先了解这件事
2026年7月26日,Fireworks AI 宣布 Kimi K3 已在 Fireworks Serverless Training 中开放 Multi-LoRA 训练与部署的私有预览。官方称 K3 是总参数量约 2.8 万亿的 MoE 模型,为首个达到 3T 参数规模的开源权重模型,训练只需改动一行代码;并给出成本示例:约 20 步、86 万训练 token 的小型强化学习运行约 65 美元,30 到 60 分钟完成,多轮 Agent 运行因 KV cache 复用,重复上下文按标准 prefill 价格的 20% 计费。次日(7月27日)的报道称,Fireworks 在 Kimi K3 开源当天提供 Day-0 推理与训练支持,推出仅限美国区域的 Serverless 端点和零数据保留,Serverless 推理默认速率限制提升 10 倍以上,Serverless Training 进入私有预览;该报道还称 K3 采用 Kimi Delta Attention 与 Stable Latent MoE,激活 896 个专家中的 16 个,扩展效率是 Kimi K2 的 2.5 倍,
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最新进展 · 正式报道
Kimi K3 上线 Fireworks，支持一键部署与微调事件进展
1 个已确认进展
- 来源：Fireworks AI
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
7月27日
Kimi.ai一手
Kimi K3 上线 Fireworks，支持一键部署与微调
Kimi.ai 宣布 Fireworks 成为 Kimi K3 的 day0 发布伙伴，开发者可在 Fireworks 上通过几次点击部署并微调 2.8T 参数的 Kimi K3。Fireworks 表示该模型为 3 万亿参数级别的首个前沿开源模型，具备 1M 上下文、原生视觉与推理能力，采用美国托管且零数据留存。
A6 a6-052 · Fireworks AI一手精选
Fireworks 上线 Kimi K3 推理与训练服务
Fireworks 在 Kimi K3 开源当天提供 Day-0 推理与训练支持，称其为全球最强开源模型，并推出仅限美国区域的 Serverless 端点和零数据保留。Kimi K3 是首个达到 2.8 万亿参数的开源模型，采用 Kimi Delta Attention 与 Stable Latent MoE，激活 896 个专家中的 16 个，扩展效率是 Kimi K2 的 2.5 倍。Fireworks 称自托管需 64 个以上加速器超级节点，其 Serverless 推理默认速率限制提升 10 倍以上，Serverless Training 进入私有预览。
7月26日
A6 a6-052 · Fireworks AI一手精选
Fireworks AI 上线 Kimi K3 多 LoRA 训练与部署私有预览
Fireworks AI 宣布 Kimi K3 已在 Fireworks Serverless Training 中开放 Multi-LoRA 训练与部署的私有预览。K3 是总参数量约 2.8 万亿的 MoE 模型，官方称其为首个达到 3T 参数规模的开源权重模型，训练只需改动一行代码。官方给出的成本示例是约 20 步、86 万训练 token 的小型强化学习运行约 65 美元，30 到 60 分钟完成；多轮 Agent 运行因 KV cache 复用，重复上下文按标准 prefill 价格的 20% 计费。