Moonshot AI, стартап зі штучного інтелекту з Пекіна, що отримав підтримку від Alibaba, у четвер представив Kimi K3 — модель з 2.8 трильйонами параметрів, яка, за заявами компанії, є найбільшою відкритою AI-моделлю у світі. За результатами тестів, вона демонструє продуктивність, співставну з найпотужнішими пропрієтарними системами від Anthropic та OpenAI.
Цей реліз, що відбувся напередодні World Artificial Intelligence Conference 2026 у Шанхаї, є значним кроком у глобальній гонці штучного інтелекту та визначальним моментом для руху відкритого ШІ. Він також знаменує видатне повернення компанії, ринкова позиція якої суттєво похитнулася за останні 18 місяців на тлі стрімкого злету DeepSeek.
Повні ваги моделі будуть опубліковані 27 липня, згідно з деталями, наданими дослідниками, які ознайомилися з технічною документацією компанії. Щоб протестувати Kimi K3 вже зараз, достатньо перейти на kimi.com, зареєструватися за допомогою облікового запису Google або номера телефону (без потреби вказувати платіжні дані) та почати діалог з, ймовірно, найпотужнішою відкритою моделлю, коли-небудь створеною.
Архітектура, що лежить в основі найбільшої у світі відкритої AI-моделі
Kimi K3 — це передова велика мовна модель з 2.8 трильйонами параметрів, що приблизно на 75% більше, ніж у DeepSeek V4 Pro (близько 1.6 трильйона параметрів, згідно з графіком компанії). Модель вирізняється контекстним вікном на 1 мільйон токенів, вбудованими можливостями візуального розуміння та режимом постійного міркування, який компанія називає «режимом мислення».
Модель побудована на двох ключових архітектурних інноваціях, розроблених в Moonshot AI: Kimi Delta Attention — гібридному механізмі лінійної уваги, та Attention Residuals — заміні для стандартних залишкових з’єднань, що забезпечує стабільне масштабування. Обидві техніки були раніше опубліковані як відкриті дослідження командою Moonshot на GitHub.
З точки зору API, Kimi K3 сумісна з OpenAI SDK, що знижує бар’єр інтеграції для розробників, які вже працюють з інструментами OpenAI або Anthropic. Вартість моделі становить $3 за мільйон вхідних токенів та $15 за мільйон вихідних токенів, при цьому для кешованих вхідних токенів ціна знижується до $0.30 за мільйон. Таке ціноутворення ставить її приблизно на один рівень з проміжними пропозиціями західних лабораторій, але з продуктивністю, яка, за твердженнями компанії, наближається до найвищих показників ринку. Промо-акція до 12 серпня пропонує повернення до 30% у вигляді ваучерів на API-кредити від $1000.
Як повідомляє Xinhua, представник Moonshot AI пояснив значення кількості параметрів простими словами: параметри подібні до нейронних зв’язків у людському мозку, і майже 3 трильйони таких зв’язків дозволяють моделі «зберігати більше знань і патернів, глибше розуміти та точніше відповідати».
Результати бенчмарків показують, що Kimi K3 конкурує з Claude та GPT на найвищому рівні
Результати тестів, отримані з публічних рейтингів та приватної оцінки аналітичної фірми Artificial Analysis, розповідають вражаючу історію.
На GDPval-AA v2, бенчмарку, що вимірює реальні завдання у 44 професіях та 9 великих галузях, Kimi K3 набрала 1,687 балів, посівши третє місце. Вона відстає лише від Claude Fable 5 Max (1,815) та GPT-5.6 Sol Max (1,747.8), але випереджає Claude Opus 4.8 (1,600).
На AA-Briefcase, приватному агентному бенчмарку від Artificial Analysis, розробленому для тестування довгострокової роботи зі знаннями, K3 піднялася на друге місце з 1,527 балами, випередивши GPT-5.6 Sol Max (1,495) і поступившись лише Fable 5 Max (1,587).
