চাইনিজ AI ল্যাব মুনশট AI 16 জুলাই, 2026-এ Kimi K3 উন্মোচন করে, যাকে "বিশ্বের প্রথম ওপেন 3T-শ্রেণীর মডেল" বলে অভিহিত করে — একটি 2.8-ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার সিস্টেম যা নৃতাত্ত্বিক এবং ওপেনএআই-এর সবচেয়ে শক্তিশালী মালিকানাধীন মডেলগুলির সাথে ব্যবধানকে সংকুচিত করে। লঞ্চটি অবিলম্বে বছরের সবচেয়ে আলোচিত এআই রিলিজগুলির মধ্যে একটি হয়ে ওঠে, হ্যাকার নিউজের শীর্ষে পৌঁছে এবং রয়টার্স, ব্লুমবার্গ এবং দ্য নিউ ইয়র্ক টাইমস থেকে কভারেজ অর্জন করে।
বৃহত্তর AI শিল্প কভারেজ জন্য, Kimi K3 গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি খোলা ওজনের মডেলগুলির সীমানাকে তীব্রভাবে উচ্চতর করে এবং অবাধে ডাউনলোডযোগ্য সিস্টেমগুলি বন্ধ হওয়াগুলির সাথে মেলে কিনা তা নিয়ে একটি নতুন বিতর্ককে বাধ্য করে৷ মুনশট বলছে 27 জুলাই, 2026 এর মধ্যে সম্পূর্ণ মডেলের ওজন প্রকাশ করা হবে।
একটি 2.8-ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার ওপেন মডেল
মুনশটের প্রযুক্তিগত ঘোষণা অনুসারে, কিমি কে 3 হল একটি 2.8-ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার মডেল যা দুটি স্থাপত্য আপডেটের উপর নির্মিত যা কোম্পানি কিমি ডেল্টা অ্যাটেনশন (KDA) এবং অ্যাটেনশন রেসিডুয়াল (AttnRes) বলে। এটি একটি মিক্সচার-অফ-এক্সপার্টস (MoE) ডিজাইন ব্যবহার করে যা যেকোন টোকেনের জন্য 896 বিশেষজ্ঞের মধ্যে শুধুমাত্র 16 জনকে সক্রিয় করে, যা Moonshot একটি স্থিতিশীল LatentMoE ফ্রেমওয়ার্ক হিসাবে বর্ণনা করে। কোম্পানি দাবি করে যে এই পরিবর্তনগুলি তার আগের কিমি K2 মডেলের তুলনায় সামগ্রিক স্কেলিং দক্ষতায় মোটামুটি 2.5x উন্নতি করেছে।
মডেলটি নেটিভ ভিশন ক্ষমতা এবং এক-মিলিয়ন-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো সহ পাঠানো হয়। বিশ্লেষক সাইমন উইলিসন, তার ওয়েবলগে লিখেছেন, উল্লেখ করেছেন যে কিমি K3 ডিপসিকের 1.6-ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার v4 প্রো থেকে উন্মুক্ত-আকারের মুকুটটি নিয়েছে — 1-ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার কিমি K2.6 এর "আকারের দ্বিগুণেরও বেশি" যা এর আগে ছিল।
মুনশট রিলিজটিকে একটি টেকসই স্কেলিং পুশের সর্বশেষ পদক্ষেপ হিসাবে ফ্রেম করেছে, বলেছে যে গত বারো মাসের মধ্যে নয়টি ধরে এর মডেলগুলি খোলা-মডেলের আকারের উপরের সীমা নির্ধারণ করেছে।
বেঞ্চমার্কে এটি কীভাবে তুলনা করে
