Kimi K3: Moonshot AI, 2,8 Trilyon Parametreli Modelin Ağırlıklarını Açık Kaynak Olarak Yayınladı
Moonshot AI
DeepSeek
Anthropic
OpenAI
Moonshot AI, Kimi K3 adlı 2,8 trilyon parametreli Uzmanlar Karışımı (Mixture of Experts - MoE) modelinin açık ağırlıklarını, bir teknik rapor ve üç dahili araçla birlikte yayınladı. Bağımsız kıyaslamalarda, Yapay Zeka Analiz endeksinde 57 puanla açık modeller arasında birinci sırada yer alan model, 1,4 TB ağırlık boyutu nedeniyle pratik dağıtım için çoklu GPU sunucuları gerektiriyor.
27 Temmuz'da Moonshot AI, 2,8 trilyon parametreli, 896 uzmanlı (token başına 16 aktif, ~50 milyar aktif parametre) ve 1 milyon token bağlamına sahip bir MoE modeli olan Kimi K3'ün ağırlıklarını yayınladı. Model, Artificial Analysis endeksinde 57 puan alarak dördüncü sıraya yerleşti ve açık modeller arasında birinci oldu; GLM-5.2 (51) ve DeepSeek V4 Pro'yu (44) geride bıraktı. Ayrıca LMArena Frontend Code Arena'da zirveye çıktı ve kör karşılaştırmaların %76'sında Claude Fable 5'i yendi. Mimari, Kimi Delta Attention ve Attention Residuals'ı kullanıyor; şirketin iç raporuna göre K2'ye kıyasla 2,5 kat ölçekleme verimliliği sağladığı iddia ediliyor. Ağırlıklar, MXFP4 nicelemede bile yaklaşık 1,4 TB yer kaplıyor ve çoklu GPU sunucu yapılandırmaları gerektiriyor. Moonshot ayrıca FlashKDA (dikkat için CUDA çekirdekleri), MoonEP (uzman paralelliği kütüphanesi) ve AgentENV (ajan eğitimi için kum havuzu ortamı) kaynaklarını da açtı. Lisans özeldir; aylık 100 milyondan fazla aktif kullanıcıya veya aylık 20 milyon dolar gelire sahip ürünler için marka gösterimi gerektirir ve MaaS sağlayıcıları için ayrı anlaşmalar şart koşar. Together AI, Fireworks, DigitalOcean, Nebius, Baseten, Modal ve vLLM tarafından destek duyuruldu. API fiyatlandırması, milyon giriş tokenı başına 3 dolar, milyon çıkış tokenı başına 15 dolar ve önbelleğe alınmış giriş tokenı başına 0,30 dolardır.
Kaynak: Habr — хаб ИИ —
orijinal