Китайская компания Moonshot AI, разработчик чат-бота Kimi, планирует привлечь $1–2 млрд в новом раунде финансирования при оценке до $30 млрд. Это более чем в шесть раз превышает оценку в $4,3 млрд в конце 2025 года и на 50% выше предыдущего раунда в мае, сообщает South China Morning Post. Годовой повторяющийся доход компании к апрелю удвоился и достиг примерно $200 млн.
По техническим показателям Moonshot конкурирует с американскими вендорами: флагманская модель Kimi K2.6 сравнивается по бенчмаркам кодинга с GPT-5.4 и Claude Opus 4.6. Однако китайский рынок AI перенасыщен — компания конкурирует с DeepSeek, Alibaba и MiniMax. В апреле DeepSeek выпустила V4-Pro, крупнейшую open-weight модель, превосходящую Kimi K2.6 по размеру и значительно более дешёвую.
Moonshot также готовится к возможному IPO в Гонконге и, по данным источников, сворачивает офшорную корпоративную структуру для регистрации непосредственно в Китае.
#Business #MoonshotAI #Kimi #Evaluation #AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Moonshot AI выпустила K2.7 Code — новую версию кодовой модели из семейства K2. Fireworks AI запускает поддержку Day-0. Модель использует ту же архитектуру: 1 трлн параметров, 32B активных на токен, контекст 256K токенов. Ценообразование соответствует публичным тарифам Moonshot: $0.95 за 1M входных токенов, $4.00 за 1M выходных, $0.19 за 1M при кэш-хите.
Ключевое отличие K2.7 Code — сокращение числа токенов рассуждения примерно на 30% по сравнению с K2.6 при росте результатов на бенчмарках: +21.8% на Kimi Code Bench v2, +11.0% на Program Bench, +31.5% на MLS Bench Lite. Для агентных сценариев это критично: каждый лишний токен умножает стоимость на всех последующих шагах цепочки вызовов. Меньше токенов — быстрее циклы, меньше ретраев, ниже итоговая стоимость задачи.
Fireworks предлагает три режима инференса: Standard (эластичный, pay-per-token), Priority (приоритетный трафик, ~1.5x Standard) и Fast (100+ токенов/с, ~2x Standard, скоро). Для агентных нагрузок с burst-трафиком не нужно резервировать GPU — достаточно выбрать tier под задачу.
#AI #KimiK27Code #MoonshotAI #FireworksAI #Agents #Coding
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Moonshot AI представила Kimi K2.7 Code — модель, которая меняет фокус ИИ-кодинга с генерации кода на реконструкцию поведения существующих продуктов. Вместо того чтобы писать код с нуля по текстовому описанию, модель анализирует скриншоты, видеозаписи интерфейсов и логи взаимодействия, восстанавливая логику реализации.
K2.7 Code позиционируется как «модель для долгосрочной разработки»: она работает в контексте взаимосвязанных модулей, находит точки входа и вносит изменения в существующую систему. Особенность — способность обрабатывать неструктурированные входные данные: фрагменты описания UI, частичные спецификации или записи поведения софта. Это позволяет реконструировать структурную логику, фактически выполняя обратный инжиниринг.
Парадигма «восстановления поведения» знаменует сдвиг от requirement-driven кодинга к observation-driven. Модель смотрит на то, что система уже делает, а не на то, что пользователь хочет получить. Это особенно актуально для движения vibe coding, где разработчики создают продукты, итеративно показывая модели примеры желаемого поведения вместо написания спецификаций. K2.7 Code — не просто обновление модели, а указатель на новую эру взаимодействия человека и программирования.
#Tech #KimiK27 #MoonshotAI #AI #vibecoding #Development
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💳 Kimi выпускает первую в мире AI-native кредитную карту: партнёрство Moonshot AI, Сельхозбанка Китая и American Express
10 июля Moonshot AI Kimi совместно с Agricultural Bank of China и American Express выпустили первую в мире AI-native кредитную карту. Карта, задуманная в апреле и открытая для предзаказов 12 июня, вышла на рынок всего за три месяца. Это структурная инновация в индустрии, которая три года подряд сокращается: к концу 2025 года национальная эмиссия упала до 696 млн карт.