মুনশটের নিজস্ব মূল্যায়ন স্যুট কিমি K3-এর সামগ্রিক কর্মক্ষমতাকে শুধুমাত্র দুটি মালিকানাধীন সিস্টেমের পিছনে রাখে — অ্যানথ্রপিকের ক্লড ফেবল 5 এবং ওপেনএআই-এর GPT-5.6 সল — যখন এটি ধারাবাহিকভাবে ক্লাউড ওপাস 4.8 এবং GPT-5.5 সহ অন্যান্য পরীক্ষিত মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে যায়। তৃতীয় পক্ষের বিশ্লেষণ বিস্তৃতভাবে সেই দাবিগুলিকে ট্র্যাক করে৷
স্বাধীন মূল্যায়ন পরিষেবা কৃত্রিম বিশ্লেষণ জানিয়েছে যে তার ব্যক্তিগত দীর্ঘ-দিগন্ত জ্ঞান-কাজের বেঞ্চমার্কে, কিমি K3 সামগ্রিকভাবে 1547-এর ইলোতে পৌঁছেছে — কিমি K2.6-এর উপরে 732 পয়েন্টের লাফ এবং শুধুমাত্র ক্লড ফেবল 5 এর পিছনে। Arena.ai-এর ফ্রন্টেন্ড কোড এরেনাতে, কিমি K3 নম্বরে ক্লাউড-এর উপরে, এমনকি ক্লাউড ফেবল 5-এর উপরে। 5, একটি লিডারবোর্ড পোস্ট অনুসারে যা লঞ্চের পরে ব্যাপকভাবে প্রচারিত হয়েছিল।
দাম গল্পের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ। কৃত্রিম বিশ্লেষণে প্রতি টাস্কের গড় খরচ হয়েছে $0.94, GPT-5.6 Sol এর $1.04 এর সাথে তুলনীয় এবং Claude Opus 4.8 এর $1.80 এর মোটামুটি অর্ধেক, যেখানে উল্লেখ করা হয়েছে যে Kimi K3 তার পূর্বসূরির তুলনায় 21% কম আউটপুট টোকেন ব্যবহার করেছে। প্রতি-টোকেন ভিত্তিতে মডেলটির মূল্য $3 প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন এবং $15 প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন - অ্যানথ্রপিকের ক্লড সনেট সিরিজের মতো একই স্তর এবং উইলিসন যেমন দেখেছেন, কিমি K2.6 এর $0.95/$4 থেকে এখন পর্যন্ত একটি চীনা AI ল্যাব দ্বারা প্রকাশিত সবচেয়ে ব্যয়বহুল মডেল।
এজেন্টিক কোডিং এবং একটি কম্পাইলার এটি নিজেই তৈরি করেছে
মুনশটের বেশিরভাগ ঘোষণা চ্যাটবট বেঞ্চমার্কের উপর নয় বরং দীর্ঘ-দিগন্তের এজেন্টিক কাজগুলিতে ফোকাস করেছে। কোম্পানি বলেছে কিমি K3 বর্ধিত প্রকৌশল সেশন বজায় রাখতে পারে, বড় কোড রিপোজিটরি নেভিগেট করতে পারে এবং ন্যূনতম মানব তদারকির সাথে টার্মিনাল টুল অর্কেস্ট্রেট করতে পারে।
একটি প্রদর্শনীতে, মুনশট বলেছে যে কিমি কে 3 এর একটি প্রাথমিক সংস্করণ শেষ পর্যায়ে বিকাশের সময় দলের নিজস্ব GPU কার্নেল অপ্টিমাইজেশনের বেশিরভাগ কাজ পরিচালনা করে। অন্যটিতে, মডেলটি "মিনিট্রিটন" তৈরি করেছে, একটি কমপ্যাক্ট ট্রাইটনের মতো জিপিইউ কম্পাইলার যার নিজস্ব টাইল-স্তরের মধ্যবর্তী উপস্থাপনা, অপ্টিমাইজেশন পাস এবং PTX কোড-জেনারেশন পাইপলাইন। মুনশট দাবি করেছে যে মিনিট্রিটন প্রতিষ্ঠিত ট্রাইটন এবং টর্চ ডট কম্পাইল স্ট্যাকগুলির সাথে সমর্থিত ছাদের বেঞ্চমার্কের সাথে মিলে গেছে বা পরাজিত করেছে এবং স্থিতিশীল কনভারজেন্স সহ টেকসই এন্ড-টু-এন্ড ন্যানোজিপিটি প্রশিক্ষণ।