Ймовірно, найвражаючим досягненням є рекордна оцінка 91.2 зі 100 на BrowseComp, бенчмарку для пошуку інформації з довгою історією та високим рівнем складності.
Компанія стверджує, що досягла цього в одноагентному середовищі, використовуючи 1-мільйонний контекст без стиснення чи додаткових технік керування контекстом. Це свідчить про те, що необроблена довжина контексту в поєднанні з потужними можливостями пошуку може бути ефективнішою за складні обхідні шляхи з кількома агентами.
Як зазначив один відомий коментатор у сфері ШІ в соціальних мережах: «Відкритий код більше не відстає на пів року від закритих моделей Заходу. Перечитайте це і подумайте, що все це означає».
Це спостереження підкреслює важливість моменту. Протягом останніх трьох років відкриті моделі зазвичай значно поступалися своїм пропрієтарним аналогам. Kimi K3, схоже, майже повністю ліквідувала цей розрив.
48-годинна демонстрація автономного дизайну чипів як відображення справжніх амбіцій Moonshot
Окрім сирих показників, Moonshot AI продемонстрував прототип, який може ще краще розкрити можливості K3 та стратегічний напрямок компанії.
У демонстрації, задокументованій у технічних матеріалах компанії, Kimi K3 було поставлено завдання розробити фізичний чіп для запуску мініатюрної версії самої себе. Протягом 48 годин безперервної роботи автономного агента K3 самостійно пройшла повний цикл розробки чіпа — від архітектурного дизайну до оптимізації та верифікації, використовуючи відкриті інструменти для автоматизації електронного дизайну. Результатом став крихітний, але функціональний дизайн чіпа площею лише 4 мм², який досяг синхронізації при 100 МГц і міг декодувати понад 8,700 токенів за секунду в симуляції.
Це не виробничий чіп. Це демонстрація того, що Moonshot AI розглядає як наступний конкурентний рубіж: можливості довгострокових автономних агентів. Здатність підтримувати зв’язну, багатоетапну технічну роботу протягом 48 годин — читання документації, прийняття проектних рішень, виконання циклів верифікації та ітерація після невдач — являє собою якісний стрибок порівняно з одноразовою відповіддю на запитання, яка визначала перше покоління великих мовних моделей.
Компанія також відзначила випадок з обчислювальної астрофізики, де K3, за повідомленнями, відтворила універсальне відношення I-Love-Q — складний розрахунок, який зазвичай займає у досвідченого дослідника один-два тижні — приблизно за дві години, прочитавши та перевіривши понад 20 статей і реалізувавши повний числовий конвеєр.
Падіння та злет Moonshot AI як відображення жорстокого ринку ШІ Китаю
Щоб зрозуміти, чому Kimi K3 має значення, потрібно усвідомити, де знаходилася Moonshot AI 18 місяців тому — і як низько вона впала.
Заснована у 2023 році Яном Чжілінем, випускником Університету Цінхуа, який раніше проводив дослідження в Google і Meta, Moonshot AI швидко стала одним із найвидатніших стартапів зі штучного інтелекту в Китаї. Компанія здобула ранній успіх у 2024 році, коли користувачі масово почали використовувати її платформу Kimi для аналізу довгих текстів та пошуку за допомогою ШІ. До початку 2026 року вона залучила близько 1.5 мільярда доларів у кількох раундах, а її оцінка зросла з 2.5 до 4.3 мільярда доларів, і компанія, за чутками, шукала новий раунд за 5 мільярдів доларів.
Потім з’явився DeepSeek. Випуск низьковартісної моделі R1 від DeepSeek у січні 2025 року зруйнував весь китайський ландшафт ШІ, і Moonshot AI зазнала одного з найсильніших ударів. Kimi, яка займала третє місце за місячною активністю користувачів у Китаї, опустилася на сьоме. Стратегічний поворот компанії до відкритих моделей — починаючи з Kimi K2 у липні 2025 року та прискорюючись з K2.5 у січні 2026 року — був значною мірою зусиллям для відновлення актуальності.
