Китайська лабораторія штучного інтелекту Moonshot AI представила Kimi K3 16 липня 2026 року, випустивши те, що вона називає «першою у світі відкритою моделлю 3T-класу» — системою з 2,8 трильйонами параметрів, яка скорочує розрив із найпотужнішими пропрієтарними моделями від Anthropic і OpenAI. Запуск одразу став одним із найбільш обговорюваних випусків штучного інтелекту року, досягнувши вершини Hacker News і отримавши висвітлення Reuters, Bloomberg і The New York Times.

Для ширшого [індустрії штучного інтелекту] (https://aibuzzwire.news) Kimi K3 має значення, оскільки він різко розсуває межі відкритих моделей, водночас спонукаючи до нової дискусії щодо того, чи можуть вільно завантажувані системи відповідати закритим. Moonshot каже, що повна вага моделі буде опублікована до 27 липня 2026 року.

Відкрита модель із 2,8 трильйонами параметрів

Згідно з технічним оголошенням Moonshot, Kimi K3 — це модель із 2,8 трильйонами параметрів, побудована на двох оновлених архітектурах, які компанія називає Kimi Delta Attention (KDA) і Attention Residuals (AttnRes). Він використовує дизайн Mixture-of-Experts (MoE), який активує лише 16 із 896 експертів для будь-якого заданого токена в поєднанні з тим, що Moonshot описує як стабільну структуру LatentMoE. Компанія стверджує, що ці зміни дають приблизно 2,5-кратне покращення загальної ефективності масштабування порівняно з попередньою моделлю Kimi K2.

Модель також постачається з вбудованими можливостями бачення та контекстним вікном у один мільйон токенів. Аналітик Саймон Віллісон, написавши у своєму веб-блозі, зазначив, що Kimi K3 бере корону відкритого розміру від DeepSeek v4 Pro з 1,6 трильйонами параметрів — «більш ніж вдвічі більше» від Kimi K2.6 з 1 трильйоном параметрів, який йому передував.

Moonshot розглядає випуск як останній крок у постійному поштовху до масштабування, кажучи, що протягом дев’яти з останніх дванадцяти місяців його моделі встановлювали верхню межу розмірів відкритих моделей.

Як це порівнюється за тестами

Власний набір оцінок Moonshot показує, що загальна продуктивність Kimi K3 поступається лише двом власним системам — Claude Fable 5 від Anthropic і GPT-5.6 Sol від OpenAI — у той час як він стабільно перевершує інші перевірені моделі, включаючи Claude Opus 4.8 і GPT-5.5. Аналіз третьої сторони широко відстежує ці заяви.

Незалежний сервіс оцінювання Artificial Analysis повідомив, що на своєму приватному довгостроковому тесті знань і роботи Kimi K3 досяг загального Elo 1547 — це стрибок на 732 бали в порівнянні з Kimi K2.6 і поступається лише Claude Fable 5. На арені Frontend Code Arena.ai Kimi K3 піднявся на перше місце, випередивши навіть Claude Fable 5, згідно з публікацією в таблиці лідерів, яка отримав широке поширення після запуску.

Ціноутворення є важливою частиною історії. Artificial Analysis встановив середню вартість виконання завдання на рівні 0,94 дол. США, що можна порівняти з 1,04 дол. США для GPT-5.6 Sol і приблизно вдвічі від 1,80 дол. США для Claude Opus 4.8, водночас зазначивши, що Kimi K3 використовував на 21% менше вихідних токенів, ніж його попередник. На основі токена ціна моделі становить 3 долари США за мільйон вхідних токенів і 15 доларів США за мільйон вихідних токенів — такий самий рівень, як серія Claude Sonnet від Anthropic і, як зазначив Віллісон, найдорожча модель, випущена китайською лабораторією штучного інтелекту на сьогоднішній день, порівняно з 0,95 $/4 $ у Kimi K2.6.

Кодування Agentic і компілятор, який він створив сам

Велика частина оголошення Moonshot була зосереджена не на тестах чат-ботів, а на довгострокових агентських завданнях. У компанії стверджують, що Kimi K3 може підтримувати розширені сеанси проектування, навігацію у великих сховищах коду та оркеструвати термінальні інструменти з мінімальним людським контролем.

Під час однієї демонстрації Moonshot сказав, що рання версія Kimi K3 впоралася з більшою частиною власної роботи команди над оптимізацією ядра графічного процесора на пізній стадії розробки. В іншому модель створила «MiniTriton», компактний компілятор графічного процесора, подібний до Triton, із власним проміжним представленням на рівні плитки, проходами оптимізації та конвеєром генерації коду PTX. Moonshot стверджує, що MiniTriton відповідає або перевершує встановлені стеки Triton і torch.compile за підтримуваними еталонними тестами та тривалим наскрізним навчанням nanoGPT зі стабільною конвергенцією.

Компанія також продемонструвала вражаючий доказ концепції дизайну мікросхем. Повідомляється, що за один 48-годинний автономний прогін Kimi K3 розробив, оптимізував і перевірив чіп, створений для обслуговування наномоделі на власній архітектурі, використовуючи інструменти EDA з відкритим вихідним кодом у 45-нм бібліотеці Nangate. Moonshot сказав, що конструкція закриває синхронізацію на 100 МГц в межах 4 мм² і підтримує понад 8700 маркерів на секунду пропускної здатності декодування в моделюванні.

Щодо дослідницької сторони, Moonshot сказав, що Kimi K3 відтворив універсальні зв’язки I-Love-Q з обчислювальної астрофізики приблизно за дві години — робота, за оцінками компанії, зазвичай займе в дослідника один-два тижні — шляхом перехресної перевірки понад 20 статей, впровадження повного числового конвеєра в більш ніж 300 рівняннях стану та написання понад 3000 рядків на Python.

Відкриті дебати повертаються

Поява Kimi K3 знову розпалює дискусію, яка тривала до 2026 року, оскільки китайські лабораторії неодноразово закривали — або, здавалося, скорочували — дистанцію з прикордонними моделями США. Тепер шаблон знайомий: китайський випуск публікує цифри, які повідомляють самі, у верхній частині таблиці лідерів, західні лабораторії наголошують на своїй власній перевагі, що все ще зростає, а компанії зважують вартість і відкритість проти сирих можливостей.

Ця напруга помітна в ціноутворенні. Модель, яка знижує вартість Claude Opus 4.8 за ціною виконання завдання, але наближається до його можливостей, але коштує більше, ніж будь-який попередній китайський випуск, відображає впевненість Moonshot у тому, що він може мати найвищі ціни навіть у відкритій екосистемі. Віллісон застеріг від надто багато читання в будь-якому окремому тесті — його тривалий тест «пелікан на велосипеді», як він писав, більше не корелює з реальною якістю, — але сказав, що реліз все ще винагороджує практичне тестування.

Kimi K3 вже доступний через Kimi.com, робочий агент Kimi Work, інструмент розробника Kimi Code та API Kimi. Moonshot заявив, що співпрацює з партнерами з висновків і розробниками відкритого коду, щоб забезпечити надійне розгортання перед випуском повних ваг.

Будьте попереду ШІ

Слідкуйте за AI Buzz Wire, щоб дізнаватися про події, що формують глобальну гонку штучного інтелекту, щоб постійно висвітлювати випуски моделей, тестові битви та відкриту вагу.

Читати більше новин про моделі ШІ →