Moonshot AI publicó los pesos completos de Kimi K3 en Hugging Face a las 13:31 UTC del 27 de julio, once días después de que el modelo se lanzara como una API alojada. El historial de commits del repositorio muestra la carga inicial en ese minuto; los cinco commits posteriores son ediciones del README. Con 2,8 billones de parámetros, es el mayor conjunto de pesos de modelo jamás puesto a disposición para descarga pública.
Lo que se publicó
La ficha del modelo describe una arquitectura de mezcla de expertos: 2,8 billones de parámetros totales con 104.000 millones activados por token, seleccionados entre 896 expertos —16 enrutados más dos compartidos— a lo largo de 93 capas. La longitud de contexto es de 1.048.576 tokens. Los pesos se publican en MXFP4 con activaciones MXFP8, producidas mediante entrenamiento consciente de la cuantización, y el repositorio suma aproximadamente 1,56 TB. Un codificador MoonViT-V2 de 401 millones de parámetros se encarga de la visión. Entre las puntuaciones autodeclaradas en la ficha figuran GPQA Diamond 93,5, Terminal-Bench 2.1 88,3, BrowseComp 91,2 y DeepSWE 67,5.
La licencia es la noticia
Medio tras medio describió los términos como una "licencia MIT modificada". El archivo LICENSE del repositorio no es MIT ni una modificación de MIT. Se trata de una Kimi K3 License a medida —Hugging Face la etiqueta como license: other— y contiene dos barreras comerciales. Cualquier licenciatario que opere un negocio de modelo como servicio cuyo grupo supere los 20 millones de dólares de ingresos en cualquier periodo consecutivo de 12 meses debe firmar un acuerdo aparte con Moonshot antes de usar el modelo comercialmente. Cualquier producto construido sobre él con más de 100 millones de usuarios activos mensuales, o con más de 20 millones de dólares de ingresos mensuales, debe mostrar "Kimi K3" de forma destacada en su interfaz de usuario. El uso interno y el acceso a través de los propios productos de Moonshot están exentos.
Pesos abiertos, no código abierto
Los datos de entrenamiento y el código de entrenamiento no se incluyen, lo que convierte esto en un lanzamiento de pesos abiertos y no de código abierto —una distinción que aquí importa más de lo habitual, porque los términos están calibrados con precisión para permitir que estudiantes, startups e investigadores usen el modelo libremente, mientras impiden que un gran rival lo revenda. La permisividad es real. También es selectiva.
El día en que llegó
El momento no fue discreto. Cuatro horas antes de la carga, Nvidia lanzó una alianza argumentando que los modelos abiertos de vanguardia son esenciales para la defensa cibernética, sin incluir a ningún laboratorio de modelos cerrados. Cinco horas después, el consejero delegado de Anthropic publicó un comunicado negando que su empresa hubiera pedido nunca prohibir los pesos abiertos. Washington debate activamente si restringir los modelos abiertos chinos; el mayor de ellos existe ahora, públicamente, con una licencia china adjunta.