কোম্পানিটি চিপ ডিজাইনে ধারণার একটি আকর্ষণীয় প্রমাণও প্রদর্শন করেছে। একক 48-ঘন্টা স্বায়ত্তশাসিত দৌড়ে, কিমি K3 ন্যাংগেট 45nm লাইব্রেরিতে ওপেন-সোর্স EDA টুল ব্যবহার করে তার নিজস্ব আর্কিটেকচারে একটি ন্যানো মডেল পরিবেশন করার জন্য নির্মিত একটি চিপ ডিজাইন, অপ্টিমাইজ এবং যাচাই করেছে। মুনশট বলেছে যে ডিজাইনটি 4 mm² এর মধ্যে 100 MHz এ টাইমিং বন্ধ করে এবং সিমুলেশনে ডিকোড থ্রুপুট প্রতি সেকেন্ডে 8,700 টোকেন ধরে রাখে।
গবেষণার দিক থেকে, মুনশট বলেন, কিমি K3 কম্পিউটেশনাল অ্যাস্ট্রোফিজিক্স থেকে প্রায় দুই ঘণ্টার মধ্যে I-Love-Q সার্বজনীন সম্পর্ক পুনরুত্পাদন করেছে — কোম্পানির অনুমান করা হয়েছে যে কাজটি একজন গবেষককে সাধারণত এক থেকে দুই সপ্তাহ সময় লাগবে — 20টিরও বেশি কাগজপত্র ক্রস-ভ্যালিডেশন করে, 300-300-এর বেশি রাজ্য জুড়ে একটি পূর্ণ সংখ্যাসূচক পাইপলাইন বাস্তবায়ন করে, পাইথন।
ওপেন-ওয়েট বিতর্ক ফিরে আসে
কিমি K3 এর আগমন একটি বিতর্ককে নতুন করে তুলেছে যা 2026 জুড়ে চলেছিল কারণ চীনা ল্যাবগুলি বারবার বন্ধ হয়ে গেছে — বা বন্ধ হয়ে গেছে — মার্কিন সীমান্ত মডেলগুলির সাথে দূরত্ব। প্যাটার্নটি এখন পরিচিত: একটি চীনা রিলিজ লিডারবোর্ডের শীর্ষের কাছে স্ব-প্রতিবেদিত সংখ্যা পোস্ট করে, পশ্চিমা ল্যাবগুলি তাদের এখনও ক্রমবর্ধমান মালিকানা প্রান্তের উপর জোর দেয়, এবং ব্যবসাগুলি কাঁচা সামর্থ্যের বিপরীতে খরচ এবং খোলামেলাকে ওজন করে।
মূল্য নির্ধারণে সেই উত্তেজনা দৃশ্যমান। একটি মডেল যা ক্লাউড ওপাস 4.8-কে খরচ-প্রতি-টাস্কে কম করে তার ক্ষমতার কাছাকাছি, তবুও আগের যেকোনো চীনা রিলিজের চেয়ে বেশি চার্জ করে, এটি মুনশটের আত্মবিশ্বাসকে প্রতিফলিত করে যে এটি একটি উন্মুক্ত ইকোসিস্টেমেও প্রিমিয়াম মূল্য নির্ধারণ করতে পারে। উইলিসন যেকোন একক বেঞ্চমার্কে খুব বেশি পড়ার বিরুদ্ধে সতর্ক করেছিলেন - তার দীর্ঘকাল ধরে চলমান "বাইসাইকেলে পেলিকান" পরীক্ষা, তিনি লিখেছেন, বাস্তব-বিশ্বের মানের সাথে আর নির্ভরযোগ্যভাবে সম্পর্কযুক্ত নয় - তবে বলেছিলেন যে মুক্তি এখনও হাতে-কলমে পরীক্ষায় পুরস্কৃত হয়েছে।
Kimi K3 এখন Kimi.com, কিমি ওয়ার্ক ডেস্কটপ এজেন্ট, কিমি কোড ডেভেলপার টুল এবং কিমি API-এর মাধ্যমে উপলব্ধ। মুনশট বলেছে যে এটি সম্পূর্ণ ওজন প্রকাশের আগে একটি নির্ভরযোগ্য রোলআউট নিশ্চিত করতে অনুমান অংশীদার এবং ওপেন-সোর্স রক্ষণাবেক্ষণকারীদের সাথে কাজ করছে।
এআই থেকে এগিয়ে থাকুন
মডেল রিলিজ, বেঞ্চমার্ক যুদ্ধ এবং ওপেন-ওয়েট ফ্রন্টিয়ারের চলমান কভারেজের জন্য, গ্লোবাল আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স রেসের উন্নয়নের জন্য AI Buzz Wire অনুসরণ করুন।
আরও এআই মডেলের খবর পড়ুন →
