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
Вот перефразированная новость на русском языке:
Китайский стартап в сфере ИИ Moonshot AI анонсировал модель Kimi K3, которая стала первой открытой моделью класса 3T. Она насчитывает 2,8 триллиона параметров, поддерживает нативное распознавание изображений и работу с контекстом до 1 миллиона токенов. Разработчики утверждают, что по общим показателям модель уступает только закрытым системам Claude Fable 5 и GPT 5.6 Sol.
Kimi K3 создана на основе новой архитектуры Kimi Delta Attention (KDA) и механизма Attention Residuals (AttnRes). KDA улучшает обработку длинных цепочек данных, а AttnRes позволяет извлекать нужную информацию выборочно, а не со всех уровней одинаково. Благодаря этому модель глубже понимает контекст и сохраняет смысл даже при анализе сложных текстов.
Разреженность вычислений обеспечивает фреймворк Stable LatentMoE: из 896 специализированных модулей одновременно задействуются только 16. В сочетании с новыми данными и методами обучения это дало рост эффективности в 2,5 раза по сравнению с предыдущей версией K2.
По словам разработчиков, модели Kimi в течение девяти из последних 12 месяцев удерживали рекорд по размеру среди открытых ИИ-систем.
Новая модель уже доступна на сайте, в сервисах Kimi Work, Code и через API. По умолчанию включен максимальный режим рассуждений, другие варианты появятся позже. Полные веса и отчет будут опубликованы 27 июля.
Результаты на тестах
На некоторых бенчмарках K3 показала результаты выше, чем у Fable 5 и GPT-5.6 Sol, однако на других заметно отстала. Она лидирует в тестах SWE Marathon (42 балла против 35 и 39), BrowseComp (91,2 против 88 и 90,4) и Program Bench (77,8 против 76,8 и 77,6). В тесте Terminal Bench 2.1 у K3 — 88,3 балла, что выше показателя Fable 5 (84,6) и лишь на 0,5 балла меньше, чем у Sol (88,8).
При этом на тесте FrontierSWE K3 набрала 81,2 балла против 86,6 у Fable 5, а на HLE-Full — 43,5 против 53,3. Однако методики тестирования различались: одни модели оценивались через Claude Code, другие — через Codex или собственный инструмент KimiCode.
Кодинг и выполнение агентных задач
K3 способна вести длительные инженерные сессии с минимальным участием человека, ориентироваться в крупных репозиториях и управлять терминальными инструментами.
В тесте на оптимизацию GPU-ядер модели работали до 24 часов над четырьмя задачами, включая ядра AttnRes, KDA и MLA, на оборудовании 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 написала MiniTriton — компактный компилятор для GPU-ядер с собственным промежуточным представлением кода и генерацией PTX-кода.
Проектирование микросхем и создание игр
Для демонстрации возможностей K3 самостоятельно спроектировала чип для нейросети на собственной архитектуре. Автономный процесс занял 48 часов: модель использовала открытые инструменты для анализа данных и библиотеку Nangate 45 нм. Чип площадью 4 мм² работает на частоте 100 МГц и выдает более 8700 токенов в секунду в симуляции. Он содержит 1,46 миллиона стандартных ячеек, 0,277 МБ SRAM и массив INT4 MAC со встроенной деквантизацией.
Кроме того, K3 сочетает 3D-рассуждение, код и распознавание изображений для создания игровых и интерактивных прототипов на основе концептов, картинок 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 несостыковки 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 циклов рекурсивного самоулучшения, обработав более 11 000 страниц из 87 квартальных отчетов и 99 оригинальных PDF-файлов.
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
Разработчики отметили, что K3 чувствительна к потере истории рассуждений при смене агентной среды в середине сессии и может проявлять излишнюю 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 триллионом параметров, которая быстро стала одной из ведущих открытых систем для агентных задач.
Популярные лонгриды:
