Kimi K3 Hugging Face : téléchargement des poids open source live
Hub Kimi K3 : Specs, tarifs, id API → /kimi-k3. Timeline → /kimi-k3-status. Chemin self-host → /blog/38-kimi-k3-self-host-vllm-day0. Calendrier pré-drop → /blog/31-kimi-k3-open-weights-july-27.
Tu as cherché kimi k3 huggingface, kimi k3 download, télécharger kimi k3 ou kimi k3 open source — parce que le fil dit que le modèle est open, et tu veux un vrai onglet Files, pas une énième page compte à rebours.
Bonne nouvelle : au 27 juillet 2026, les poids open source de Kimi K3 sont live. Moonshot a publié les poids du modèle + le technical report. Le repo officiel Hugging Face moonshotai/Kimi-K3 contient de vrais shards safetensors, un LICENSE et une model card complète — pas un teaser « Upcoming release ».
Ce site est indépendant de Moonshot. Ci-dessous, une lecture pratique du jour : où télécharger, ce que « open source / open weights » veut vraiment dire pour la licence et les GPU, et quoi faire cette semaine sans cramer un rack par FOMO.
Réponse courte (lis ça d’abord)
- Oui — tu peux télécharger Kimi K3 depuis Hugging Face maintenant. Lien canonique : huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3. Tech report PDF : MoonshotAI/Kimi-K3 sur GitHub. Récit de lancement : blog Kimi K3.
- Poids open source ≠ chat local infini et gratuit. Le K3 complet reste ~2,8T de paramètres (MoE ; ~104B actifs par token). Les fantasmes Ollama sur laptop restent des fantasmes — voir notre check d’honnêteté VRAM / Ollama et le guide vLLM jour 0.
- Lis la Kimi K3 License avant de productiser. Recherche, usage interne et embeds commerciaux plus modestes restent largement ouverts. Héberger K3 comme API payante / Model-as-a-Service au-delà d’un seuil de 20 M$ de revenu annuel exige un accord séparé avec Moonshot. Détails plus bas — ne suppose pas un « Modified MIT façon K2.x ».
- La plupart des gens ne devraient toujours pas télécharger en premier. Tu veux de l’intelligence aujourd’hui ? Produit + id API
kimi-k3. Tu veux les poids pour VPC / fine-tune / audit ? Labs et équipes infra avec un plan de serving.
En une phrase : le drop open source du 27 juillet est réel ; traite-le comme un événement Hugging Face + cluster + licence, pas comme l’install d’une app de chat gratuite.
Source : @Kimi_Moonshot, annonce open-weights, 27 juillet 2026.
Ce qui vient de changer (l’open source n’est plus un teasing calendaire)
| Sujet | Avant aujourd’hui (nos guides précédents) | Au 27 juillet 2026 |
|---|---|---|
| Onglet Files Hugging Face | Vide / compte à rebours « Upcoming » | Téléchargement live sous moonshotai/Kimi-K3 (des dizaines de model-*-of-000096.safetensors + configs) |
| Fichier de licence | Supposé d’après le Modified MIT K2.x | Kimi K3 License sur le repo — lis-le, ne suppose pas |
| Tech report | « Arrive avec les poids » | Publié (PDF GitHub lié depuis la model card) |
| Histoire de serving | preview vLLM | La model card pointe vers des recettes vLLM, le cookbook SGLang, TokenSpeed |
| Ton geste par défaut | API / produit | Toujours API / produit pour la plupart des équipes ; self-host seulement si tu as besoin des fichiers |
Si tu avais mis en favori « Open Weights 27 juillet : ce que tu peux utiliser aujourd’hui » quand HF était vide — ce post était juste à l’époque. Cette page est la mise à jour du jour pour ceux qui cherchent Hugging Face / téléchargement / open source maintenant.
