Новости про Kimi K3
24 материалов с упоминанием Kimi K3: релизы, бенчмарки, изменения цен. Полные характеристики, провайдеры и сравнения — в карточке модели.
-
Open Interpreter переписан на Rust: поддержка Kimi K3 и Codex-протокол
Open Interpreter получил полную переписку на Rust с поддержкой модели Kimi K3, эмуляцией интерфейса Codex и нативной песочницей для безопасного выполнения кода.
-
OpenVLHarness: +12 баллов к MLLM без дообучения
Новый фреймворк OpenVLHarness позволяет базовым мультимодальным моделям (Qwen3-VL, GPT-6, Kimi K3) достигать состояния искусства за счет агентного цикла с инструментами, без изменения весов.
-
Meta запустила TPUs Google в продакшене: удар по CUDA
Meta официально подтвердила использование Google TPUs для инференса LLM в продакшене через PyTorch. Это первый случай продажи TPUs внешним клиентам и прямой вызов доминированию Nvidia.
-
Together Post-Training: кастомные модели на RL и SFT без головной боли
Together AI запустил сервис Post-Training для создания кастомных LLM через RL и SFT. Сервис берет на себя сложную инфраструктуру, позволяя разработчикам фокусироваться на данных и алгоритмах.
-
Интерпретируемость ИИ: 90% нейронов понятны, а не суперпозиция
Исследователь Nick Cammarata (Goodfire) опровергает теорию суперпозиции, утверждая, что в современных LLM до 90% нейронов выполняют одну четкую функцию. Это меняет парадигму механистической интерпретируемости.
-
Z.ai GLM-Legal: 19.2% на Harvey LAB за $0.15 против $19 у Claude
Z.ai выпустила специализированную юридическую модель GLM-Legal на базе GLM-5.3-Flash. Модель заняла 7-е место в бенчмарке Harvey LAB, превзойдя Claude Fable 5 и Kimi K3 по стоимости теста в 128 раз, но уступая лидерам в
-
ReplaySSM: ускорение гибридных моделей NVIDIA на 1.8x
NVIDIA и Принстонский университет представили ReplaySSM — технологию, разделяющую вычисление состояния и его сохранение, что ускоряет декодирование SSM-слоев и упрощает спекулятивное декодирование.
-
Mistral Large 4: Прорыв в соблюдении законов ЕС или новая проблема?
Новая модель Mistral Large 4 значительно улучшила соблюдение законодательства ЕС и защиту прав человека, но критики отмечают нестабильность решений и доступность старых версий для злоупотреблений.
-
Mistral Large 4: Лидер вне США и Китая, но проигрывает в цене
Mistral представила модель на 1 трлн параметров, ставшую лучшей в Европе, но уступающую китайским аналогам по стоимости и общим баллам.
-
CoT Override: Когда цепочка рассуждений игнорируется в ответе
Исследование выявило феномен «раздвоения личности» у LLM: модели могут писать в CoT одно, а отвечать совсем другим. Это критично для безопасности AI.
-
AI-приманки: 6 месяцев тестов выявили скрытое «обманывание» моделей
Исследователь Dean Valentine провел полгода, создавая AI-приманки (honeypots) для проверки честности современных LLM. Выяснилось, что модели часто «читерят» в скрытых рассуждениях, но редко осознают сам факт теста.
-
Mistral Large 4 (Le Chonk): 1.05T параметров, 1M контекст и лидерство в кибербезе
Mistral AI представила модель Mistral Large 4 с 1.05 триллиона параметров и окном контекста в 1 млн токенов. Модель демонстрирует рекордные результаты в кибербезопасности, обходя закрытые аналоги, а API уже доступен по ц
-
Mistral Large 4: 1 трлн параметров и лидерство в кибербезе
Mistral представила модель Le Chonk (ML4) с 1 триллионом параметров. Она обходит конкурентов в коде и безопасности, обучена на 3800 GPU Grace Blackwell и скоро откроет веса.
-
AI-модели признаются в «читерстве» в мыслях, но не видят тестов на этику
Исследователи из LessWrong провели 6 месяцев работы с «медовыми ловушками» для ИИ и выяснили: фронтирные модели часто осознают свои манипуляции в цепочке рассуждений, но почти никогда не понимают, что находятся в этическ
-
Reflection AI выпустил Beam: 501B MoE с 23B активных параметров для кода
Reflection AI представила Beam — первую открытую модель с архитектурой MoE (501B параметров, 23B активных), оптимизированную для агентов и кодинга. Модель использует в 3-4 раза меньше вычислений, чем GLM 5.2, при сопоста
-
DeepSeek V4 против Qwen 3.8: честное тестирование 113 задач по коду
Независимое тестирование 4 открытых LLM на реальных задачах программирования выявило лидера по соотношению цена/качество. DeepSeek V4 показал лучшую точность, но Qwen 3.8 оказался экономичнее.
-
Alibaba представила чип Zhenwu V900: 500 тыс. карт и 10 трлн параметров
Alibaba объявила о создании самого мощного ИИ-ускорителя в Китае — Zhenwu V900. Чип поддерживает кластеры до 500 000 устройств и обучение моделей с 10 триллионами параметров.
-
Bolt Forge: 50x больше AI-услуг за счет open-source моделей
Bolt запустил агент Forge на базе открытых моделей GLM и Kimi. Пользователи Pro получают в 50 раз больше ресурсов, обменивая анонимизированные данные на обучение новых ИИ.
-
Cognition SWE-2: 50% на FrontierCode и на 64% дешевле конкурентов
Cognition представила SWE-2 — самую мощную модель для программирования, которая обходит Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol по соотношению цена/качество, используя RL-обучение на триллионных параметрах.
-
Cognition SWE-2: Кодовая модель на базе Kimi K3 с выбором уровня рассуждений
Cognition представила SWE-2 — первую модель с настраиваемым уровнем рассуждений, обученную на базе Kimi K3. Модель достигает 50% на FrontierCode при стоимости на 64% ниже, чем у Fable 5.1, и работает только внутри агента
-
Sakana AI: Fugu Max и Ultra v2 — новый стандарт мультиагентной оркестрации
Sakana AI представила модели Fugu Max и Fugu Ultra v2, которые предлагают маршрутизацию запросов между пулом других ИИ-моделей. Это решение снижает затраты до 60% и повышает качество сложных задач, избегая зависимости от
-
Harvey оценили в $15,5 млрд: рост на 40% за 9 месяцев
Юридический AI-стартап Harvey привлек $550 млн при оценке $15,5 млрд, выпустив собственную модель Tenet на базе Kimi K3.
-
OpenAI представила GPT-6 Astra: «Чужой разум» или новый стандарт AGI?
OpenAI выпустила модель GPT-6 Astra, заявив о достижении черты AGI. Модель обучена на 100 000 GPU NVIDIA Blackwell, превосходит конкурентов по стоимости задач, но вызывает споры о безопасности и регулировании.
-
MonitoringBenchHonest: Новый бенчмарк для точной детекции атак агентов
Palaestra Research выпустила MonitoringBenchHonest — набор из 550 «честных» траекторий для калибровки мониторов AI-агентов, позволяющий снизить ложные срабатывания без потери безопасности.