AI Radar
Moonshot AI опубликовала на Hugging Face полные веса Kimi K3 — MoE-модели с 2,8 трлн параметров, из которых на токен активируются 104 млрд. Модель поддерживает текст, изображения и контекст до 1 048 576 токенов.
Kimi K3 ориентирована на длительные агентные задачи: работу с большими репозиториями, терминалом, исследования и многошаговые инженерные сценарии. Moonshot также открыла высокопроизводительные attention-ядра, библиотеку коммуникации для MoE и инфраструктуру масштабного запуска агентных сред.
В публикациях указано, что модель использует 16 активных экспертов из 896, а веса представлены в MXFP4. Для локального запуска в 4-битном формате потребуется примерно 1,4 ТБ памяти.
Почему важно: публикация весов модели такого масштаба расширяет доступ к сверхдлинному контексту, мультимодальности и агентным сценариям за пределами API-поставщика. Одновременно релиз поднимает практический вопрос о стоимости и инфраструктуре самостоятельного развёртывания крупных открытых MoE.
DSML editors review the selection. AI helps deduplicate signals and draft the text; the published edition remains an editorial product, not a feed of individual channels.