Ключевая особенность — прямая привязка уровней AI-подписки к тарифам карты. Стандартная версия соответствует Kimi Andante ($80/год, первый год бесплатно, далее — после 10 транзакций). Премиум-платинум — Kimi Allegretto ($122/год, списывается 200 000 бонусных баллов). Держатели могут обменивать баллы на AI-ресурсы: квоты Agent, Kimi Code и ранний доступ к новым моделям по курсу 1000:1, а ежедневные баллы дают 20% скидку на подписку. Премиум-пользователи получают приоритетное AI-планирование в пиковые часы, эксклюзивные мероприятия и курсы по промпт-инжинирингу.
Партнёрство использует глобальную сеть American Express, что соответствует быстрому росту международной базы Kimi: число платных пользователей и API-выручка выросли на 400% год к году, продукты доступны в 200+ странах. Запуск — часть тренда токенизированных карт: за месяц пять крупных китайских банков выпустили AI-карты (China Merchants Bank с MiniMax, Ping An Bank с UnionPay и Tencent Cloud и другие). Для Moonshot AI карта — вторая кривая роста, встраивающая AI-токеномику в высокочастотные платежи.
#Tech #AI #Money #CreditCard #Kimi #MoonshotAI
10 июля Moonshot AI Kimi совместно с Agricultural Bank of China и American Express выпустили первую в мире AI-native кредитную карту. Карта, задуманная в апреле и открытая для предзаказов 12 июня, вышла на рынок всего за три месяца. Это структурная инновация в индустрии, которая три года подряд сокращается: к концу 2025 года национальная эмиссия упала до 696 млн карт.
Ключевая особенность — прямая привязка уровней AI-подписки к тарифам карты. Стандартная версия соответствует Kimi Andante ($80/год, первый год бесплатно, далее — после 10 транзакций). Премиум-платинум — Kimi Allegretto ($122/год, списывается 200 000 бонусных баллов). Держатели могут обменивать баллы на AI-ресурсы: квоты Agent, Kimi Code и ранний доступ к новым моделям по курсу 1000:1, а ежедневные баллы дают 20% скидку на подписку. Премиум-пользователи получают приоритетное AI-планирование в пиковые часы, эксклюзивные мероприятия и курсы по промпт-инжинирингу.
Партнёрство использует глобальную сеть American Express, что соответствует быстрому росту международной базы Kimi: число платных пользователей и API-выручка выросли на 400% год к году, продукты доступны в 200+ странах. Запуск — часть тренда токенизированных карт: за месяц пять крупных китайских банков выпустили AI-карты (China Merchants Bank с MiniMax, Ping An Bank с UnionPay и Tencent Cloud и другие). Для Moonshot AI карта — вторая кривая роста, встраивающая AI-токеномику в высокочастотные платежи.
#Tech #AI #Money #CreditCard #Kimi #MoonshotAI
👍1🔥1
Moonshot AI установила цены на Kimi K3: $3 за миллион входных токенов и $15 за миллион выходных — в 3–4 раза выше, чем у предыдущей K2.6. Это делает K3 самой дорогой китайской моделью по API, выходящей в ценовой диапазон средне-высоких американских моделей. Стратегия знаменует отказ от гонки за удешевление: DeepSeek и другие китайские модели стоили на 60–90% дешевле аналогов из США.
K3 использует 2,8 трлн параметров с 896 экспертами (16 активных на инференс), контекст в 100 млн токенов и нативное понимание изображений. Модель нацелена на длительные агентные задачи в кодинге, софт-инжиниринг и сложную интеллектуальную работу. По данным Artificial Analysis, K3 набирает 57 баллов общего интеллекта, приближаясь к Claude Opus 4.8. В слепых тестах фронтенд-кодинга модель временно занимала первое место на Arena, обойдя Fable 5. Средняя стоимость задачи ($0,94) сопоставима с GPT-5.6 Sol и ниже, чем у Claude Opus 4.8 — более высокие цены за токен компенсируются меньшим числом попыток.
Если Moonshot удержит премиальное ценообразование на фоне open-source альтернатив, это докажет, что китайские AI-компании могут строить устойчивый бизнес на качестве модели, а не на субсидиях. Это станет структурным сдвигом: Китай перестанет быть «эффективным имитатором» и войдет в клуб премиальных провайдеров frontier AI.
#AI #KimiK3 #Agents #MoonshotAI #LLM #API
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1🤯1😱1
Всего через три дня после глобального релиза модели Kimi K3, получившей высокие оценки от Илона Маска и Кремниевой долины, Moonshot AI объявила о немедленной приостановке новых потребительских подписок. Причина — острая нехватка вычислительных мощностей. Все доступные ресурсы перенаправлены на обслуживание текущих пользователей, чьи бенефиты полностью сохранены. Возобновление подписок будет происходить поэтапно по мере расширения инфраструктуры.
