Stand: 30. September 2026 · Source-first Referenz64 dokumentierte Open-Weight-Modelle · Keine bezahlten Rankings
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ModelPassport · Multimodal

Kimi K3

Kimi K3 ist Moonshots sehr großes multimodales MoE-Modell mit einer Million Tokens Kontext. Die offenen Gewichte richten sich vor allem an Forschung, große Self-Hosted-Infrastrukturen sowie agentische Wissens- und Multimodal-Workflows.

🇨🇳Moonshot AI2.8T gesamt · 104B aktivText + BildKimi K3 License
MultimodalSchwerpunkt
🇨🇳 ChinaAnbieterland
Primärquelle verlinktQuellenstatus
30. September 2026letzte Prüfung
Kurz erklärt

Kimi K3 ist Moonshots sehr großes multimodales MoE-Modell mit einer Million Tokens Kontext. Die offenen Gewichte richten sich vor allem an Forschung, große Self-Hosted-Infrastrukturen sowie agentische Wissens- und Multimodal-Workflows. Für die Praxis wird das Modell als Cluster / große Server-Infrastruktur eingeordnet; veröffentlicht ist es unter Kimi K3 License.

ModelPassport 1.1

Standardisierte Referenzdaten

Modell-IDOWM-0052
Anbieter🇨🇳 Moonshot AI
AnbieterlandChina
FamilieKimi K3
Parameterklasse2.8T gesamt · 104B aktiv
ArchitekturMixture of Experts
ModalitätText + Bild
LizenzKimi K3 License
Lokale EinordnungCluster / große Server-Infrastruktur
Datenschutz-PotenzialEigener Datenpfad möglich*

Was ist Kimi K3?

Kimi K3 gehört zur Familie Kimi K3 des Anbieters Moonshot AI. Als Anbieterland kennzeichnet OpenWeightModelle 🇨🇳 China. Die Flagge beschreibt den Anbieter – nicht Trainingsdaten, Rechenzentrum oder Nutzerstandort.

Die Variante wird als 2.8T gesamt · 104B aktiv eingeordnet und verarbeitet Text + Bild. Der redaktionelle Schwerpunkt liegt auf Multimodal.

Typische Einsatzgebiete

  • agentische Wissensarbeit
  • lange Kontexte
  • multimodale Analyse

Diese Einordnung ist keine Rangliste. Für reale Projekte sollten Modellqualität, Latenz, Lizenz, Infrastruktur, Datenschutz und Betriebskosten gemeinsam bewertet werden.

Hardware und lokale Nutzung

Praxisorientierung: 2,8T Gesamtparameter und 104B aktive Parameter machen die vollständige Variante zu einer Cluster- bzw. High-End-Server-Workload.

Wichtig: Parameterzahl und aktive Parameter sind nicht identisch mit dem Speicherbedarf. Gewichtformat, Quantisierung, KV-Cache, Kontext, Batch-Größe und Offloading beeinflussen die tatsächliche Hardwareanforderung.
Datenschutz / DSGVO

DSGVO-Einordnung

Self-Hosting kann einen datenschutzfreundlichen Betrieb erleichtern, ist aber kein DSGVO-Konformitätsnachweis. Weil die Gewichte verfügbar sind, kann der Inferenzpfad grundsätzlich selbst betrieben und auf EU-Infrastruktur gelegt werden. Ob der konkrete Einsatz DSGVO-konform ist, hängt vom gesamten Datenfluss, der Rechtsgrundlage, Zweckbindung, Datenminimierung, Sicherheit, Löschkonzepten, eingebundenen Dienstleistern und möglichen Drittlandtransfers ab.

DSGVO & Datensouveränität ausführlich erklärt →

Lizenz

Die offizielle Modellquelle nennt Kimi K3 License. Open Weight bedeutet nicht automatisch Open Source. Für Weitergabe, kommerzielle Nutzung, gehostete Dienste und Modell-Derivate ist immer der vollständige aktuelle Lizenztext maßgeblich.

Deployment

Die praktische Infrastrukturklasse lautet Cluster / große Server-Infrastruktur. Kleine Varianten können sich für lokale Geräte eignen; große Dense- oder MoE-Modelle benötigen häufig dedizierte GPU-Server, Multi-GPU-Systeme oder Cluster.

Offizielle Quelle

Häufige Fragen

Kann Kimi K3 lokal laufen?

Die Einordnung lautet „Cluster / große Server-Infrastruktur“. Der tatsächliche Bedarf hängt insbesondere von Quantisierung, Kontext und Runtime ab.

Welche Lizenz gilt?

Die verlinkte Primärquelle nennt Kimi K3 License. Für produktive Nutzung sollte der vollständige aktuelle Lizenztext geprüft werden.