Модель Kimi K3 от Moonshot AI возглавила рейтинг открытых моделей

Компания Moonshot AI, пекинский стартап в сфере искусственного интеллекта при поддержке Alibaba, в четверг выпустила Kimi K3 — модель с 2,8 триллионами параметров. По заявлению компании, на данный момент это крупнейшая в мире открытая модель ИИ, результаты тестов которой показывают производительность на уровне с самыми мощными проприетарными системами от Anthropic и OpenAI.

Этот релиз, приуроченный к началу Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2026 года в Шанхае, представляет собой резкую эскалацию в глобальной гонке вооружений в сфере ИИ и поворотный момент для движения открытого ИИ. Он также знаменует собой замечательное возвращение компании, рыночная позиция которой существенно пошатнулась за последние 18 месяцев на фоне стремительного взлета DeepSeek.

Полные веса модели планируется выпустить 27 июля, согласно информации, которой поделились исследователи, изучившие техническую документацию компании. Если вы хотите опробовать Kimi K3 прямо сейчас, вы можете сделать это: просто перейдите на сайт kimi.com, зарегистрируйтесь с помощью аккаунта Google или номера телефона (кредитная карта не требуется) и начните общение с, возможно, самой мощной моделью с открытым исходным кодом из когда-либо созданных.

Архитектура, лежащая в основе крупнейшей в мире открытой модели ИИ

Kimi K3 — это большая языковая модель пограничного уровня с общим числом параметров 2,8 триллиона, что примерно на 75 процентов больше, чем у DeepSeek V4 Pro, которая, судя по собственной временной шкале компании, имеет около 1,6 триллиона параметров. Модель оснащена окном контекста на 1 миллион токенов, возможностями встроенного визуального восприятия и постоянно включенным режимом рассуждения, который компания называет «режимом размышления».

Модель построена на двух ключевых архитектурных инновациях, разработанных внутри Moonshot AI: Kimi Delta Attention, гибридном механизме линейного внимания, и Attention Residuals, которую компания описывает как прямую замену остаточных связей (residual connections), обеспечивающую стабильный прирост масштабируемости. Обе техники ранее были опубликованы исследовательской группой Moonshot в качестве открытых исследований на GitHub.

Что касается API, Kimi K3 совместима с OpenAI SDK, что снижает порог интеграции для разработчиков, уже создающих продукты на базе инструментариев OpenAI или Anthropic. Стоимость модели составляет 3 доллара за миллион входных токенов и 15 долларов за миллион выходных токенов, причем стоимость кэшированных входных токенов снижается всего до 0,30 доллара за миллион. Такая ценовая политика ставит ее примерно на один уровень со средними предложениями западных лабораторий, но при уровне производительности, который, по утверждению компании, приближается к верхушке рынка. Акционная программа с кэшбэком, действющая до 12 августа, предлагает возврат до 30% в виде ваучеров на кредиты API на сумму от 1000 долларов и более.

Как сообщило агентство Синьхуа, один из руководителей Moonshot AI объяснил значение количества параметров простыми словами: параметры похожи на нейронные связи в человеческом мозге, и почти 3 триллиона из них означают, что модель может «хранить больше знаний и паттернов в своем мозге, лучше понимать, глубже мыслить и точнее отвечать».

Результаты бенчмарков показывают, что Kimi K3 на равных соревнуется с Claude и GPT на вершине таблицы лидеров

Результаты бенчмарков, полученные из данных публичных таблиц лидеров и частной оценки аналитической фирмы Artificial Analysis, рассказывают впечатляющую историю.

В GDPval-AA v2, бенчмарке, измеряющем выполнение реальных задач в 44 профессиях и 9 основных отраслях, Kimi K3 набрала 1687 баллов, заняв третье место в общем зачете, уступив только Claude Fable 5 Max (1815) и GPT-5.6 Sol Max (1747,8), но опередив Claude Opus 4.8 (1600).

