Мы уже рассказывали о флагманской нейросети Moonshot AI Kimi K3. Компания выполнила обещание и полностью открыла веса своей топовой нейросети — 2,8 триллиона параметров. И это теперь самая крупная open-source модель в истории индустрии. Финальная выкладка на Hugging Face прошла день в день с заявленным сроком: архив в формате MXFP4 (компактный числовой формат для хранения весов нейросети) весит около 594 гигабайт и уже доступен под лицензией, которая разрешает коммерческое использование.
Внутри Kimi K3 работает архитектура смеси экспертов (MoE — вместо одной гигантской сети трудится набор специализированных подсетей, и под конкретный запрос включается только часть из них). Всего в модели 896 экспертов, но на каждый токен (минимальный кусок текста, который обрабатывает нейросеть) активируется лишь 16. В реальном времени отвечают около 50 миллиардов параметров, а остальные полтора триллиона ждут своей темы. Контекстное окно — миллион токенов.
По независимому рейтингу Frontend Code Arena, где модели проходят проверку на реальных задачах веб-разработки, Kimi K3 обошла Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol и заняла первое место. В общем зачете интеллекта она четвертая — позади Fable 5, Sol и Grok 4.5, но опережает Claude Opus 4.8. Стоимость решения одной задачи — около 94 центов, вдвое дешевле Opus 4.8, и почти на уровне GPT-5.6 Sol.
Вопрос в другом. Несмотря на то, что теперь любой может изучить нейросеть, ее открытость скорее теоретическая, чем практическая. Скачать веса может кто угодно, но развернуть у себя 2,8 триллиона параметров способны только дата-центры с сотнями видеокарт. Для обычной команды Kimi K3 остается доступна через API (интерфейс, через который программы обмениваются данными) той же китайской компании — тот же путь, что и с закрытыми моделями, только дешевле и без ограничений на дообучение под свою задачу.
Для рынка это очередной сигнал: разрыв между открытыми китайскими моделями и закрытыми флагманами Anthropic и OpenAI сузился до долей позиции в рейтинге. При этом сама Moonshot AI выбрала архитектуру, которая делает победу дорогой — содержать модель, где простаивает большая часть параметров, может позволить себе не любой облачный провайдер, и это ограничивает реальный охват релиза сильнее, чем лицензия.
