Kimi K3.1: zapowiedź nowego modelu od zespołu Kimi
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: zapowiedź nowego modelu od zespołu Kimi
Kilka godzin temu zespół Kimi opublikował zapowiedź, która sugeruje rychłe wydanie nowego modelu.
Kimi K3.1 ma stać się najlepszym modelem AI spośród dostępnych chińskich modeli, a jego użycie będzie znacznie tańsze niż w przypadku Kimi K3.
Dlaczego to ważne
AnalizaJeśli oczekiwania się potwierdzą, Kimi K3.1 może zwiększyć konkurencję wśród chińskich modeli AI i obniżyć koszty użycia dla programistów.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
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 przygotowuje K3.1
Moonshot AI opublikowało teaser nowej wersji Kimi, sugerując znaczną poprawę w generowaniu scen 3D i animacji.
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.
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.
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.