Moonshot AI 於 7 月 27 日發布了 Kimi K3，最重要的數字是 2.8 兆：這是一個混合專家架構的總參數量，共有 896 個專家，每個 token 啟用其中 16 個，即 1040 億活躍參數。上下文視窗為一百萬 token，模型原生多模態，權重以 4 位元 MXFP4 格式發布在 Hugging Face 的 moonshotai/Kimi-K3 之下，這使它成為迄今公開發布的最大模型。在 Artificial Analysis 的智慧指數上它排名第三，位於 Anthropic 的 Claude Fable 5 與 OpenAI 的 GPT-5.6 之後。

定價訴說著自己的故事。ChinAI 對這次發布的分析將其策略稱為可負擔的精品：對標海外旗艦的效能，同時把價格錨定在中國國內市場的天花板上。K3 的混合費率約合每百萬 token 2.30 美元，快取命中的輸入價格是未命中的十分之一，而它的輸出價格是前代 K2.6 的 3.5 倍。國內競爭對手遠低於此：阿里的 Qwen3.7 Max 為 1.40 美元，智譜的 GLM-5.2 為 0.90 美元，DeepSeek V4 Pro 為 0.18 美元。這個賭注是中國前沿實驗室可以不再向下競速，而早期需求以最不舒服的方式證實了它：發布兩天後，Moonshot 因運算容量不足暫停了新訂閱並實施了使用限制。

這一週其餘的部分屬於基礎設施。7 月 29 日，Moonshot 以 MIT 授權開源了 MoonEP，即它認為為 K3 帶來 2.5 倍擴展效率提升的專家平行通訊函式庫。其核心承諾是精確的負載平衡，無論路由多麼傾斜，每個 rank 收到的 token 數量完全相同，從而消除了拖慢大型 MoE 訓練的逐層主機同步；FlashKDA 與 AgentEnv 同期發布。7 月 30 日，AWS 發布了官方部署指南，它不動聲色地定義了這個規模上開放的含義：參考配置是單一 ml.p6-b300.48xlarge 執行個體，搭載八顆 NVIDIA B300 Blackwell Ultra GPU，由 vLLM 以八卡張量平行提供服務。

對建構者而言，這一週歸結為三個事實。史上最大的開放權重模型存在了，今天就能下載。自己執行它的起點是一整機架 NVIDIA 最新的加速器，所以開放與可及不是同一個詞。而製造商按旗艦而非引流品定價，卻仍然耗盡了容量，這比任何基準測試表格都更能說明前沿級開放模型的需求在哪裡。