Модель K3 с 2,8 триллиона параметров и контекстным окном в 100 миллионов токенов вызвала ажиотаж: CEO Vercel Гильермо Раух опубликовал бенчмарки, где K3 заняла первое место по фронтенд-кодингу. Спрос превысил возможности инфраструктуры Moonshot в течение 72 часов после релиза. Компания также реструктурирует подписку: после возобновления Kimi Web, Kimi App и Kimi Work будут отделены от Kimi Code для точного распределения вычислений под разные нагрузки.
Ситуация подчеркивает структурную проблему китайских AI-компаний: K3 требует 896 экспертов в архитектуре MoE, а инференс в таком масштабе — огромных GPU-ресурсов на запрос. Хотя Moonshot зарезервировала значительные мощности, модель превысила все прогнозы использования. Это двойной сигнал для индустрии: китайские фронтальные модели достигли глобального спроса, но инфраструктура пока не поспевает за ним, смещая узкое место с качества модели на доступность вычислений.
#AI #MoonshotAI #KimiK3 #ComputingPower #China
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1🔥1💯1
Moonshot AI провела эксперимент: их модель Kimi K3 полностью автономно выполнила весь цикл проектирования чипа — от архитектуры до топологии — за 48 часов. Использовались открытые EDA-инструменты и библиотека Nangate 45 нм. Результат — чип площадью ~4 мм² с 1,46 млн стандартных ячеек и 0,277 МБ SRAM, реализующий INT4 MAC-массив с замыканием таймингов на 100 МГц.
Акции Synopsys и Cadence немедленно упали: инвесторы пересматривают ценность традиционных EDA-пакетов, если ИИ способен заменить десятки инженеров на месяцы работы. Однако отрасль реагирует сдержанно: 45-нм академический дизайн далёк от коммерческих 3-нм чипов с миллиардами транзисторов и тысячами IP-блоков. Для сложных проектов полная замена EDA-стека пока нереальна.
Главный эффект — демократизация разработки. Сейчас для конкурентоспособного чипа нужно 50–200 специалистов. Kimi K3 показывает, что в будущем команда из 10 человек сможет делать работу сотни. Это критически важно для китайской полупроводниковой индустрии, где нехватка талантов ограничивает число проектов. Ключевым ресурсом становятся не параметры модели, а качественные данные: репозитории RTL, PDK, верификационные наборы — то, что сконцентрировано у горстки инкумбентов.
#Tech #MoonshotAI #KimiK3 #EDA #CPUDesign #SemiConductors
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1💯1
Разработчик чат-бота Kimi — компания Moonshot AI — планирует в августе начать переговоры о последнем pre-IPO раунде с оценкой до $50 млрд. После этого Moonshot может выйти на биржу Гонконга в течение полугода.
Текущий раунд финансирования оценивает компанию примерно в $31,5 млрд до привлечения новых средств. Moonshot уже направила инвесторам предложение по IPO и готовится к отказу от офшорной структуры. Годовая повторяющаяся выручка (ARR) компании достигла $300 млн в июне — рост втрое с $100 млн в марте.
17 июля Moonshot выпустила модель Kimi K3, а через два дня приостановила платные подписки для новых пользователей из-за превышения спроса над доступными мощностями.
#Business #MoonshotAI #Kimi #IPO #AI #Startups
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1💯1
По данным The Information, Microsoft изучает возможность интеграции модели Kimi K3 от китайского стартапа Moonshot AI в свой ИИ-ассистент Copilot. Часть инференс-запросов, которые сейчас обрабатываются моделями OpenAI и Anthropic, может быть переведена на Kimi K3. Окончательное решение пока не принято.
По оценкам Microsoft, перевод части нагрузки Copilot на Kimi K3 может сократить ежегодные расходы на облачную инфраструктуру до $600 млн. Это часть стратегии компании по диверсификации поставщиков ИИ-моделей и снижению зависимости от одного вендора при сохранении контроля над затратами на обработку большого объёма запросов.
Kimi K3 оценивается не только по производительности в задачах кодинга и рассуждений, но и по экономической эффективности для конкретных сценариев Copilot. Внедрение потребует решения вопросов интеграции, суверенитета данных, безопасности и экспортного контроля. На начальном этапе модель может применяться только для наименее чувствительных задач.
