Giải mã Kimi K3: Bản chất mô hình mở, giấy phép sử dụng và cách tích hợp qua OpenRouter

Kimi K3 là mô hình "open-weight" (mở trọng số), không phải "open-source" (mã nguồn mở). Moonshot AI đã công bố checkpoint trên Hugging Face tại moonshotai/Kimi-K3 theo Kimi K3 License, một loại giấy phép tùy chỉnh không có định danh SPDX và không nằm trong danh sách được Open Source Initiative phê duyệt. Thẻ mô hình (model card) trên Hugging Face đặt trường giấy phép là "other" với tên gọi kimi-k3. Nếu bạn muốn gọi mô hình thông qua API thay vì tự chạy trọng số, chúng tôi cung cấp nó tại moonshotai/kimi-k3.

Bài viết này đề cập đến những gì giấy phép cho phép và yêu cầu, nội dung của checkpoint, và cách gọi mô hình trên OpenRouter.

Tóm tắt

• Kimi K3 là mô hình open-weight. Các trọng số được công khai, nhưng Kimi K3 License là văn bản riêng của Moonshot AI và không được OSI phê duyệt.
• Giấy phép mặc định cho phép sử dụng, sửa đổi, phân phối và bán. Nó bổ sung hai điều kiện ở quy mô lớn: rào cản doanh thu đối với dịch vụ Model as a Service và yêu cầu ghi công trên giao diện người dùng.
• Checkpoint này là một mô hình mixture-of-experts (hỗn hợp chuyên gia) với 2,8 nghìn tỷ tham số, trong đó có 104 tỷ tham số hoạt động trên mỗi token, được lưu trữ ở định dạng MXFP4.
• Trên OpenRouter, ID mô hình là moonshotai/kimi-k3. Nó chấp nhận đầu vào là văn bản, hình ảnh và video, có cửa sổ ngữ cảnh 1.048.576 token, đồng thời hỗ trợ khả năng suy luận (reasoning effort), gọi công cụ (tool calling) và đầu ra có cấu trúc (structured outputs). Không có biến thể:free.

Open-weight so với open-source

Hai thuật ngữ này trả lời cho các câu hỏi khác nhau.

Open-weight nghĩa là nhà phát hành đã công bố các tham số đã được huấn luyện để bạn có thể tải xuống và kiểm tra. Giấy phép đính kèm với các tham số đó có thể là bất kỳ văn bản nào do nhà phát hành viết.

Open-source, theo cách dùng thuật ngữ của Open Source Initiative, nghĩa là giấy phép phải đáp ứng Open Source Definition và xuất hiện trong danh sách được OSI phê duyệt. Các giấy phép như Apache-2.0 và MIT có định danh SPDX và nằm trong danh sách đó.

Kimi K3 đáp ứng định nghĩa thứ nhất nhưng không đáp ứng định nghĩa thứ hai.

Những gì Kimi K3 License cho phép

Văn bản giấy phép định nghĩa phần mềm bao gồm trọng số mô hình, tham số, tệp cấu hình, mã suy luận và huấn luyện, cùng tài liệu liên quan. Giấy phép này cấp quyền miễn phí để sử dụng, sao chép, sửa đổi, hợp nhất, xuất bản, phân phối, cấp phép lại và bán các bản sao của phần mềm, cũng như chạy, triển khai, tinh chỉnh và tạo các tác phẩm phái sinh từ đó.

Mục 1 thiết lập hai điều kiện cơ bản. Bạn phải bao gồm thông báo bản quyền và thông báo cấp phép trong tất cả các bản sao hoặc phần đáng kể của phần mềm, và việc sử dụng của bạn phải tuân thủ các luật và quy định hiện hành.

Những gì Kimi K3 License yêu cầu ở quy mô lớn

Hai điều kiện bổ sung áp dụng khi vượt quá các ngưỡng cụ thể.

