Kimi K3.1: model AI z 2,8 biliona parametrów
Kimi K3.1 jest przedstawiany jako bardzo duży model otwarty z 2,8 biliona parametrów i 104 miliardami parametrów aktywnych, ale jego wagi nie zostały jeszcze opublikowane.
Kimi K3.1: model AI z 2,8 biliona parametrów
Kimi K3.1 to bardzo duży model z 2,8 biliona parametrów, z których 104 miliardy są aktywne. Wagi modelu nie zostały jeszcze udostępnione; twórcy obiecują ich publikację za kilka tygodni.
Według ogłoszenia model jest już na poziomie systemów frontier, takich jak Opus 5.5, Astra i Fable 5.1. Potwierdza to szerszy trend: różnica między chińskim open source a zamkniętymi modelami z USA zmniejsza się z każdym nowym wydaniem.
Dlaczego to ważne
AnalizaJeśli wagi zostaną opublikowane, badacze i programiści uzyskają dostęp do modelu otwartego w skali frontier. Wypuszczenie pokazuje też, że chiński open source szybko dogania najbardziej zaawansowane systemy zamknięte.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
Kimi K3.1: zapowiedź nowego modelu od zespołu Kimi
Zespół Kimi opublikował zapowiedź sugerującą rychłe pojawienie się modelu Kimi K3.1, który ma być najlepszy spośród dostępnych chińskich modeli AI i znacznie tańszy w użyciu niż Kimi K3.
Kimi K3.1 Pro oficjalnie zaprezentowana: 3 biliony parametrów i kontekst 1 miliona tokenów
Kimi zaprezentowało pierwszy model rodziny K3.1, z 3 bilionami parametrów i oknem kontekstu 1 miliona tokenów; pełne wagi mają zostać opublikowane 4 listopada.
Część II. Architektura agentów AI: od modelu do pamięci i narzędzi
Głęboka analiza inżynierska: tokenizacja, cache KV, determinizm próbkowania, stos treningowy, kwantyzacja, inżynieria kontekstu, stos bezpieczeństwa, produkcyjny RAG, ReAct oraz systemy multiagentowe typu swarm.
Modele Frontier
Najsilniejsza klasa sztucznej inteligencji na czele światowych badań (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o3/GPT-4.5, Gemini 2.0 Pro), wyznaczająca granice współczesnych możliwości w zakresie rozumowania, autonomii i programowania.
LLM (Large Language Model - Duży Model Językowy)
Fundamentalna klasa architektur sieci neuronowych opartych na autoregresyjnym transformatorze, która przewiduje rozkład prawdopodobieństwa kolejnych tokenów i wykazuje emergentne właściwości abstrakcyjnego myślenia, syntezy kodu oraz wnioskowania logicznego.
Część I. Architektura agentów AI: fundamentalne elementy
Dziesięć fundamentalnych elementów współczesnego agenta: taksonomia modeli, pętla runtime, techniki promptowania, destylacja, umiejętności (skills), pamięć, wywoływanie funkcji oraz ekonomia jednostkowa.