Moonshot AI представила Kimi K3 — модель с открытыми весами на 2,8 трлн параметров, которую в компании называют крупнейшей в своём классе. По ряду тестов она вплотную приблизилась к передовым системам из США.
Ключевые факты:
- Kimi K3 от Moonshot включает 2,8 трлн параметров и поддерживает контекст до 1 млн токенов; полная версия весов выйдет 27 июля.
- В независимых тестах модель показала результаты на уровне Opus 4.8 от Anthropic, уступив Fable 5 и GPT-5.6 Sol от OpenAI.
- Kimi K3 возглавила рейтинг Arena по фронтенд‑разработке, став самым серьёзным открытым вызовом Китая американским ИИ‑лидерам.
Запуск Kimi K3
Moonshot выпустила Kimi K3 16 июля через собственное приложение и интерфейсы, а полную публикацию весов под разрешительной лицензией назначила на 27 июля. Пекинский стартап при поддержке Alibaba построил модель по архитектуре Mixture-of-Experts: для обработки каждого токена активируются лишь 16 из 896 «экспертов».
Окно контекста в 1 млн токенов позволяет Kimi K3 за один проход разбирать крупные кодовые базы и объёмные документы — ключевая возможность для задач в разработке ПО и работе с корпоративными знаниями. Модель изначально поддерживает текст, изображения и видео; в Moonshot позиционируют её как самый продвинутый релиз на сегодня. Масштаб в 2,8 трлн параметров заметно опережает DeepSeek V4 Pro с примерно 1,6 трлн параметров. Доступ по API стартует с $3 за 1 млн входных токенов и $15 за 1 млн выходных.
Moonshot вывела премьеру за несколько дней до старта Всемирной конференции по искусственному интеллекту (WAIC) в Шанхае, усилив конкурентную интригу.
Также читайте: Solana возвращает $77 на фоне всплеска DEX‑объёмов до $4,15 млрд
Бенчмарки: выход на фронтир
По данным Artificial Analysis, которая оценивала модель, Kimi K3 набрала 57 баллов в их индексе «интеллекта» — это близко к Anthropic Opus 4.8, но ниже Fable 5 и OpenAI GPT-5.6 Sol. В отдельном наборе тестов, имитирующих реальные рабочие задачи, Kimi K3 заняла третье место, обойдя Opus 4.8. Разработчики на платформе Arena вывели её в лидеры по фронтенд‑программированию — выше всех протестированных американских моделей.
Значимость этих рейтингов усиливается тем, что открытые веса позволяют разработчикам скачивать и модифицировать модель локально, а не только арендовать её через облако. В такой конфигурации конкурентное преимущество лабораторий смещается с чистого качества модели в сторону стоимости развертывания и масштабируемости. Для команд, строящих ИИ‑агентов, появление столь крупной модели с разрешительной лицензией снимает ключевой барьер входа.
Возвращение Moonshot
Аналитики всё же призывают к осторожности и подчеркивают, что значительная часть метрик пока исходит от самой компании, а независимых измерений мало из‑за свежести релиза. Один из руководителей Moonshot сравнил число параметров с количеством нейронных связей в мозге, утверждая, что их рост расширяет «память» модели и глубину рассуждений. Тестировщики, впрочем, отмечают более высокую частоту галлюцинаций по сравнению с предыдущей версией Kimi.
Запуск Kimi K3 стал кульминацией разворота для Moonshot: за последние 18 месяцев её позиции заметно ослабли на фоне рывка DeepSeek, вышедшей в лидеры китайского open‑source‑сегмента. Линейка Kimi K2 позволила лаборатории сохранить присутствие в повестке, а Kimi K3 приблизила китайскую открытую экосистему к закрытым проприетарным системам, с которыми она долго не могла конкурировать по уровню.
Читайте далее: SpaceX теряет более $800 млрд капитализации по мере падения акций ниже цены IPO