#AI #Microsoft #Copilot #MoonshotAI #KimiK3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1👍1🔥1
Китайская компания Moonshot AI опубликовала веса модели Kimi K3 на Hugging Face, а также технический отчет и часть инфраструктуры: высокопроизводительные attention-ядра, библиотеку для MoE-коммуникаций и инструменты для масштабного запуска AI-агентов. Разработчики заявляют, что новая архитектура даёт в 2,5 раза больше «интеллекта» на единицу вычислений. Модель содержит 2,8 триллиона параметров и занимает 1,56 ТБ дискового пространства.
С момента анонса в середине июля Kimi K3 показала результаты, близкие к западным моделям вроде Fable 5 и GPT‑5.6 Sol, но при более низкой стоимости и с открытыми весами. Однако независимое тестирование британского Cyber Institute выявило серьёзное отставание модели в задачах кибербезопасности и сложной математике. Это может указывать на использование дистилляции — техники, при которой меньшая модель обучается на выходах более мощной. Хотя китайские модели часто обвиняют в этом, на Западе всё больше сторонников легитимизации дистилляции.
#AI #KimiK3 #MoonshotAI #OpenModel #Distillation
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1💯1
🤝 Together AI и Moonshot AI объявили стратегическое партнёрство для нативного обслуживания моделей Kimi
Together AI будет нативно запускать модели Kimi от Moonshot AI на своей инфраструктуре. Партнёрство позволит разработчикам использовать эти модели через API Together AI и GPU-кластеры, без дополнительных прослоек. Moonshot AI известна своей линейкой Kimi, включая модель K2 с длинным контекстом.
Сотрудничество расширяет доступ к китайским ИИ-моделям на глобальной платформе. Для Together AI это очередной шаг по привлечению ведущих open-source и проприетарных моделей. Сроки и цены пока не раскрыты.
#Business #TogetherAI #MoonshotAI #Kimi #AI #partnership #Inference
Together AI будет нативно запускать модели Kimi от Moonshot AI на своей инфраструктуре. Партнёрство позволит разработчикам использовать эти модели через API Together AI и GPU-кластеры, без дополнительных прослоек. Moonshot AI известна своей линейкой Kimi, включая модель K2 с длинным контекстом.
Сотрудничество расширяет доступ к китайским ИИ-моделям на глобальной платформе. Для Together AI это очередной шаг по привлечению ведущих open-source и проприетарных моделей. Сроки и цены пока не раскрыты.
#Business #TogetherAI #MoonshotAI #Kimi #AI #partnership #Inference
👍1🔥1💯1
🇨🇳 Китайские AI-лаборатории уходят от дешёвого AI: гигантские модели и рост цен
Стратегия «дёшево и достаточно хорошо», на которой китайские разработчики строили экспансию, разворачивается. Ставка смещается к масштабу и монетизации.
По данным Financial Times, ByteDance предобучает модель объёмом до 10 трлн параметров — втрое больше Kimi K3 от Moonshot (2,8 трлн) и в одной весовой категории с Mythos 5 от Anthropic, который отрасль оценивает примерно в 8 трлн (сама Anthropic цифр не раскрывала). Разработку ведёт команда Seed, около 2000 человек в Китае и за рубежом, под руководством У Юнхуэя, бывшего исследователя Google DeepMind; основатель Чжан Имин поставил задачу выйти на мировой уровень в долгосрочной перспективе. По словам источника FT, компания больше года не использует дистилляцию — обучение на выходах чужих моделей. Модель пока в претрейне, который обычно занимает от трёх до шести месяцев. Для контекста: xAI, по словам Маска, обучает варианты Grok на 6 и 10 трлн параметров.
Раньше ультра-больших моделей в Китае избегали из-за ограничений на импорт продвинутых GPU NVIDIA, делая ставку на компактные модели под конкретные задачи и распространение через open-source. Теперь уверенность выросла: в июле вышла Kimi K3, в конце июля Alibaba представила Qwen3.8-Max (2,4 трлн), а несколько лабораторий, по данным FT, обучают модели уровня Fable 5.
Параллельно меняется экономика. 5 августа DeepSeek предупредил, что «в ближайшем будущем» существенно поднимет цены на API — конкретных значений и даты пока нет, разработчикам советуют планировать нагрузку заранее. Сейчас V4-Flash стоит $0,14 за миллион входных токенов и $0,28 за выходные, и это как раз та цена, которая вырастет. Moonshot требует отдельного контракта от компаний, зарабатывающих больше $20 млн в год на хостинге открытой Kimi K3, с долей до 30% выручки. Reuters сообщает, что Alibaba готовит похожие условия для крупных коммерческих пользователей Qwen3.8-Max. Первые сделки уже есть: Chinasoft International и DigitalOcean заключили соглашения с Moonshot.
