){kind=icon}
Что это?
Kimi K3 — это открытая (по весам) нативно мультимодальная агентная модель от MoonshotAI — система Mixture-of-Experts на 2,8 трлн параметров, созданная для кодинга переднего края на длинных горизонтах, агентной работы со знаниями и рассуждений.
Kimi K3 — это открытая (по весам) нативно мультимодальная агентная модель от MoonshotAI — система Mixture-of-Experts на 2,8 трлн параметров, созданная для кодинга переднего края на длинных горизонтах, агентной работы со знаниями и рассуждений.Это готовый чатбот, которым можно просто пользоваться, или то, что мне нужно запускать самому?Это релиз сырых весов модели, а не хостинговый продукт — вы сами скачиваете веса и разворачиваете их под условия Kimi K3 License.
Это релиз сырых весов модели, а не хостинговый продукт — вы сами скачиваете веса и разворачиваете их под условия Kimi K3 License.Какое железо реально нужно для запуска полной модели?Благодаря разреженной MoE-архитектуре на каждый токен активируется лишь 104 млрд параметров из 2,8 трлн общих, а веса обучены с учётом квантизации MXFP4/MXFP8, чтобы уменьшить занимаемый объём; тем не менее для обслуживания модели такого размера нужна мульти-GPU инфраструктура.
Благодаря разреженной MoE-архитектуре на каждый токен активируется лишь 104 млрд параметров из 2,8 трлн общих, а веса обучены с учётом квантизации MXFP4/MXFP8, чтобы уменьшить занимаемый объём; тем не менее для обслуживания модели такого размера нужна мульти-GPU инфраструктура.Насколько модель реально разрежена — включает ли она всех экспертов сразу?Нет, на каждый токен через фреймворк Stable LatentMoE активируются лишь 16 экспертов из 896 — именно это удерживает объём эффективных вычислений в разумных пределах при 2,8 трлн параметров.
Нет, на каждый токен через фреймворк Stable LatentMoE активируются лишь 16 экспертов из 896 — именно это удерживает объём эффективных вычислений в разумных пределах при 2,8 трлн параметров.Что такое Kimi Delta Attention (KDA)?KDA — новый механизм внимания, лежащий в основе K3: он задействован в 69 из 93 слоёв наряду с Gated MLA в остальных слоях и работает в паре с Attention Residuals (AttnRes) для повышения эффективности масштабирования.
KDA — новый механизм внимания, лежащий в основе K3: он задействован в 69 из 93 слоёв наряду с Gated MLA в остальных слоях и работает в паре с Attention Residuals (AttnRes) для повышения эффективности масштабирования.Насколько K3 лучше предшественника Kimi K2?MoonshotAI сообщает примерно о 2,5-кратном росте общей эффективности масштабирования по сравнению с Kimi K2 за счёт новой разреженной архитектуры Stable LatentMoE.
MoonshotAI сообщает примерно о 2,5-кратном росте общей эффективности масштабирования по сравнению с Kimi K2 за счёт новой разреженной архитектуры Stable LatentMoE.Он понимает изображения и видео или только текст?K3 нативно мультимодален: он обрабатывает текст, изображения и видео в одной модели с помощью визуального энкодера MoonViT-V2 на 401 млн параметров, плюс контекстное окно в 1 млн токенов.
K3 нативно мультимодален: он обрабатывает текст, изображения и видео в одной модели с помощью визуального энкодера MoonViT-V2 на 401 млн параметров, плюс контекстное окно в 1 млн токенов.Как он выглядит на фоне Claude и GPT в кодинг-бенчмарках?На Terminal-Bench 2.1 он набирает 88.3, опережая Claude Opus 4.8 (84.6) и GPT-5.5 (83.4), и лидирует на SWE-Marathon (42.0) среди сравниваемых frontier-моделей.
На Terminal-Bench 2.1 он набирает 88.3, опережая Claude Opus 4.8 (84.6) и GPT-5.5 (83.4), и лидирует на SWE-Marathon (42.0) среди сравниваемых frontier-моделей.What are similar projects?DeepSeek-V3, ZDTaichu5.0-9B, Qwen3.8-Flash-Next, StartLux-Decision, Kimi-K2, Qwen3.8, Qwen3-VL, jeeves
DeepSeek-V3, ZDTaichu5.0-9B, Qwen3.8-Flash-Next, StartLux-Decision, Kimi-K2, Qwen3.8, Qwen3-VL, jeevesWhich topics is it in?long-horizon-agents, deep-research, open-weights, model, foundation-models, vision-language-model, mixture-of-experts, reasoning, language-model, moe, quantization, multimodal
long-horizon-agents, deep-research, open-weights, model, foundation-models, vision-language-model, mixture-of-experts, reasoning, language-model, moe, quantization, multimodal