Moonshot AI открыла веса Kimi K3 и часть инфраструктуры для обучения AI-агентов 
Веса Kimi K3 опубликованы на Hugging Face. Это MoE-модель на 2,8 трлн параметров, из которых при генерации активируются 104 млрд. Есть контекст на 1 млн токенов, понимание изображений и режимы рассуждения low, high и max.
Вместе с весами Moonshot открыла еще три проекта:
FlashKDA - CUDA-ядра для Kimi Delta Attention. На H20 они ускоряют обработку входного контекста в 1,72-2,22 раза;
MoonEP - библиотека, которая распределяет MoE-экспертов между GPU и не дает перегруженным узлам тормозить весь запуск;
AgentENV - система песочниц на Firecracker для массового обучения агентов. Среды можно быстро ставить на паузу, сохранять, возобновлять и разветвлять для параллельных экспериментов.
K3 уже появилась у Modal, Baseten, Fireworks AI, Nebius, DigitalOcean и Together AI. Самостоятельный запуск требует серьезного GPU-кластера, поэтому открытие весов сейчас особенно интересно исследователям и поставщикам инфраструктуры.
Чат** | **Токены дёшево