系列
kimi-k3-open-stack
共 6 篇，依順序讀完。
- 01
Kimi K3 開放權重：月之暗面公開了什麼？
Kimi K3 開放權重後，月之暗面同步交付技術報告、FlashKDA、MoonEP、AgentENV 與 PerceptionBench。本文整理各專案解決的問題、授權差異、自架門檻，以及這次開放真正有價值的地方。
- 02
Kimi K3 技術報告：三個架構改動一次看懂
Kimi K3 技術報告把模型擴展拆成長度、深度與寬度三個問題。本文用白話解釋 KDA、Attention Residuals、Stable LatentMoE 的作用，也釐清官方 2.5 倍 scaling efficiency 不等於推論快 2.5 倍。
- 03
Kimi K3 開源基礎設施：三個專案怎麼分工？
Kimi K3 不只公開模型權重，也整理出 FlashKDA、MoonEP 與 AgentENV 三項基礎設施。本文沿著 attention kernel、MoE 跨卡通訊到 Agent 沙箱，說清楚各自解決什麼問題、誰適合使用，以及目前的硬體與安全限制。
- 04
PerceptionBench 是什麼？Kimi 發現 AI 看圖不穩
PerceptionBench 是 Kimi 用來拆解多模態模型視覺感知的開源評測，含 3,000 道題與 10 種原子能力。本文解釋資料怎麼建立、Kimi K3 為何拿到 58.5%，以及總分穩定卻不代表每一題都看得可靠。
- 05
Kimi K3 能本地部署嗎？8 張頂級 GPU 起跳
Kimi K3 本地部署最低可用 8 張高容量資料中心 GPU，但不同硬體可能需要 16 或 32 張。本文整理 1.56TB 權重、vLLM 與 SGLang 配置，以及 API、自架測試和正式叢集該怎麼選。
- 06
Kimi K3 能做什麼？X 上 6 個工具與應用案例
整理 X 上使用 Kimi K3 做出的互動遊戲、3D 網站、Three.js 特效、群體模擬與 Redis 安全研究，並依影片、原始碼與第三方紀錄，區分可驗證成果、作者自述及尚未證實的宣稱。