данных, новый механизм внимания, повышающий эффективность, и инфраструктуру обучения, оптимизированную для стабильности и пропускной способности в гигантских масштабах. Эти усилия позволяют Kimi K3 достигать конкурентоспособной производительности, сохраняя экономическую эффективность. Статья подчеркивает важность инженерной строгости в развитии крупномасштабных ИИ-моделей и дает представление о практических проблемах предварительного обучения на масштабе триллиона параметров.