昨晚，Kimi终于把K3开源承诺兑现了。原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net之前传出的消息是，会完全开源权重，也就是著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。可以部署到自己的服务上，但是今天看到的结【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】果是，不仅开源了完整权重，而且连推理内核原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net、MoE 通信库、Agent 训练环境整未经授权，禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net套底层技术栈全部都开源了。采用了MIT协【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】议和商业授权双层协议，可以说是AI开源最本文版权归作者所有，未经授权不得转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net完美的一次呈现。

对企业来说，特别是中国企业，只要拿到Ki【本文受版权保护】【原创不易，请尊重版权】mi官方授权，就可以上架自己的K3服务，【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。阿里、字节这些，很快就能上。可以想象，这【版权所有，侵权必究】【版权所有，侵权必究】里的授权费不会高的离谱，毕竟是国内企业。【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。而对于想要进入大模型这一行的普通开发者而转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net言，则是盛宴级别的资源，特别是对国外的开【作者：唐霜】【本文首发于唐霜的博客】发者，是绝对的冲击。

国外的那些工程师，都很聪明，他们趴下来看原创内容，盗版必究。【本文受版权保护】了以后，去改进改进，很快就会发布自己的大【本文首发于唐霜的博客】未经授权，禁止复制转载。模型（自研），就像之前Cursor的操作【本文受版权保护】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。一样。这对国外的那些闭源模型是一次掀桌子【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net的打击，他们怎么也想不到，一个中国模型，【原创内容，转载请注明出处】未经授权，禁止复制转载。还开源，怎么就把自己干翻了。这样的场景，原创内容，盗版必究。【作者：唐霜】在2025年初我们就见过一次，当时，de【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。epseek r1发布，也是开源，直接干本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net翻当时刚发布没多久的o1模型，引起了一阵转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】恐慌。

当然，这次开源对我们普通使用者来说，实际未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。的好处不是非常大，但是也有非常积极的作用未经授权，禁止复制转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】。由于K3的参数量摆在那里，算力成本高，转载请注明出处：www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。即使第三方的服务，价格必然也比之前模型更原创内容，盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】高。但好处很明显，就是我们有更多的选择，本文作者：唐霜，转载请注明出处。原创内容，盗版必究。不一定非得接官方的API或plan，说实本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。话，这段时间我用官方的kimi code本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有，侵权必究】接K3，消耗非常快。但如果像字节、阿里它转载请注明出处：www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。们上线，整合在自己的coding pla【版权所有，侵权必究】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。n里面，那么就可以分摊成本，我们用户端也【本文首发于唐霜的博客】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net可以有更低的成本来使用。

这次对Kimi的看法，真正得到了改观。从【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】deepseek到kimi，这两家大模型本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。真的是撑起了中国大模型创新的旗帜，说不定本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。后面还会有更多。