ token
依據隨權重發布的 config.json 繪製 · 93 層 / 寬 7,168 / 上下文 1,048,576。本圖為本站原創示意圖。

注意力

多頭潛在注意力(MLA). kv_lora_rank=512.

前饋 / MoE

它是稀疏混合專家模型:896 個路由專家、top-16 路由;每個 token 約激活 103B 參數。

欄位級對比

對比對象為同實驗室的上一代模型;無前代時取結構最相似的模型。倍數欄 = 本模型數值 ÷ 對比模型數值。

與前代 Kimi K2.6 的全欄位對比
模型Kimi K3Kimi K2.6倍數
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

結構最相似的模型

相似度取值範圍 0(無共同類別特徵)到 1(結構輪廓完全一致)。

原始 config 欄位

79 個欄位
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