Ce qui a vraiment shippé (drop open source Kimi K3)
D’après la model card officielle et l’annonce Moonshot :
Forme du modèle (en clair)
| Spec | Chiffre / fait | Pourquoi ça compte |
|---|---|---|
| Paramètres totaux | 2,8T | Le marketing « plus gros open classe 3T » parle de cette échelle |
| Activés par token | ~104B | Tu ne fais pas tourner 2,8T dense — c’est un MoE sparse |
| Experts | 16 sur 896 sélectionnés (+ 2 partagés) | La sparsité est tout le pari d’efficacité |
| Couches / attention | 93 couches ; 69 KDA + 24 Gated MLA | Les stacks de serving ont besoin de code conscient de KDA, pas de recettes Llama vanilla |
| Contexte | 1 048 576 tokens | Jobs long-repo / long-agent — pas une raison de maxer chaque chat |
| Vision | MoonViT-V2 (~401M) multimodale native | Les mêmes poids comprennent texte + images |
| Quantification | poids MXFP4 / activations MXFP8 (QAT) | Les formats jour 0 sont style compressed-tensor — pas un GGUF random d’un inconnu |
| Claim d’efficacité officiel | ~2,5× d’intelligence par unité de compute vs le scaling ère K2 (leur framing) | Lis ça comme histoire d’architecture, pas comme un laissez-passer sur ta facture d’électricité |
Moonshot ouvre aussi davantage la stack autour du modèle — kernels d’attention, lib de communication MoE, et infra d’environnement agent (ex. AgentENV cité sur leur canal). Les poids seuls ne font pas une ferme d’agents en prod ; le code autour, c’est la deuxième moitié de l’« open ».
Téléchargement Kimi K3 Hugging Face — liens officiels uniquement
| Asset | URL |
|---|---|
| Poids + model card (télécharge ici) | huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3 |
| Tech report (PDF) | github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/…/k3_tech_report.pdf |
| Récit produit / post de lancement antérieur | kimi.com/blog/kimi-k3 |
| API hébergée (si tu ne self-hostes pas) | id modèle kimi-k3 sur platform.kimi.ai |
Épingle un hash de commit avant de brancher quoi que ce soit en forme prod. Les repos jour 0 bougent. Préfère l’org moonshotai aux miroirs « Kimi-K3 » random qui vont inonder la recherche cette semaine.
Source : médias de lancement officiels K3 / blog Kimi K3, 16 juillet 2026 ; même famille de graphiques que la model card open-weight renvoie.
Licence Kimi K3 (ce que l’« open source » restreint encore)
Hugging Face liste la licence en other / kimi-k3, pas un MIT SPDX classique. La Kimi K3 License du repo est style MIT avec des barrières commerciales. En langage clair (relis toujours le fichier — ce n’est pas un conseil juridique) :
| Situation | Lecture approximative |
|---|---|
| Recherche, fine-tunes, expérimentations | Globalement autorisés |
| Usage interne (sans offrir le modèle/la capacité à des tiers) | Carve-out — les barrières commerciales style sections 2–3 ne s’appliquent pas de la même façon |
| Embeder K3 dans une feature produit (pas « louer le modèle brut en API ») | Souvent traité différemment du pur Model-as-a-Service — lis les définitions avec soin |
| Tu opères un Model as a Service (des tiers contrôlent prompts / fine-tunes via ton K3 hébergé) et le revenu de ton groupe > 20 M$ sur 12 mois consécutifs quelconques | Tu dois négocier un accord séparé avec Moonshot avant un usage commercial de ce type |
| Très gros produits consumer (> 100 M MAU ou > 20 M$ de revenu mensuel) | « Kimi K3 » doit être affiché de façon proéminente sur l’UI de ce produit/service |
| Accès uniquement via les produits officiels Moonshot ou partenaires certifiés | Les carve-outs de barrière commerciale s’appliquent aussi |
Notre lecture pour les builders : si tu es une startup sous le seuil de revenu qui shippe une app avec K3 dedans, c’est plus proche d’« open avec règles de marque + MaaS » que d’un « free-for-all Apache ». Si tu comptes concurrencer l’API de Moonshot, budgète une conversation licence, pas seulement de la bande passante.
Les lignes open Kimi précédentes (K2.5 / K2.6 / K2.7 Code) avaient habitué les gens à dire « Modified MIT ». K3, c’est son propre document. Cite le fichier, pas le tweet.
Qui devrait télécharger les poids Kimi K3 (et qui non)
| Tu es… | Fais ça cette semaine | Skip |
|---|---|---|
| Indie / hobbyiste qui a googled « kimi k3 free » ou « open source » pour chatter | Utilise kimi.com ou les chemins produit free-tier (options free honnêtes) | Un pull Hugging Face de plusieurs centaines de Go « juste pour tester le chat » |
| Builder d’app / d’agents qui shippe des features | API kimi-k3 + contrôle des coûts | Self-host tant que l’unit economics ne force pas |
| Infra / plateforme avec GPU multi-nœuds | Vérifie les fichiers HF → recettes vLLM / SGLang → load test | Miroirs GGUF communautaires random |
| Labo recherche qui a besoin des poids pour audit / fine-tune | Clone le repo officiel, épingle le commit, lis la LICENSE | Faire confiance à des re-uploads avec dossiers renommés |
| Équipe qui vit dans l’IDE | Reste sur K2.7 Code / Kimi Code pour les PR du quotidien (quel modèle) | Forcer le K3 complet pour chaque autocomplete |
Jugement de sélection (le nôtre, pas celui de Moonshot) : les open weights changent l’histoire de propriété et d’audit. Ils ne changent pas l’histoire produit pour la plupart des lecteurs. Si ta douleur était « facture API » ou « abonnement en pause », télécharger des shards classe 2,8T est un fix bizarre — le problème de capacité passe des GPU de Moonshot aux tiens.
