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7月几天之内，中国大模型行业接连出现了两个超过2万亿参数的模型。

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“推理轻量化，训练提效 25%，前端效果同样惊艳。 ”

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听说K3这么猛，又属于免费开源，于是就有同学跑来问我一个特别真实的问题。听说K3这么猛，又属于免费开源，于是就有同学跑来问我一个特别真实的问题。这个问题问得太好了，好到我可以直接拿它当这篇文章的选题。因为它正好踩中了开源模型最反常识的地方。

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Kimi K3 正式开源以后，最先冲到 Hugging Face 准备下载的人，滑不了几下，就会看到一个数字：2.8T。

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最近，月之暗面 kimi 正式开源 Kimi K3 完整模型权重，Kimi K3 是一款总参数量达 2.8 万亿、上下文窗口达 100 万 token 的 MoE 大模型，更是全球首个落地的近 3 万亿参数级开源大模型，引起业界热议。

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尽管Codex官方是支持第三方模型接入的，但是Codex 走的是 Responses API，而 K3 给的是 OpenAI 兼容的 Chat Completions API，两套协议对不上。所以Kimi 官方给的方案就是本地挂上CC Switch 或 codeproxy 这类第三方的转换器。

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它把架构、训练和 Agent infra连接成了一套完整系统。

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你要说最近AI行业里，最热的、被讨论最多的一件事。

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就在刚刚，全球首个3万亿参数级开源模型Kimi K3正式开源！https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/tree/main。Moonshot AI宣布，发布Kimi K3的模型权重、技术报告，并开源支撑Kimi K3模型训练的关键Infra技术：MoonEP、FlashKDA和AgentEnv。

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凌晨，我在一片黑屏上按下鼠标。