Kimi K3. Что умеет новая китайская флагманская нейросеть?
В сети разлетаются ролики, где нейросеть «одним запросом создаёт Counter-Strike и macOS». Это преувеличение. Но реальные возможности Kimi K3, пожалуй, даже интереснее.
Чем Kimi K3 отличается от обычных LLM?
🧠 2,8 трлн параметров
Это одна из крупнейших моделей своего класса. Но все параметры одновременно не используются: K3 построена по архитектуре Mixture of Experts и для обработки каждого токена активирует 16 из 896 специализированных экспертов. Это позволяет масштабировать интеллект без пропорционального роста вычислений на каждый запрос.
📚 Контекст до миллиона токенов
Модель может удерживать огромные репозитории, документы, историю действий и результаты предыдущих экспериментов. Это важно не для написания длинных текстов, а для проектов, где агент должен часами сохранять контекст работы.
👁 Встроенное визуальное восприятие
K3 понимает изображения и видео. Агент может написать интерфейс, запустить его, посмотреть скриншот, заметить визуальную ошибку и исправить код.
⏳ Длительная автономная работа
K3 специально обучалась для long-horizon-задач: навигации по крупным репозиториям, работы с терминалом, многократного тестирования гипотез и исправления собственных ошибок с минимальным участием человека.
Уже есть интересные и «вирусные» примеры:
1️⃣ Браузерная версия Counter-Strike
Это оказалась не полноценная CS2 и не one-shot-разработка. За несколько итераций агент собрал браузерный гибрид Counter-Strike и Portal: оружие, противников, порталы и трёхмерный уровень.
2️⃣ Веб-симуляция macOS
K3 не создавала операционную систему с ядром, процессами и управлением памятью. Она разработала интерактивную веб-среду, внешне похожую на macOS: окна, приложения, анимации и визуальные эффекты.
3️⃣ GPU-компилятор с нуля
K3 разработала MiniTriton — компактный аналог Triton с собственным языком, промежуточным представлением, оптимизациями и генерацией PTX-кода для видеокарт NVIDIA.
Компилятор смог обеспечить обучение nanoGPT, а на отдельных тестах показал производительность на уровне Triton и torch.compile.
4️⃣ Проектирование чипа за 48 часов
Во время одного автономного запуска агент спроектировал и проверил в симуляции ускоритель для небольшой нейросети.
Он использовал открытые EDA-инструменты, разместил около 1,46 млн стандартных ячеек и получил расчётную производительность более 8 700 токенов в секунду.
Важно: физически чип не производился. Речь идёт о проектировании, синтезе и симуляции.
UPDATE: Moonshot AI закрыли продажи на свои подписки. Их новая модель резко стрельнула, и у них закончились вычислительные мощности.
Крупные ИИ-компании так ещё никогда не делали. В похожих случаях обычно урезают производительность нейронок или ограничивают использование.
#релиз
💬 ген ии | MAX
В сети разлетаются ролики, где нейросеть «одним запросом создаёт Counter-Strike и macOS». Это преувеличение. Но реальные возможности Kimi K3, пожалуй, даже интереснее.
Kimi K3 - новая флагманская ИИ-модель китайской компании Moonshot AI, выпущенная 16 июля 2026 года. Она ориентирована не столько на обычный чат, сколько на длительную автономную работу: программирование, исследования, анализ документов и создание готовых цифровых продуктов.
Чем Kimi K3 отличается от обычных LLM?
🧠 2,8 трлн параметров
Это одна из крупнейших моделей своего класса. Но все параметры одновременно не используются: K3 построена по архитектуре Mixture of Experts и для обработки каждого токена активирует 16 из 896 специализированных экспертов. Это позволяет масштабировать интеллект без пропорционального роста вычислений на каждый запрос.
📚 Контекст до миллиона токенов
Модель может удерживать огромные репозитории, документы, историю действий и результаты предыдущих экспериментов. Это важно не для написания длинных текстов, а для проектов, где агент должен часами сохранять контекст работы.
👁 Встроенное визуальное восприятие
K3 понимает изображения и видео. Агент может написать интерфейс, запустить его, посмотреть скриншот, заметить визуальную ошибку и исправить код.
⏳ Длительная автономная работа
K3 специально обучалась для long-horizon-задач: навигации по крупным репозиториям, работы с терминалом, многократного тестирования гипотез и исправления собственных ошибок с минимальным участием человека.
Уже есть интересные и «вирусные» примеры:
1️⃣ Браузерная версия Counter-Strike
Это оказалась не полноценная CS2 и не one-shot-разработка. За несколько итераций агент собрал браузерный гибрид Counter-Strike и Portal: оружие, противников, порталы и трёхмерный уровень.
2️⃣ Веб-симуляция macOS
K3 не создавала операционную систему с ядром, процессами и управлением памятью. Она разработала интерактивную веб-среду, внешне похожую на macOS: окна, приложения, анимации и визуальные эффекты.
3️⃣ GPU-компилятор с нуля
K3 разработала MiniTriton — компактный аналог Triton с собственным языком, промежуточным представлением, оптимизациями и генерацией PTX-кода для видеокарт NVIDIA.
Компилятор смог обеспечить обучение nanoGPT, а на отдельных тестах показал производительность на уровне Triton и torch.compile.
4️⃣ Проектирование чипа за 48 часов
Во время одного автономного запуска агент спроектировал и проверил в симуляции ускоритель для небольшой нейросети.
Он использовал открытые EDA-инструменты, разместил около 1,46 млн стандартных ячеек и получил расчётную производительность более 8 700 токенов в секунду.
Важно: физически чип не производился. Речь идёт о проектировании, синтезе и симуляции.
UPDATE: Moonshot AI закрыли продажи на свои подписки. Их новая модель резко стрельнула, и у них закончились вычислительные мощности.
Крупные ИИ-компании так ещё никогда не делали. В похожих случаях обычно урезают производительность нейронок или ограничивают использование.
#релиз
💬 ген ии | MAX