Source : matériaux de lancement officiels K3 / blog Kimi K3, 16 juillet 2026.
Comment utiliser les open weights sans se mentir
Chemin A — Hébergé (toujours le défaut)
- Chat / Work / Code sur kimi.com
- API :
kimi-k3, compatible OpenAI/Anthropic sur platform.kimi.ai - Prix listés publics qu’on avait suivis : environ 0,30 $ cache-hit / 3 $ cache-miss / 15 $ output par 1M tokens — confirme sur la page tarifs live (deep dive pricing)
Le thinking est par défaut en effort max et renvoie reasoning_content. Excellent pour les jobs durs, cher pour le chat casual — la discipline bat le slogan.
Chemin B — Self-host (maintenant que Files est réel)
La model card oriente pour l’instant le serving jour 0 vers :
Checklist qui tient encore depuis notre guide self-host :
- Confirme
moonshotai/Kimi-K3Files + LICENSE (pas un miroir fan). - Épingle une version d’engine qui revendique le support K3 / KDA.
- Dimensionne une capacité multi-accélérateurs — pas une seule carte grand public.
- Load-test prefix cache / long contexte avant de promettre 1M tokens en prod.
- Garde un fallback vers l’API hébergée quand ton cluster fond le jour deux.
Chemin C — « Open » pour compliance / achats
Si le juridique a demandé « y a-t-il un artefact de poids téléchargeable qu’on peut mettre dans un VPC ? » — oui, à partir d’aujourd’hui. C’est le win procurement. Ça ne veut pas automatiquement dire moins cher ou mieux que l’API pour les 90 premiers jours d’ops.
Mythes à tuer le jour de l’open source
| Mythe | Réalité |
|---|---|
| « Open source = gratuit pour toujours sur mon laptop » | L’échelle est forme datacenter ; les params actifs seuls sont classe ~104B |
| « La licence, c’est du MIT pur » | Kimi K3 License avec règles MaaS + 20 M$ et d’attribution sur les gros produits |
| « Je dois basculer tous mes workflows en self-host ce soir » | La qualité produit/API est déjà live ; les poids débloquent le contrôle, pas un QI magique |
| « N’importe quel upload Hugging Face nommé Kimi-K3 suffit » | Préfère moonshotai + pin de commit ; les miroirs GGUF communautaires vont exploser — vérifie la lignée |
| « Les open weights réparent la pause d’abonnement » | La pause portait sur la capacité hébergée (contexte) ; tes propres GPU, c’est une autre file d’attente |
| « Download = API gratuite pour toujours » | Les poids sont pour ton infra ; l’API hébergée facture toujours sur platform.kimi.ai (guide pricing) |
Que faire cette semaine (arbre de décision)
Si tu as seulement besoin de réponses ou d’aide au code : ouvre l’app ou l’API. Point.
Si tu as besoin de droits offline / VPC / fine-tune : lance le téléchargement officiel, lis la LICENSE, réserve du temps GPU, suis la doc vLLM/SGLang — pas un zip Discord random.
Si tu vends de l’inférence : passe le test de revenu contre la section 2 de la licence avant de mettre kimi-k3 sur une page de prix.
Si tu écris des agents IDE toute la journée : garde K2.7 Code comme défaut ; route les jobs durs, longs, multi-domaines vers K3 (guide de bascule release).
Où aller ensuite
- Hub avec specs live : /kimi-k3
- Status / timeline : /kimi-k3-status
- Self-host en profondeur : /blog/38-kimi-k3-self-host-vllm-day0
- Discipline budget API : /blog/37-kimi-k3-api-pricing-cost-control
- Choix famille K2.6 / K2.7 / K3 : /blog/29-kimi-which-model-k26-k27-k3
En résumé : le 27 juillet a livré ce que le post de lancement promettait — des open weights d’échelle frontier, pas une install consumer en un clic. Télécharge si tu as une raison ; sinon utilise le modèle la façon simple et laisse quelqu’un d’autre babysitter le cluster.