Moonshot AI выпустил крупнейшую открытую ИИ-модель Kimi K3

Заметное событие всколыхнуло криптовалютные рынки. Китайский ИИ-стартап Moonshot AI представил Kimi K3 — первую в мире открытую модель класса 3T с 2,8 трлн параметров, нативным зрением и контекстом на 1 млн токенов. По собственным оценкам проекта, в общем зачете она уступила только проприетарным Claude Fable 5 и GPT 5. Kimi K3 построена на новой архитектуре Kimi Delta Attention (KDA) и Attention Residuals (AttnRes).

KDA позволяет эффективнее обрабатывать длинные последовательности данных, а AttnRes извлекает нужную информацию не со всех слоев одинаково, а выборочно.  В результате модель глубже понимает контекст и сохраняет смысл даже при обработке сложных текстов. За разреженность отвечает фреймворк Stable LatentMoE: из 896 экспертов одновременно работают только 16.

Динамика рынка

Это в совокупности с новыми данными и настройками обучения дало рост эффективности в два с половиной раза по сравнению с K2. По словам разработчиков, девять из последних 12 месяцев модели Kimi удерживали рекорд по размеру среди открытых моделей. Новая модель Moonshot AI уже доступна на сайте, в Kimi Work, Code и API.

По умолчанию включен максимальный режим размышления, другие появятся позже. Полные веса и отчет выложат 27 июля. Результаты на бенчмарках На части тестов K3 показала результаты выше, чем у Fable 5 и GPT-5.

6 Sol, но на других заметно отстала. Она лидирует на SWE Marathon (42 против 35 и 39), BrowseComp (91,2 против 88 и 90,4) и Program Bench (77,8 против 76,8 и 77,6). 1 у K3 — 88,3 балла: это выше Fable 5 (84,6) и всего на 0,5 балла ниже Sol (88,8).

Влияние на рынки

При этом на FrontierSWE K3 набрала 81,2 против 86,6 у Fable 5, а на HLE-Full — 43,5 против 53,3. Методики тестирования при этом отличались: часть моделей оценивалась через Claude Code, другая — через Codex или собственный KimiCode. Кодинг и агентные задачи K3 умеет вести долгие инженерные сессии почти без участия человека, ориентироваться в больших репозиториях и управлять терминальными инструментами.

В тесте оптимизации GPU-ядер модели независимо работали до 24 часов над четырьмя задачами — включая ядра AttnRes, KDA и MLA с размерностью головы 512 — на NVIDIA H200 и GPU другого производителя. K3 показала результат на уровне Fable 5 и заметно обошла Opus 4. На поздних этапах разработки ранняя версия K3 самостоятельно выполняла большую часть такой оптимизации внутри команды Moonshot.

Отдельно модель с нуля написала MiniTriton — компактный компилятор для GPU-ядер с собственным IR-слоем поверх MLIR и генерацией PTX-кода. Проектирование чипов и разработка игр В качестве демонстрации K3 самостоятельно спроектировала чип для нейросети на собственной архитектуре. Автономный запуск занял 48 часов: модель использовала open-source EDA-инструменты и библиотеку Nangate 45 нм.

Эта перемена продолжает формировать ландшафт цифровых активов.