В AA-Briefcase, проприетарном агентском бенчмарке от Artificial Analysis, разработанном для тестирования долгосрочной интеллектуальной работы, K3 поднялась на второе место с результатом 1527 баллов, обогнав GPT-5.6 Sol Max (1495) и уступив только Fable 5 Max (1587).

Пожалуй, самым впечатляющим является то, что K3 добилась рекордного результата в 91,2 балла из 100 в BrowseComp, бенчмарке для долгосрочного поиска информации повышенной сложности.

Компания заявляет, что этого удалось добиться в одноагентной установке с использованием окна контекста на 1 миллион токенов, без какой-либо компрессии контекста или дополнительных методов управления им. Этот факт наводит на мысль, что сырая длина контекста в сочетании с мощными возможностями извлечения информации может оказаться эффективнее сложных многоагентных обходных путей.

Как выразился один из популярных комментаторов в сфере ИИ в социальных сетях: «Открытый исходный код больше не отстает на шесть месяцев от западных моделей с закрытым кодом. Прочитайте это еще раз и подумайте, что все это значит».

Это наблюдение отражает всю значимость текущего момента. На протяжении большей части последних трех лет модели с открытым исходным кодом обычно существенно отставали от своих проприетарных аналогов. Похоже, Kimi K3 практически полностью стерла этот разрыв.

Как 48-часовая демонстрация автономного проектирования чипов раскрывает истинные амбиции Moonshot

Помимо «сырых» результатов тестов, Moonshot AI продемонстрировала концепт-кар, который может еще ярче иллюстрировать возможности K3 и стратегическое направление компании.

В демонстрации, задокументированной в технических материалах компании, перед Kimi K3 была поставлена задача спроектировать физический чип для запуска наноразмерной версии самой себя. За 48 часов непрерывной работы автономного агента K3 самостоятельно завершила весь цикл создания чипа — от архитектурного проектирования до оптимизации и верификации — с использованием инструментов автоматизации электронного проектирования с открытым исходным кодом. В результате получился крошечный, но функциональный проект чипа размером всего 4 квадратных миллиметра, который достиг сходимости по времени (timing convergence) на частоте 100 МГц и мог декодировать более 8700 токенов в секунду в симуляции.

Это не серийный чип. Это демонстрация того, что Moonshot AI явно видит в качестве следующего рубежа конкуренции: возможностей долгосрочных автономных агентов. Способность поддерживать последовательную многоэтапную техническую работу в течение 48 часов — чтение документации, принятие проектных решений, запуск циклов проверки и итерации в случае неудач — представляет собой качественный скачок по сравнению с типом вопрос-ответ за один шаг, который определял первое поколение больших языковых моделей.

Компания также выделила кейс в области вычислительной астрофизики, где K3, как сообщается, воспроизвела универсальное соотношение I-Love-Q — сложнейший расчет, на который у старшего научного сотрудника обычно уходит от одной до двух недель, — примерно за два часа, прочитав и перепроверив более 20 документов и реализовав полный численный конвейер.

Взлет и падение Moonshot AI отражают историю жестокого рынка ИИ в Китае

Чтобы понять, почему Kimi K3 так важна, нужно понимать, где Moonshot AI находилась 18 месяцев назад и как глубоко она упала.

Основанная в 2023 году Ян Чилинем (Yang Zhilin), выпускником Университета Цинхуа, который ранее занимался исследованиями в Google и Meta, компания Moonshot AI быстро превратилась в один из самых заметных стартапов Китая в сфере ИИ. Компания завоевала популярность в начале 2024 года, когда пользователи хлынули на ее платформу Kimi из-за возможностей анализа длинных текстов и функций поиска на базе ИИ. К началу 2026 года она привлекла около 1,5 миллиарда долларов в ходе нескольких раундов финансирования, ее оценка выросла с 2,5 до 4,3 миллиарда долларов, а компания, как сообщается, ищет новый раунд при оценке в 5 миллиардов долларов.