Не все считают момент удачным. Китайские разработчики публично сомневаются в тайминге DeepSeek: свежие американские релизы, включая GPT-5.6 Luna, сопоставимы с китайскими моделями и по качеству, и по цене, так что репутация чемпиона дешёвого AI может обойтись дороже, чем прибавка к марже.
#AI #China #ByteDance #DeepSeek #MoonshotAI #Alibaba
Стратегия «дёшево и достаточно хорошо», на которой китайские разработчики строили экспансию, разворачивается. Ставка смещается к масштабу и монетизации.
По данным Financial Times, ByteDance предобучает модель объёмом до 10 трлн параметров — втрое больше Kimi K3 от Moonshot (2,8 трлн) и в одной весовой категории с Mythos 5 от Anthropic, который отрасль оценивает примерно в 8 трлн (сама Anthropic цифр не раскрывала). Разработку ведёт команда Seed, около 2000 человек в Китае и за рубежом, под руководством У Юнхуэя, бывшего исследователя Google DeepMind; основатель Чжан Имин поставил задачу выйти на мировой уровень в долгосрочной перспективе. По словам источника FT, компания больше года не использует дистилляцию — обучение на выходах чужих моделей. Модель пока в претрейне, который обычно занимает от трёх до шести месяцев. Для контекста: xAI, по словам Маска, обучает варианты Grok на 6 и 10 трлн параметров.
Раньше ультра-больших моделей в Китае избегали из-за ограничений на импорт продвинутых GPU NVIDIA, делая ставку на компактные модели под конкретные задачи и распространение через open-source. Теперь уверенность выросла: в июле вышла Kimi K3, в конце июля Alibaba представила Qwen3.8-Max (2,4 трлн), а несколько лабораторий, по данным FT, обучают модели уровня Fable 5.
Параллельно меняется экономика. 5 августа DeepSeek предупредил, что «в ближайшем будущем» существенно поднимет цены на API — конкретных значений и даты пока нет, разработчикам советуют планировать нагрузку заранее. Сейчас V4-Flash стоит $0,14 за миллион входных токенов и $0,28 за выходные, и это как раз та цена, которая вырастет. Moonshot требует отдельного контракта от компаний, зарабатывающих больше $20 млн в год на хостинге открытой Kimi K3, с долей до 30% выручки. Reuters сообщает, что Alibaba готовит похожие условия для крупных коммерческих пользователей Qwen3.8-Max. Первые сделки уже есть: Chinasoft International и DigitalOcean заключили соглашения с Moonshot.
Не все считают момент удачным. Китайские разработчики публично сомневаются в тайминге DeepSeek: свежие американские релизы, включая GPT-5.6 Luna, сопоставимы с китайскими моделями и по качеству, и по цене, так что репутация чемпиона дешёвого AI может обойтись дороже, чем прибавка к марже.
#AI #China #ByteDance #DeepSeek #MoonshotAI #Alibaba
Moonshot AI, создатель ассистента Kimi, представила бенчмарк PerceptionBench, который проверяет именно визуальное восприятие мультимодальных моделей — отдельно от логики и знаний. Разработчики разбили «зрение» на десять базовых навыков: подсчёт объектов, атрибуты, глубину и 3D, локализацию, сравнение, OCR, галлюцинации и другие. Все вопросы можно решить, просто глядя на картинку, без рассуждений.
Ни одна из 16 протестированных моделей не преодолела порог в 60%. Лучший результат у GPT-5.6 Sol — 59,7%, за ним идут Kimi K3 (58,5%), Claude Fable 5 (57,2%) и Gemini 3.1 Pro (56,2%). Открытые модели заметно отстают: Qwen3.5-397B-A17B набирает 47,5%, а GLM-4.6V — всего 32,5%.
Самая слабая категория у всех — галлюцинации, когда модель «выдумывает» несуществующие объекты. GPT-5.6 Sol здесь показывает лишь 26,9%, тогда как более слабая Gemini 3.5 Flash — 50,6%. Авторы подчёркивают: многие ошибки, которые раньше списывали на плохие рассуждения, на самом деле возникают уже на этапе чтения изображения. PerceptionBench разбивает сложные задачи на отдельные вопросы и помогает найти, какой именно визуальный навык подводит.
Датасет из 3000 задач и код для оценки опубликованы на GitHub в MoonshotAI/PerceptionBench.
#AI #Benchmark #VisualPerception #MoonshotAI #MachineVision
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1🤔1💯1