Moonshot AI опублікувала ваги Kimi K3.1 Pro на Hugging Face

Moonshot AI розмістила ваги моделі Kimi K3.1 Pro на Hugging Face, але локальний запуск вимагає надзвичайно потужного й дорогого сервера.
Moonshot AI опублікувала ваги моделі Kimi K3.1 Pro на Hugging Face, але локальний запуск вимагає надзвичайно потужної й дорогої інфраструктури.
Модель має 2,8 трлн параметрів, а самі ваги, за наявними даними, займають близько 1,56 ТБ.
Для запуску можна використовувати сервер із вісьмома NVIDIA B300 і сумарним обсягом відеопам’яті 2,3 ТБ.
Вартість такого обладнання оцінюють у $550 000–650 000.
Таким чином, відкриті ваги залишаються доступними для великих лабораторій і хмарних провайдерів, але для індивідуального локального використання поріг входу залишається дуже високим.
Чому це важливо
АналітикаЦе показує, що навіть відкриті ваги надвеликих ШІ-моделей можуть бути практично недоступними для локального запуску через вимоги до GPU та вартість обладнання.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
Розбираємося в Hugging Face і трансформерах: від запуску до архітектур
Покроковий посібник для тих, хто хоче зрозуміти, як працюють сучасні мовні моделі (BERT, GPT та інші), як їх запускати, використовувати та адаптувати під свої завдання — на прикладі бібліотеки Transformers та платформи Hugging Face.
Hugging Face Hub
Провідна світова платформа та відкритий репозиторій для спільноти штучного інтелекту («GitHub для нейромереж»). Містить сотні тисяч відкритих моделей, датасетів і безкоштовних веб-демо (Spaces), підтримуючи всі провідні ШІ-фреймворки.
Kimi K3.1 Pro: Moonshot оновила модель для роботи з 3D-тулінгом
Kimi K3.1 Pro від Moonshot орієнтована на 3D-тулінг, має оновлений посттрейнінг та архітектуру Gated DSA для ефективнішої роботи з великим контекстом.
Дослідники MIT CSAIL показали Weight-Space Programming: ШІ без навчання редагує ваги Qwen3.5-0.8B
Розробники з MIT CSAIL описали Weight-Space Programming: модель Astra без градієнтного спуску читала ваги Qwen3.5-0.8B і покращила її результати на математичних бенчмарках.