Затем случился DeepSeek. Выпуск недорогой модели DeepSeek R1 в январе 2025 года потряс весь ландшафт китайского ИИ, и Moonshot AI оказалась в числе наиболее пострадавших. Kimi, занимавшая третье место по количеству активных пользователей в месяц в Китае, скатилась на седьмое. Стратегический поворот компании в сторону моделей с открытым исходным кодом, начавшийся с Kimi K2 в июле 2025 года и ускорившийся с K2.5 в январе 2026 года, во многом был попыткой вернуть себе актуальность.

Kimi K3 стала кульминацией этих усилий, а колоссальный масштаб модели говорит о том, что Moonshot AI планировала этот шаг уже давно. Обучение модели с 2,8 триллионами параметров требует огромных вычислительных ресурсов и месяцев подготовки, а это значит, что архитектурные решения и инфраструктура, лежащие в основе K3, скорее всего, были зафиксированы задолго до того, как модель стала доступна общественности.

Почему перевод крупнейшей в мире модели в открытый доступ — это геополитическая игра в шахматы

Решение выпустить полные веса K3 27 июля является стратегически важным шагом, который стоит тщательно проанализировать.

Собственная диаграмма компании, показывающая эволюцию открытых пограничных моделей, позиционирует K3 как резкий скачок вверх, возвышающийся над такими конкурентами, как DeepSeek (1,6T), Xiaomi (1,02T) и Alibaba (397B). Выпуская крупнейшую в мире модель с открытым исходным кодом, Moonshot AI пытается стать центром притяжения для мирового сообщества разработчиков открытого ИИ.

Это соответствует более широкой тенденции среди китайских ИИ-компаний. Как отмечает Reuters, предоставление открытого кода позволяет компаниям «продемонстрировать свои технологические возможности и расширить сообщества разработчиков, а также свое глобальное влияние — стратегия, которая, вероятно, поможет Китаю противостоять усилиям США по ограничению технологического прогресса Пекина». DeepSeek, Alibaba, Tencent и Baidu — все они выпустили модели с открытым исходным кодом. Но ни у одной из них не было такого количества параметров.

Для лидеров корпоративных технологий последствия вполне осязаемы. Открытая модель с 2,8 триллионами параметров, работающая на околопредельном уровне (near-frontier), создает новые возможности для компаний, которые хотят выполнять тонкую настройку (fine-tune), развертывать модели локально или создавать проприетарные системы поверх мощной базовой модели, не будучи привязанными контрактными обязательствами по API к OpenAI или Anthropic. Обратной стороной медали является то, что запуск модели такого размера требует существенной инфраструктуры графических процессоров. Инференс при 2,8 триллиона параметров не работает на одной серверной стойке.

Тем не менее, Moonshot AI дала понять, что осознает эту проблему. Ее проект Mooncake, получивший награду за лучшую статью (Best Paper award) на конференции FAST 2025, стал пионером в области дезагрегированного обслуживания на базе KV-кэша для больших языковых моделей — архитектуры, разработанной специально для того, чтобы сделать инференс в экстремальных масштабах более практичным и экономически эффективным.

Kimi Code и линейка моделей из трех уровней составляют основу корпоративной стратегии Moonshot

Параллельно с K3 компания Moonshot AI продолжает активно инвестировать в свою экосистему агентов программирования. Kimi Code, инструмент программирования с открытым исходным кодом от компании, который конкурирует с Claude Code от Anthropic и Gemini CLI от Google, получил два крупных обновления в тот же день, когда была запущена K3 (версии 0.25.0 и 0.26.0), добавив такие функции, как расширенный набор инструментов субагентов, управление фоновыми задачами и исправления безопасности.

Инструмент Kimi Code CLI набрал более 3100 звезд на GitHub и поддерживает интеграцию с VSCode, Cursor и Zed. Последний релиз расширил набор инструментов «субагента-кодера», включив в него фоновые задачи, списки дел, режим планирования, вызов навыков и вложенные агенты, что фактически превращает агента программирования в многоуровневую автономную систему, способную управлять сложными проектами по разработке ПО с минимальным вмешательством человека.