Rào cản Model as a Service. Mục 2 định nghĩa Model as a Service là việc cung cấp cho bên thứ ba quyền truy cập vào suy luận hoặc tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ, ví dụ thông qua API, theo cách cho phép bên thứ ba thực hiện quyền kiểm soát đáng kể đối với đầu vào, tham số hoặc dữ liệu huấn luyện. Định nghĩa này loại trừ các sản phẩm người dùng cuối nơi các khả năng của mô hình được nhúng trong các tính năng hoặc công cụ cụ thể, và loại trừ việc chuyển tiếp yêu cầu đến các mô hình do bên khác lưu trữ. Nếu bạn hoặc bất kỳ chi nhánh nào của bạn vận hành doanh nghiệp Model as a Service và tổng doanh thu vượt quá 20 triệu đô la Mỹ trong bất kỳ 12 tháng liên tiếp nào, bạn phải ký một thỏa thuận riêng với Moonshot AI trước khi sử dụng phần mềm hoặc các phái sinh của nó cho bất kỳ mục đích thương mại nào.

Ghi công trên giao diện người dùng. Mục 3 áp dụng khi phần mềm hoặc sản phẩm phái sinh được sử dụng trong một sản phẩm hoặc dịch vụ thương mại có hơn 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng hoặc doanh thu hàng tháng hơn 20 triệu đô la Mỹ. Trong trường hợp đó, sản phẩm phải hiển thị rõ ràng "Kimi K3" trên giao diện người dùng.

Miễn trừ. Mục 4 miễn trừ hai trường hợp khỏi cả hai điều kiện trên. Trường hợp thứ nhất là sử dụng nội bộ, được định nghĩa là việc sử dụng không làm cho phần mềm, đầu ra của nó hoặc các khả năng cơ bản của nó khả dụng cho bên thứ ba. Trường hợp thứ hai là truy cập thông qua các sản phẩm chính thức của Moonshot AI hoặc các đối tác suy luận được chứng nhận.

Mục 5 là tuyên bố từ chối trách nhiệm bảo hành. Phần mềm và đầu ra của nó được cung cấp nguyên trạng, không có bất kỳ hình thức bảo hành nào.

Hãy đọc giấy phép trước khi bạn phát hành sản phẩm xây dựng trên các trọng số này. Bài viết này mô tả văn bản được công bố vào ngày 11/09/2026 và không phải là tư vấn pháp lý.

Nội dung của checkpoint

Các số liệu dưới đây được lấy từ thẻ mô hình Hugging Face.

Thẻ mô hình mô tả Kimi K3 là một mô hình đa phương thức gốc hiểu được văn bản, hình ảnh và video. Nó liệt kê khả năng suy nghĩ (thinking) luôn được bật, với trường reasoning_effort chấp nhận các giá trị low, high và max, mặc định là max. Đối với các cuộc hội thoại đa lượt và gọi công cụ, thẻ nêu rõ rằng toàn bộ tin nhắn của trợ lý do API trả về, bao gồm nội dung suy luận và các lệnh gọi công cụ, phải được truyền ngược lại trong các tin nhắn.

Thẻ liệt kê ba ngăn xếp phục vụ cục bộ (local serving stacks) với các công thức đã công bố: vLLM, SGLang và TokenSpeed. Chúng tôi chưa kiểm chuẩn các ngăn xếp này và bài viết này không đề cập đến việc tự lưu trữ (self-hosting). Một checkpoint 2,8 nghìn tỷ tham số đòi hỏi phần cứng phục vụ đa nút. Nếu bạn không có phần cứng đó, API được lưu trữ là cách để chạy mô hình.

Cách gọi Kimi K3 trên OpenRouter

ID mô hình là moonshotai/kimi-k3. Bản ghi danh mục vào ngày 11/09/2026 liệt kê các thuộc tính sau.

Định giá

Chúng tôi không đặt một mức giá cố định cho mô hình. Mỗi endpoint của nhà cung cấp sẽ niêm yết giá riêng cho prompt, completion và cache-read, và trang mô hình sẽ hiển thị bảng giá hiện tại. Vào ngày 11/09/2026, danh mục có 19 endpoint cho moonshotai/kimi-k3. Giá prompt dao động từ $1,80 đến $6,00 mỗi triệu token, giá completion từ $9,01 đến $22,50 mỗi triệu token, và giá cache-read từ $0,21 đến $0,60 mỗi triệu token. Endpoint riêng của Moonshot AI niêm yết mức giá $3,00 cho prompt, $15,00 cho completion và $0,30 cho cache-read. Độ dài đầu ra tối đa cũng khác nhau tùy theo endpoint, từ 16.384 token đến 943.718 token.