Kimi K3 є кульмінацією цих зусиль, а величезний масштаб моделі свідчить про те, що Moonshot AI планувала цей крок давно. Навчання моделі з 2.8 трильйонами параметрів вимагає величезних обчислювальних ресурсів та місяців підготовки, що означає, що архітектурні рішення та рішення щодо інфраструктури, які лежать в основі K3, ймовірно, були прийняті задовго до того, як модель стала загальнодоступною.
Чому відкриття найбільшої у світі моделі — це геополітичний хід у шахи
Рішення опублікувати повні ваги K3 27 липня є стратегічно важливим і заслуговує на уважний аналіз.
Власний графік компанії, що показує масштаб відкритих моделей, позиціонує K3 як вражаючий виняток, що значно перевершує конкурентів, таких як DeepSeek (1.6T), Xiaomi (1.02T) та Alibaba (397B). Публікуючи найбільшу у світі відкриту модель, Moonshot AI прагне стати центром тяжіння для світової спільноти розробників відкритого ШІ.
Це відповідає ширшій тенденції серед китайських компаній, що займаються ШІ. Як зазначає Reuters, відкриття доступу дозволяє компаніям «демонструвати свої технологічні можливості, розширювати спільноти розробників та свій глобальний вплив — стратегія, яка, ймовірно, допоможе Китаю протистояти зусиллям США з обмеження технологічного прогресу Пекіна». DeepSeek, Alibaba, Tencent та Baidu вже випустили відкриті моделі. Але жодна з них не досягла такого параметра.
Для керівників корпоративних технологій наслідки є конкретними. Відкрита модель з 2.8 трильйонами параметрів, що демонструє майже передову продуктивність, створює нові можливості для компаній, які прагнуть доопрацьовувати, самостійно розміщувати або створювати пропрієтарні системи на основі потужної базової моделі — без прив’язки до API-контрактів з OpenAI або Anthropic. Компроміс, звісно, полягає в тому, що керування моделлю такого масштабу вимагає значної GPU-інфраструктури. Інференс при 2.8 трильйонах параметрів — це не те, що можна запустити на одному серверному стійці.
Тим не менш, Moonshot AI демонструє усвідомлення цього виклику. Їхній проєкт Mooncake, який отримав нагороду за найкращу статтю на FAST 2025, започаткував сегментований сервінг для великих мовних моделей на основі KV-кешу — архітектуру, спеціально розроблену для того, щоб зробити інференс у надвеликому масштабі більш практичним та економічно ефективним.
Kimi Code та трирівнева лінійка моделей формують основу корпоративної стратегії Moonshot
Поряд з K3, Moonshot AI продовжує активно інвестувати у свою екосистему кодувальних агентів. Kimi Code, відкритий інструмент компанії для кодування, що конкурує з Claude Code від Anthropic та Gemini CLI від Google, отримав два значних оновлення одночасно з запуском K3 — версії 0.25.0 та 0.26.0. Вони включають розширені інструменти для під агентів, керування фоновими завданнями та виправлення безпеки.
Kimi Code CLI зібрав понад 3100 зірок на GitHub і підтримує інтеграцію з VSCode, Cursor та Zed. Останній реліз розширив набір інструментів для «кодувального субагента», додавши фонові завдання, списки справ, режим планування, виклик навичок та вкладені агенти — фактично перетворюючи кодувальний агент на багатошарову автономну систему, здатну керувати складними проектами програмної інженерії з мінімальним втручанням людини.