Это не случайность. Инструменты программирования стали критически важным драйвером доходов для лабораторий ИИ. Как Anthropic сообщила в январе, регулярный годовой доход от Claude Code достиг 1 миллиарда долларов. Создавая Kimi Code как альтернативу с открытым исходным кодом, которая по умолчанию использует собственные модели Kimi, но поддерживает и других провайдеров, Moonshot AI позиционирует себя так, чтобы перехватить рабочие процессы разработчиков и, в конечном итоге, корпоративные контракты.

Линейка моделей компании теперь включает три уровня: K3 в качестве флагмана ($3/$15 за миллион токенов для входа/выхода), K2.7 Code в качестве специализированной модели программирования ($0,95/$4) и K2.6 в качестве универсального варианта ($0,95/$4). Все три модели поддерживают контекстные окна от 256 000 токенов и выше, причем K3 предлагает полное окно на 1 миллион токенов. Кэширование контекста происходит автоматически — не требуется ни идентификатор кэша, ни TTL, ни дополнительные параметры, что является небольшим, но значимым преимуществом для разработчиков по сравнению с конкурентами, требующими явного управления кэшем.

Что значит Kimi K3 для будущего корпоративного ИИ и глобального ландшафта моделей

Выпуск Kimi K3 заставляет пересмотреть ряд предположений, которыми руководствовалась корпоративная стратегия в сфере ИИ.

Разрыв в производительности между моделями с открытым и закрытым исходным кодом практически ликвидирован на передовом рубеже. Если результаты бенчмарков K3 подтвердятся в ходе независимой оценки — и особенно после того, как 27 июля открытые веса станут доступны для тестирования сообществом, — провайдерам закрытых моделей будет сложно оправдать премиальные цены исключительно на основе возможностей.

Между тем центр инноваций в области ИИ продолжает смещаться. Экосистема ИИ в Китае, в которой многие западные наблюдатели сомневались после первоначальных трудностей с ограничениями на экспорт чипов, теперь создала модель, конкурирующую с лучшими системами компаний, имеющих прямой доступ к самому передовому оборудованию Nvidia. Архитектурные инновации, лежащие в основе K3 — в частности, гибридный механизм линейного внимания, — показывают, что алгоритмическая эффективность может иметь столь же важное значение, как и вычислительная мощность «в сыром виде».

Агентные возможности, продемонстрированные K3 — проектирование чипов, сжатие многонедельных исследований, долгосрочный поиск информации, — указывают на будущее, в котором модели ИИ не просто отвечают на вопросы, но и автономно выполняют сложные многодневные проекты. Для предприятий, оценивающих инвестиции в ИИ, это смещает ценностное предложение от «продуктивного ассистента» к «автономной технической рабочей силе».

Синьхуа, государственное информационное агентство Китая, охарактеризовало релиз как национальную веху, сообщив, что K3 «знаменует собой новый шаг вперед в развитии моделей искусственного интеллекта в Китае». Лю Теянь (Liu Tieyan), декан Академии Чжунгуаньцунь в Пекине, заявил, что волна китайских моделей с открытым исходным кодом перешла от изолированных прорывов к коллективному прогрессу, предоставляя «новые решения и новые пути» для глобального развития ИИ.

Всего два года назад Moonshot AI была амбициозным стартапом, названным в честь трудновыполнимых задач, которые она надеялась решить. 18 месяцев назад она была поучительным примером того, как быстро любимец рынка может потерять почву под ногами. Сегодня это создатель крупнейшей в мире открытой модели ИИ, которая способна, получив 48 часов и подключение к интернету, спроектировать чип для запуска самой себя. Передовой рубеж, как выясняется, — это не место. Это гонка. И участников в ней только что стало намного больше.