Forwarded from Machinelearning
Размер — 1 триллион параметров, при этом:
- 65.8% на SWE-bench Verified, против 50.2% у Claude Sonnet 4 и 40.8% у GPT-4.1
- Лучшие результаты среди открытых моделей по кодингу, математике и агентным задачам
- Архитектура MoE на базе DeepSeek V3, 1 трлн параметров, 32B активны.
Также доступна через API:
- $0.15 за миллион входных токенов (при попадании в кэш)
- $0.60 за миллион входных токенов (если кэш не сработал)
- $2.50 за миллион выходных токенов
Почти в 5 раз дешевле, чем Claude 4 Sonnet и Gemini 2.5 Pro!
@ai_machinelearning_big_data
#kimi #china #llm #ml #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤5👍4
Forwarded from Китай.AI
🚀 Kimi K2: Китайский гигант ИИ отвечает на вызов DeepSeek открытой SOTA-моделью с 1 трлн параметров
После полугода молчания китайская компания MoonshotAI представила мощную альтернативу DeepSeek — модель Kimi K2 с развитыми возможностями в кодинге, математике и автоматизации задач.
📌 Количество звезд на GitHub уже превысило 3k!
🔥 Основные особенности:
• Архитектура MoE (Mixture of Experts) с 1 триллионом общих параметров (активно используется 32 млрд)
• Поддержка контекста
• Открытый исходный код (модифицированная MIT-лицензия)
• Лучшие показатели среди открытых моделей в тестах SWE Bench, Tau2, AceBench
💡 Чем удивил Kimi K2?
→ Генерация 3D-ландшафтов с циклом день/ночь
→ Автоматическое планирование сложных задач (например, организация поездки на концерт)
→ Сильная сторона — генерация кода (пользователи называют "DeepSeek-моментом" для coding моделей)
🔧 Технические инновации:
• Новый оптимизатор Muon вместо традиционного Adam
• Система
• Обучение на 15.5T токенов без аномалий (zero loss spike)
• Самооценочный механизм (self-judging) для задач без четких критериев
🌐 Открытая модель доступна в двух вариантах:
- Kimi-K2-Base (базовая)
- Kimi-K2-Instruct (для Agent-задач)
GitHub | Huggingface
#КитайскийИИ #КитайAI #MoonshotAI #Kimi
После полугода молчания китайская компания MoonshotAI представила мощную альтернативу DeepSeek — модель Kimi K2 с развитыми возможностями в кодинге, математике и автоматизации задач.
📌 Количество звезд на GitHub уже превысило 3k!
🔥 Основные особенности:
• Архитектура MoE (Mixture of Experts) с 1 триллионом общих параметров (активно используется 32 млрд)
• Поддержка контекста
128K токенов• Открытый исходный код (модифицированная MIT-лицензия)
• Лучшие показатели среди открытых моделей в тестах SWE Bench, Tau2, AceBench
💡 Чем удивил Kimi K2?
→ Генерация 3D-ландшафтов с циклом день/ночь
→ Автоматическое планирование сложных задач (например, организация поездки на концерт)
→ Сильная сторона — генерация кода (пользователи называют "DeepSeek-моментом" для coding моделей)
🔧 Технические инновации:
• Новый оптимизатор Muon вместо традиционного Adam
• Система
MuonClip для стабильного обучения на триллионах параметров• Обучение на 15.5T токенов без аномалий (zero loss spike)
• Самооценочный механизм (self-judging) для задач без четких критериев
🌐 Открытая модель доступна в двух вариантах:
- Kimi-K2-Base (базовая)
- Kimi-K2-Instruct (для Agent-задач)
GitHub | Huggingface
#КитайскийИИ #КитайAI #MoonshotAI #Kimi
❤1
Forwarded from Китай.AI
🦞 Китайский ИИ-бум: Как «Клешни» (Claw) стали главным трендом и сделали Kimi «единорогом»
Всего за неделю после запуска Kimi Claw — инструмента для развёртывания AI-агентов — компания Moonshot AI вышла на первое место в рейтинге OpenRouter. А её доход за 20 дней превысил показатель за весь прошлый год. Теперь за «лакомым куском» охотятся все крупные игроки.
Что случилось?
Пока все обсуждали сложности развертывания OpenClaw, Kimi выпустил собственную платформу Kimi Claw с одно-кликовой установкой. Это решение позволяет создавать и запускать персонализированных AI-агентов прямо в браузере за несколько секунд, без сложных настроек серверов.
Почему все в восторге?
• Простота: Не нужны API-ключи, всё хостится в облаке Moonshot.
• Мощь: Доступ к более чем 5000 плагинов из сообщества ClawHub для работы с кодом, документами, браузером и т.д.
• Доступность: Агента можно вызывать из веба, Telegram, Feishu (Lark).
• Своя модель: В основе — собственная продвинутая модель
Результат? Модель Kimi K2.5 взлетела на вершину рейтинга OpenRouter, обойдя Gemini 3 и Claude Opus. А бизнес-показатели компании резко пошли вверх.