Це не випадковість. Кодувальні інструменти стали критичним джерелом доходу для AI-лабораторій. Як стало відомо в січні від Anthropic, Claude Code досяг 1 мільярда доларів щорічного повторюваного доходу. Створюючи Kimi Code як відкриту альтернативу, яка за замовчуванням використовує власні моделі Kimi — але підтримує інших постачальників — Moonshot AI позиціонує себе для захоплення робочих процесів розробників і, зрештою, корпоративних контрактів.
Лінійка моделей компанії тепер включає три рівні: K3 як флагман ($3/$15 за мільйон токенів для вхідних/вихідних даних), K2.7 Code як спеціалізована модель для кодування ($0.95/$4) та K2.6 як загальнопризначена опція ($0.95/$4). Усі три підтримують контекстні вікна від 256 000 токенів і вище, причому K3 пропонує повне 1-мільйонне вікно. Кешування контексту відбувається автоматично — без потреби в ID кешу, TTL чи додаткових параметрах, що є невеликою, але значущою перевагою для досвіду розробника порівняно з конкурентами, які вимагають явного керування кешем.
Що Kimi K3 означає для майбутнього корпоративного ШІ та глобального ландшафту моделей
Випуск Kimi K3 змушує переглянути кілька припущень, якими керувалися корпоративні стратегії в галузі ШІ.
Розрив у продуктивності між відкритими та пропрієтарними моделями фактично закрився на передовому рубежі. Якщо показники бенчмарків K3 підтвердяться незалежною оцінкою — і особливо після того, як відкриті ваги стануть доступними для тестування спільнотою 27 липня — закритим постачальникам буде важко обґрунтувати преміальну ціну виключно на основі можливостей.
Водночас центр інновацій ШІ продовжує зміщуватися. Екосистема ШІ Китаю, яку багато західних спостерігачів ставили під сумнів після початкових труднощів з обмеженнями на експорт чіпів, тепер створила модель, що конкурує з найкращими системами компаній, які мають прямий доступ до найсучаснішого обладнання Nvidia. Архітектурні інновації, що лежать в основі K3 — зокрема, гібридний механізм лінійної уваги — свідчать про те, що алгоритмічна ефективність може мати таке ж значення, як і необроблена обчислювальна потужність.
Агентні можливості, продемонстровані K3 — дизайн чіпів, стиснення досліджень на кілька тижнів, пошук інформації з довгою історією — вказують на майбутнє, де AI-моделі не просто відповідають на запитання, а автономно виконують складні, багатоденні проекти. Для підприємств, що оцінюють інвестиції в ШІ, це змінює ціннісну пропозицію з «продуктивного помічника» на «автономну технічну робочу силу».
Xinhua, державне інформаційне агентство Китаю, представило випуск як національну віху, повідомивши, що K3 «знаменує новий крок у розвитку китайських моделей штучного інтелекту». Лю Тієянь, декан Академії Чжунгуаньцунь у Пекіні, був процитований, заявивши, що хвиля китайських відкритих моделей перейшла від ізольованих проривів до колективного прогресу, пропонуючи «нові рішення та нові шляхи» для глобального розвитку ШІ.
Лише два роки тому Moonshot AI був стартапом-аутсайдером, названим на честь амбітних проблем, які він сподівався вирішити. Вісімнадцять місяців тому це була повчальна історія про те, як швидко ринковий фаворит може втратити свою позицію. Сьогодні це розробник найбільшої у світі відкритої AI-моделі — яка, маючи 48 годин і доступ до Інтернету, може розробити чіп для власного запуску. Фронтир, як виявляється, це не місце. Це гонка. І поле стало набагато більш заповненим.
Прогноз ІТ-Блогу: Поява Kimi K3 відкриває нову еру в конкуренції великих мовних моделей, де відкритий код демонструє можливості, що не поступаються комерційним аналогам. Очікується, що це стимулюватиме подальші інновації як у розробці ефективніших архітектур, так і у створенні потужніших автономних агентів, які зможуть виконувати складні завдання.
Подробиці можна знайти на сайті: venturebeat.com