Các endpoint của nhà cung cấp cũng khác nhau về các tham số được hỗ trợ. Vào ngày 11/09/2026, có hai endpoint không liệt kê tools và hai endpoint không liệt kê structured_outputs. Nếu yêu cầu của bạn phụ thuộc vào một tham số, hãy đặt provider.require_parameters thành true để chúng tôi chỉ định tuyến đến các endpoint hỗ trợ mọi tham số trong yêu cầu. Xem lựa chọn nhà cung cấp để biết toàn bộ các tùy chọn kiểm soát định tuyến.

Suy luận (Reasoning)

Kimi K3 trả về suy luận theo mặc định. Thông qua API của chúng tôi, bạn có thể kiểm soát điều này bằng đối tượng reasoning. reasoning.effort chấp nhận các giá trị low, high và max cho mô hình này. Khi đặt reasoning.exclude thành true, văn bản suy luận sẽ bị loại bỏ khỏi phản hồi trong khi mô hình vẫn thực hiện suy luận. Khi đặt reasoning.enabled thành false, endpoint sẽ được yêu cầu bỏ qua việc suy luận.

Chúng tôi đã chạy mỗi cấu hình một lần trên moonshotai/kimi-k3 vào ngày 11/09/2026 với một prompt toán học ngắn. Các yêu cầu mặc định (default), low và max đều trả về trường reasoning và một mục reasoning_details kèm theo câu trả lời. Yêu cầu exclude trả về câu trả lời mà không có các trường suy luận. Yêu cầu enabled: false không trả về các trường suy luận và đưa ra câu trả lời dài hơn, hiển thị quá trình làm bài trong trường content. Thẻ mô hình (model card) cho biết quá trình tư duy luôn được bật, và một lệnh gọi đơn lẻ không thể xác định liệu endpoint đã dừng suy luận nội bộ hay chỉ dừng việc trả về kết quả đó. Hãy coi enabled: false là một yêu cầu gửi đến endpoint, không phải là một sự đảm bảo.

Đối với các cuộc hội thoại nhiều lượt và gọi công cụ (tool calls), hãy truyền lại toàn bộ tin nhắn của trợ lý vào messages, bao gồm cả reasoning_details và tool_calls. Hướng dẫn suy luận của chúng tôi bao gồm phần bảo toàn suy luận qua các lượt hội thoại.

Ví dụ yêu cầu với hình ảnh

Yêu cầu này gửi một hình ảnh và một câu hỏi, yêu cầu mức độ suy luận cao (high) và in ra câu trả lời. Nó sử dụng TypeScript SDK.

import { OpenRouter } from '@openrouter/sdk';

const openRouter = new OpenRouter({
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY ?? '',
});

const result = await openRouter.chat.send({
  chatRequest: {
    model: 'moonshotai/kimi-k3',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          {
            type: 'image_url',
            imageUrl: { url: 'https://example.com/screenshot.png' },
          },
          {
            type: 'text',
            text: 'Summarize this screenshot and list the open questions.',
          },
        ],
      },
    ],
    reasoning: {
      effort: 'high',
    },
    stream: false,
  },
});

if (result instanceof ReadableStream) {
  throw new Error('Expected a non-streaming response');
}

console.log(result.choices[0].message.content);

Chúng tôi đã chạy một yêu cầu tương đương với một bức ảnh công khai vào ngày 11/09/2026. Endpoint đã trả về một mô tả một câu về hình ảnh, một trường reasoning và một đối tượng usage với 96 token prompt, 119 token completion và 87 token suy luận. Đầu vào hình ảnh được đề cập trong phần hiểu hình ảnh và đầu vào video trong phần đầu vào video.

Bài gốc còn tiếp — xem tiếp tại bài gốc ↗