Kimi K3 ortalığı toza dumana katmış.
Moonshot AI Kimi K3 Geldi! Yeni Model Zirveyi Zorluyor
moonshot ai, 2.8 trilyon parametreli ve 1 milyon tokenlık bağlam penceresi sunan kimi k3 modelini tanıttı; bazı testlerde rakiplerine kafa tuttu.
moonshot ai, 2.8 trilyon parametreli kimi k3 ile ortalığı tozu dumana kattı. 1 milyon tokenlık bağlam penceresi sunan k3, bazı performans testlerinde claude fable 5 ve gpt-5.6 sol’a kafa tuttu. lafı uzatmadan detaylara bakalım… moonshot...
Moonshot AI, 2.8 trilyon parametreli Kimi K3 ile ortalığı tozu dumana kattı. 1 milyon tokenlık bağlam penceresi sunan K3, bazı performans testlerinde Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol’a kafa tuttu. Lafı uzatmadan detaylara bakalım…
Moonshot AI’ın açıklamasına göre Kimi K3, 2.8 trilyon parametreye sahip ve şirketin bugüne kadarki en güçlü yapay zekası olarak nitelendiriliyor. Taze model, Kimi’nin web uygulamasında, masaüstü aracında, Kimi Code’da ve API üzerinden kullanıma açıldı. 27 Temmuz’da da indirilmeye sunulacak.
K3’ün en dikkat çekici tarafı sadece parametre sayısı değil. Model, 1 milyon tokenlık bağlam penceresiyle uzun belgeleri, büyük projeleri ve çok aşamalı görevleri tek oturumda işleyebiliyor. Doğal görüntü anlama desteği de metin dışındaki içeriklerin analiz edilmesini sağlıyor. Moonshot AI ayrıca modelin varsayılan olarak en yüksek akıl yürütme ayarında çalıştığını da söylüyor.
Mimaride Neler Gizli?
Modelin temelinde Delta Attention ve Attention Residuals adlı iki mimari yaklaşım var. Delta Attention çok uzun bağlamlarda işlem yükünü azaltmayı hedefleyen bir mekanizma. Attention Residuals ise katmanlar arasındaki bilgi akışını daha verimli hâle getiriyor. Moonshot AI’ya göre bu iki yapı Kimi K2’ye kıyasla genel ölçekleme verimliliğini yaklaşık 2.5 kat arttırıyor.
K3, Mixture of Experts (MoE) yapısını kullanıyor. Bilmeyenler için MoE, bir şirkette her işi tek kişinin yapması yerine, konuya göre muhasebecinin, avukatın veya mühendisin devreye girmesi gibi çalışan bir yapay zeka mimarisidir. Böylece bütün parametrelerin aynı anda çalıştırılması gerekmiyor. Bu yöntem, 2.8 trilyon parametre gibi olağanüstü büyük bir modelin hesaplama maliyetini bir ölçüde kontrol altında tutuyor. Yine de K3’ü kendi sunucusunda çalıştırmak isteyen şirketlerin ciddi bir GPU altyapısına ihtiyaç duyacağı açık.
Fable 5 ve GPT-5.6 Sol ile Yarışıyor
Gelelim benchmark sonuçlarına. GDPval-AA v2 testinde Kimi K3, 1.687 puanla üçüncü sıraya yerleşti. Yeni model, 1.815 puan alan Fable 5 Max ve 1.747,8 puan alan GPT-5.6 Sol Max’ın arkasında kaldı. Buna karşılık Opus 4.8’in 1.600 puanlık sonucunu geçti. AA-Briefcase testinde Kimi K3, 1.527 puan aldı. Bu sonuç modelin GPT-5.6 Sol Max’ı geride bırakmasını sağladı. Fakat 1.587 puan alan Fable 5 Max’ın arkasında kaldı. Lakin Artificial Analysis’in güncel genel zeka endeksinde ise 57 puana ulaşarak test edilen modeller arasında üst sıralara yerleşti.
Web üzerinde zor ve uzun araştırma görevlerini ölçen BrowseComp testinde Kimi K3, 91.2 puan aldı. Bu sonuç çok güçlü olsa da GPT-5.6 Sol’un Ultra ayarıyla elde ettiği 92,2 puanın hemen altında kalıyor. Yani Kimi K3 kapıyı kırıp zirveye çıkmış değil. Fakat açık kaynak bir modelin, üst seviye kapalı modelerle bu kadar yakın sonuçlar vermesi asıl önemli noktayı oluşturuyor.
48 Saat Boyunca Çip Tasarladı
Moonshot AI, performans testlerinin yanında modelin uzun süreli çalışma becerisini göstermek için dikkat çekici bir deneme de yaptı. Kimi K3, açık kaynak elektronik tasarım araçlarını kullanarak nano ölçekteki bir sürümünü çalıştırabilecek fiziksel bir çip tasarlamakla görevlendirildi. Model, 48 saat boyunca mimari tasarım, iyileştirme ve doğrulama aşamalarını kendi başına yürüttü. Şirket ayrıca K3’ün astrofizikte normalde haftalar süren karmaşık bir hesaplamayı yaklaşık 2 saatte yaptığını belirtiyor. Yapay zeka aracı bu süreçte 20’den fazla makaleyi inceleyip sayısal bir işlem hattı hazırladı.
Fiyatıyla da Rekabetçi
Kimi K3, OpenAI SDK ile uyumlu API sunuyor. Bu nedenle hâlihazırda OpenAI araçlarını kullanan geliştiriciler, mevcut uygulamalarını yeniden kurmadan modele geçebiliyor. Otomatik bağlam önbelleği de ayrı bir kimlik veya süre ayarı gerektirmiyor. Bu küçük görünen ayrıntılar, modeli kurumsal iş akışlarına eklemeyi kolaylaştırıyor. Kimi K3 API’sinde 1 milyon girdi tokenı 3 dolar, 1 milyon çıktı tokenı ise 15 dolar. Önbellekten kullanılan girdi tokenlarında ücret 30 sente kadar düşüyor. GPT-5.6 Sol’un 1 milyon girdi tokenı için 5 dolar, çıktı tokenı için 30 dolar istemesi dikkate alındığında K3 daha düşük bir maliyet sunuyor.