Технические детали
Kimi Claw — это managed-сервис для развертывания автономных AI-агентов. Он предоставляет persistent cloud runtime, pre-configured environment с нативной интеграцией моделей Moonshot (K2.5) и доступом к экосистеме плагинов через ClawHub. По сути, это PaaS-решение для Agent-as-a-Service, снижающее порог входа за счёт абстракции инфраструктурной сложности.
Откуда такие доходы? Бизнес-модель
Успех подпитан не только хайпом. Чтобы использовать Kimi Claw в полной мере, нужна подписка «План Аполлон» от 199 юаней ($27) в месяц. Упрощение доступа напрямую конвертируется в платежи, когда пользователи начинают активно применять агентов в работе.
Вывод
Месяц назад рынок обсуждал концепцию OpenClaw. Сегодня каждый крупный игрок стремится встроить своего «лобстера» (агента) в продукты. Гонка переходит от просто больших языковых моделей (LLM) к их практической реализации в виде умных, доступных и специализированных AI-агентов. Эпоха «персонального Джарвиса» для каждого пользователя становится ближе.
Официальный сайт Kimi
#КитайскийИИ #КитайAI #AIАгенты #MoonshotAI #Kimi #OpenClaw
Всего за неделю после запуска Kimi Claw — инструмента для развёртывания AI-агентов — компания Moonshot AI вышла на первое место в рейтинге OpenRouter. А её доход за 20 дней превысил показатель за весь прошлый год. Теперь за «лакомым куском» охотятся все крупные игроки.
Что случилось?
Пока все обсуждали сложности развертывания OpenClaw, Kimi выпустил собственную платформу Kimi Claw с одно-кликовой установкой. Это решение позволяет создавать и запускать персонализированных AI-агентов прямо в браузере за несколько секунд, без сложных настроек серверов.
Почему все в восторге?
• Простота: Не нужны API-ключи, всё хостится в облаке Moonshot.
• Мощь: Доступ к более чем 5000 плагинов из сообщества ClawHub для работы с кодом, документами, браузером и т.д.
• Доступность: Агента можно вызывать из веба, Telegram, Feishu (Lark).
• Своя модель: В основе — собственная продвинутая модель
Kimi K2.5 Thinking с доступом к поиску и базам данных.Результат? Модель Kimi K2.5 взлетела на вершину рейтинга OpenRouter, обойдя Gemini 3 и Claude Opus. А бизнес-показатели компании резко пошли вверх.
Технические детали
Kimi Claw — это managed-сервис для развертывания автономных AI-агентов. Он предоставляет persistent cloud runtime, pre-configured environment с нативной интеграцией моделей Moonshot (K2.5) и доступом к экосистеме плагинов через ClawHub. По сути, это PaaS-решение для Agent-as-a-Service, снижающее порог входа за счёт абстракции инфраструктурной сложности.
Откуда такие доходы? Бизнес-модель
Успех подпитан не только хайпом. Чтобы использовать Kimi Claw в полной мере, нужна подписка «План Аполлон» от 199 юаней ($27) в месяц. Упрощение доступа напрямую конвертируется в платежи, когда пользователи начинают активно применять агентов в работе.
Вывод
Месяц назад рынок обсуждал концепцию OpenClaw. Сегодня каждый крупный игрок стремится встроить своего «лобстера» (агента) в продукты. Гонка переходит от просто больших языковых моделей (LLM) к их практической реализации в виде умных, доступных и специализированных AI-агентов. Эпоха «персонального Джарвиса» для каждого пользователя становится ближе.
Официальный сайт Kimi
#КитайскийИИ #КитайAI #AIАгенты #MoonshotAI #Kimi #OpenClaw
Kimi
Kimi Claw | 24/7 AI Agent, Now with Claw Groups (Preview)
Deploy OpenClaw in minutes to build a 24/7 AI agent with memory and scheduled tasks. Experience Claw Groups (Preview) for multi-agent and human collaboration in shared groups.
👍3😁3🤯3
Forwarded from Machinelearning
В блоге о запуске новой модели Kimi есть история, от которой немного отвисает челюсть.
Моделька сама, без человека, поставила себе на мак Qwen3.5-0.8B и решила, что дефолтный инференс её не устраивает. Дальше она села писать свой, причём не на привычном питоне или C++, а на Zig.
В итоге скорость генерации выросла примерно с 15 до 193 токенов в секунду. То есть больше чем в десять раз.
И это оказалось на 20 процентов быстрее, чем LM Studio, которой пользуются тысячи людей именно для локального запуска моделей.
Больше 4000 вызовов инструментов, 12 часов непрерывной работы и 14 итераций, пока всё не сошлось.
Метрики K2.6 выглядят пртилично: SOTA среди опенсорса на HLE с тулзами, сильные результаты на SWE-Bench Pro, BrowseComp и математических бенчах с питоном.
Но запоминается больше всего этот эпизод с Zig. Потому что одно дело проходить тесты, и совсем другое- взять незнакомый язык и переписать на нём чужой рантайм так, чтобы он обогнал популярный продукт.
🔗 API: https://platform.moonshot.ai
🔗 Tech blog: https://kimi.com/blog/kimi-k2-6
🔗 Weights & code: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6
@ai_machinelearning_big_data
#KIMI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14🤡1