Deltafin es un proyecto open source que permite ejecutar el modelo Moonshot Kimi K3, con 2,8 billones de parámetros y arquitectura Mixture of Experts (16 expertos enrutados), sobre hardware doméstico basado en Apple Silicon, sirviendo los pesos directamente desde unidades SSD. El repositorio, mantenido por argonautlabsai, es un fork de gavamedia/deltafin (licencia MIT) e incorpora el trabajo de almacenamiento de ARGODRIVE, junto con manifests de colocación y un paquete de benchmarks publicado en k3-public-bench.
El principio rector del proyecto es preservar la calidad original del modelo: K3 decide cada token y nadie más; los modelos pequeños solo pueden proponer borradores que K3 verifica. Las mediciones de rendimiento muestran una evolución desde 0,0141 tokens/s el 27 de julio de 2026 hasta 0,2901 tokens/s en la última actualización, un 1,9 % por encima de la versión del 2 de agosto. La instalación completa ocupa 1,7 TB en disco, mientras que el modo streaming reduce el requisito inicial a 215 GB, descargando expertos bajo demanda. El paquete incluye el draft Kimi-K3-DSpark de Inferact (6,635 GiB en disco) y, opcionalmente, Qwen para acelerar la continuación de texto sin chat.
Deltafin expone una API compatible con OpenAI mediante el comando serve y soporta chat, completions y streaming SSE. Sus responsables lo describen como un experimento para explorar hasta dónde puede llegar el hardware de consumo —alrededor de 15.000 dólares— frente a la infraestructura de aproximadamente 2 millones que Moonshot recomienda para K3, sin recortar ni re-cuantizar los pesos originales.