Все новости крипты
в одном месте!
Больше не нужно искать — необходимые
обучающие материалы и подсказки всегда под рукой
Больше не нужно искать — необходимые
обучающие материалы и подсказки всегда под рукой
Китайский стартап в сфере искусственного интеллекта Moonshot AI анонсировал модель Kimi K3. Это первая в мире открытая модель класса 3T, имеющая 2,8 трлн параметров, нативное зрение и контекстное окно на 1 млн токенов. По заявлениям разработчиков, в общем рейтинге она уступила лишь проприетарным решениям Claude Fable 5 и GPT 5.6 Sol.
Архитектура Kimi K3 базируется на технологиях Kimi Delta Attention (KDA) и Attention Residuals (AttnRes). KDA повышает эффективность обработки длинных последовательностей данных, а AttnRes позволяет извлекать информацию выборочно, а не со всех слоев одинаково. Это дает модели более глубокое понимание контекста и сохранение смысла при работе со сложными текстами.
За разреженность отвечает фреймворк Stable LatentMoE: из 896 экспертов активируются только 16. В сочетании с новыми данными и настройками обучения это обеспечило рост эффективности в 2,5 раза по сравнению с K2.
По информации разработчиков, в течение девяти из последних 12 месяцев модели Kimi удерживали рекорд по размеру среди открытых аналогов.
Новая модель уже доступна на сайте, в сервисах Kimi Work, Code и через API. По умолчанию активирован максимальный режим размышления, другие режимы появятся позже. Полные веса и отчет будут опубликованы 27 июля.
Результаты на бенчмарках
На некоторых тестах K3 показала результаты выше, чем у Fable 5 и GPT-5.6 Sol, но на других заметно отстала. Она лидирует в SWE Marathon (42 против 35 и 39), BrowseComp (91,2 против 88 и 90,4) и Program Bench (77,8 против 76,8 и 77,6). На Terminal Bench 2.1 у K3 — 88,3 балла, что выше показателя Fable 5 (84,6) и лишь на 0,5 балла ниже Sol (88,8).
В то же время на FrontierSWE K3 набрала 81,2 против 86,6 у Fable 5, а на HLE-Full — 43,5 против 53,3. Стоит отметить, что методики тестирования различались: часть моделей оценивалась через Claude Code, другие — через Codex или собственный KimiCode.
Кодинг и агентные задачи
K3 способна проводить длительные инженерные сессии с минимальным участием человека, ориентироваться в больших репозиториях и управлять терминальными инструментами.
В тесте оптимизации GPU-ядер модели независимо работали до 24 часов над четырьмя задачами, включая ядра AttnRes, KDA и MLA с размерностью головы 512, на NVIDIA H200 и GPU другого производителя. K3 показала результат на уровне Fable 5 и значительно превзошла Opus 4.8, GPT-5.6 Sol и GPT-5.5. На поздних этапах разработки ранняя версия K3 самостоятельно выполняла большую часть такой оптимизации внутри команды Moonshot.
Отдельно модель с нуля создала MiniTriton — компактный компилятор для GPU-ядер с собственным IR-слоем на базе MLIR и генерацией PTX-кода.
Проектирование чипов и разработка игр
В качестве демонстрации K3 самостоятельно спроектировала чип для нейросети на собственной архитектуре. Автономный запуск занял 48 часов: модель использовала open-source EDA-инструменты и библиотеку Nangate 45 нм. Чип уместился в 4 мм², работает на частоте 100 МГц и выдает более 8700 токенов в секунду в симуляции. Он включает 1,46 млн стандартных ячеек, 0,277 МБ SRAM и INT4 MAC-массив со встроенной деквантизацией.
K3 также объединяет 3D-рассуждение, код и зрение для создания игровых и интерактивных прототипов на основе концептов, изображений и видео.
Работа со знаниями и видео
В одном из примеров K3 воспроизвела универсальные соотношения I-Love-Q из вычислительной астрофизики. На это ушло около двух часов вместо одной-двух недель работы опытного исследователя. Модель проанализировала более 20 научных статей, оценила свыше 300 уравнений состояния, выявила несоответствия в опубликованных формулах и написала более 3000 строк кода на Python, оформив результат в интерактивный HTML-дашборд.
В другом случае K3 подготовила интерактивный отчет о 42 годах истории индустрии ASIC-чипов за 120 раундов рекурсивного самоулучшения, обработав более 11 000 страниц из 87 квартальных отчетов и 99 оригинальных PDF.
Благодаря нативной работе с видео K3 умеет монтировать ролики. В одном примере модель создала объясняющую анимацию собственной архитектуры в стиле 3Blue1Brown, в другом — самостоятельно смонтировала тизер о своем запуске из 56 исходных клипов, включая подбор кадров, синхронизацию с музыкой и обработку звука. По оценке Moonshot, такая работа заняла бы у опытного монтажера один-два дня, а у новичка — три-пять.
Ограничения
Команда проекта отметила, что K3 чувствительна к потере истории размышлений при переключении агентной среды в середине сессии и может проявлять чрезмерную инициативу в неоднозначных ситуациях. По удобству использования модель пока заметно уступает Fable 5 и GPT-5.6 Sol.
Напомним, в июле 2025 года Moonshot AI выпустила Kimi K2 — первую модель линейки с 1 трлн параметров, которая быстро стала одной из ведущих открытых систем для агентных задач.
Популярные новости: