Bốn ngày trước, mô hình AI trọng số mở lớn nhất trong lịch sử đã chính thức ra mắt một cách lặng lẽ.
Hãy lưu lại bài viết này nhé :)
Không có bài phát biểu quan trọng. Không có livestream. Moonshot AI chỉ đơn giản chuyển đổi kimi.com qua đêm và phát hành Kimi K3: 2,8 nghìn tỷ tham số, cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, và khả năng lập trình vừa làm được điều chưa từng có mô hình mở nào làm trước đây.
Trong bài kiểm tra mù trên Arena, nơi các nhà phát triển bỏ phiếu cho đầu ra mà không biết mô hình nào tạo ra chúng, K3 đã giành vị trí số một trong đấu trường Frontend Code. Nó đánh bại Claude Fable 5. Nó đánh bại GPT-5.6 Sol. Vị trí đầu tiên, trong việc xây dựng mọi thứ, được lựa chọn bởi các nhà phát triển không hề biết họ đang chọn một mô hình mở.
Hầu hết mọi người chỉ đọc tiêu đề và lướt qua. Gần như không ai thực sự thử nghiệm nó để xem nó xây dựng được những gì.
Tôi đã làm. Dưới đây là 20 thứ mà K3 tạo ra từ một prompt duy nhất, phần lớn trong số đó những người đang tranh luận về benchmark chưa từng thử. Hãy sao chép các prompt. Tự mình kiểm tra chúng. Đánh dấu trang này trước khi nó trôi đi.
Một lưu ý nhanh trước danh sách, vì sự trung thực là điều quan trọng nhất: K3 thực sự là số một thế giới về mã frontend trong thử nghiệm mù, nhưng nhìn chung nó đứng ở vị trí thứ tư, tương đương với Opus 4.8, và thua kém Fable 5 cùng GPT-5.6 Sol trên các benchmark rộng nhất. Ở những lĩnh vực nó thắng, nó thắng rất áp đảo. Danh sách này là về lĩnh vực đó.
Đầu tiên, 60 Giây Về K3 Thực Sự Là Gì
Nếu bạn mới bắt đầu, đây là toàn bộ vấn đề bằng tiếng Việt đơn giản trước khi chúng ta đi vào các bản dựng.
Kimi K3 là một mô hình ngôn ngữ lớn từ Moonshot AI, một phòng thí nghiệm ở Bắc Kinh được thành lập bởi cựu nhà nghiên cứu Google Yang Zhilin và được hậu thuẫn bởi Alibaba. Nó ra mắt vào ngày 16 tháng 7 năm 2026, với hai phiên bản: phiên bản Max dành cho chat và tác vụ agent, và phiên bản Swarm được xây dựng cho các tác vụ song song quy mô lớn.
Con số 2,8 nghìn tỷ tham số nghe có vẻ không thể chạy được, và đúng là như vậy, ngoại trừ việc K3 là mô hình Mixture-of-Experts. Hãy hình dung một tòa nhà với 896 chuyên gia thay vì một bộ não khổng lồ duy nhất. Đối với bất kỳ tác vụ nào, nó chỉ đánh thức 16 chuyên gia phù hợp nhất, khoảng 1,8% tổng số, và phần còn lại vẫn ngủ. Vì vậy, nó mang kiến thức của một mô hình 2,8 nghìn tỷ tham số trong khi chi phí vận hành thực tế thấp hơn nhiều. Khổng lồ trên giấy tờ, nhưng tinh gọn trong thực tế. Đó là mẹo giúp mọi thứ dưới đây trở nên khả thi.
Thêm ba điều vào đó: một cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, để toàn bộ mã nguồn hoặc một chồng tài liệu dài có thể nằm gọn trong bộ nhớ cùng một lúc; đầu vào đa phương thức tự nhiên, để nó đọc trực tiếp hình ảnh và video thay vì thông qua một tiện ích bổ sung; và suy luận luôn bật, mà Moonshot gọi là "chế độ suy nghĩ", để nó tự động giải quyết vấn đề. Điều cuối cùng này là một con dao hai lưỡi mà chúng ta sẽ quay lại sau.
Đó là cỗ máy. Bây giờ là những gì nó làm được.
Phần 1: Trò Chơi và Thế Giới 3D (Nơi Nó Đánh Bại Mọi Thứ)
Đây là hạng mục đã giúp K3 giành vị trí số một trên đấu trường. Bức tường giữa "mô tả một thứ 3D" và "có một thứ 3D hoạt động" giờ đây chỉ là một prompt.
1. Trò chơi trình duyệt có thể chơi được với vật lý thực.
Không phải là bản demo giống trò chơi. Các cảnh có thể chơi với phản ứng va chạm, phản hồi tác động và vật lý hoạt động thực sự. Mọi người đã tạo ra các đấu trường chiến đấu với hiệu ứng hình ảnh, di chuyển trong thành phố 3D trên trình duyệt với cơ chế grappling, đua xe góc nhìn từ trên xuống và game bắn zombie chỉ từ một prompt duy nhất. Chi tiết giúp K3 khác biệt ở đây là nó xử lý hai mươi điều nhỏ thường bị hỏng: phản ứng va chạm, động lượng, cảm giác camera.
1Xây dựng một trò chơi trình duyệt trong một tệp duy nhất: một đấu trường góc nhìn từ trên xuống, nơi người chơi né tránh và bắn vào các đợt kẻ thù. WebGL hoặc canvas, không có tài nguyên bên ngoài.2Bao gồm: động lượng di chuyển thực, phản ứng khi bị bắn của kẻ thù, rung màn hình khi va chạm, bộ đếm điểm và nút khởi động lại. Mục tiêu 60fps.3Làm cho nó có cảm giác phản hồi nhanh, không bị trôi. Xây dựng toàn bộ.
2. Sản phẩm 3D tương tác trông giống như ảnh render, không phải bản demo.
Một chiếc đồng hồ đeo tay với độ bóng và hành vi ánh sáng chính xác. Một chiếc máy ảnh có thể tháo rời. Một vật thể cơ khí được mô hình hóa thành hàng chục bộ phận riêng lẻ có thể lắp ráp và tháo rời khi nhấp chuột. Sự khác biệt so với mọi nỗ lực "AI xây dựng thứ 3D" trước đây là độ chính xác của vật liệu: độ nhám, độ kim loại và bóng đổ thực thay vì nhựa phẳng.
3. Mô phỏng vật lý được tính toán, không phải hoạt ảnh.
Vải rủ xuống. Một cấu trúc sụp đổ dưới trọng lượng của chính nó. Hai phương tiện va chạm giữa không trung với sự truyền động lượng trông đúng thay vì được kịch bản hóa. Bề mặt đại dương với động lực sóng thực sự. Yêu cầu K3 tính toán vật lý và chú thích toán học để bạn có thể xác minh, và nó sẽ làm.
1Xây dựng ba cảnh canvas HTML5 với vật lý được tính toán, không dùng thư viện, mỗi cảnh một tệp: (1) một cây cầu sập và thả một phương tiện xuống nước với hiệu ứng dịch chuyển, (2) vải rơi phủ lên một vật thể vô hình, (3) một chồng khối đổ do một cú đẩy nhẹ. Vật lý được tính toán, không phải hoạt ảnh, 60fps, nút đặt lại và chú thích các phương trình. Đừng hỏi câu hỏi trước.
4. Cảnh trực quan Shader và WebGPU.
Những thứ đồ họa thực sự khó. Một lỗ đen với thấu kính hấp dẫn bẻ cong trường sao phía sau. Hệ thống hạt với hàng nghìn điểm. Địa hình thủ tục tạo ra khi bạn di chuyển. Đây là công việc trước đây đòi hỏi một người viết GLSL chuyên nghiệp, và K3 sẽ phác thảo nó, sau đó tinh chỉnh nó theo tiêu chuẩn chất lượng bạn đặt ra. Mẹo là hãy nêu rõ tiêu chuẩn, "cái này nên trông giống như một tác phẩm demoscene, không phải hướng dẫn", bởi vì K3 phản hồi với tiêu chuẩn nhiều hơn là hướng dẫn.
1Xây dựng một cảnh WebGL trong một tệp duy nhất: một lỗ đen với thấu kính hấp dẫn uốn cong một trường sao phía sau, cộng với một đĩa bồi tụ có màu sắc dựa trên nhiệt độ. Thêm điều khiển quay quanh. Tiêu chuẩn chất lượng: cái này nên trông giống như một hình ảnh trực quan khoa học, không phải hướng dẫn shader. Xây dựng tệp đó.
Phần 2: Sản Phẩm và Giao Diện Thực Tế
Ngoài những thứ đẹp mắt, sức mạnh frontend của K3 chuyển thành công việc sản phẩm có thể giao hàng.
5. Trang đích trông như được thiết kế, không phải mẫu có sẵn.
Đưa cho nó một sản phẩm và một phong cách thẩm mỹ ("brutalist", "ấm áp biên tập", "fintech sạch sẽ") và nó tạo ra một trang với thứ bậc kiểu chữ và bố cục thực sự, không phải vẻ ngoài AI-slop chung chung. Đặt tiêu chuẩn một cách rõ ràng và nó sẽ đáp ứng.
6. Khung ứng dụng full-stack từ một đặc tả kỹ thuật.
Mô tả sản phẩm, stack và các tính năng, và K3 sẽ xây dựng khung frontend, backend, lược đồ cơ sở dữ liệu và lớp xác thực cùng nhau, được kết nối thay vì các đoạn rời rạc. Nó không phải là đồ chơi; nó là một mã nguồn khởi đầu mà bạn củng cố từ đó, chính xác là những gì thiết kế tầm xa của nó hướng tới. Đưa toàn bộ đặc tả trong một prompt và để nó xây dựng theo từng giai đoạn.
1Xây dựng khung cho một ứng dụng web theo dõi thói quen. Stack: React frontend, Node/Express API, Postgres, xác thực email và mật khẩu. Tính năng: đăng ký người dùng, tạo/sửa/xóa thói quen, kiểm tra hàng ngày, bộ đếm chuỗi ngày liên tiếp và chế độ xem tổng kết hàng tuần. Xây dựng lược đồ cơ sở dữ liệu trước, sau đó API, sau đó UI. Kết nối chúng và ghi chú bất cứ điều gì tôi cần cấu hình để chạy nó.
7. Tính năng cộng tác thời gian thực thực sự đồng bộ.
Đây là nơi các mô hình yếu hơn âm thầm giả mạo. Trạng thái thời gian thực phải đồng bộ trên các máy khách, không chỉ lưu vào cơ sở dữ liệu, và các lỗi chỉ xuất hiện khi có hai trình duyệt mở. K3 xử lý lớp WebSocket, kết nối lại và đồng bộ nhiều máy khách, và bạn có thể buộc nó chứng minh công việc.
1Thêm một lớp cộng tác thời gian thực vào một ứng dụng: con trỏ trực tiếp cộng với ghim bình luận click-to-drop, giống như Figma. Sử dụng WebSocket (Socket.io hoặc ws gốc). Yêu cầu: con trỏ của người dùng khác hiển thị trực tiếp, bình luận xuất hiện ngay lập tức cho mọi người, kết nối lại nhẹ nhàng không có con trỏ ma, cập nhật con trỏ được debounce. Xây dựng nó từ đầu đến cuối, sau đó chứng minh đồng bộ hoạt động với hai máy khách mô phỏng trước khi gọi là hoàn thành.
8. Bảng điều khiển và trực quan hóa dữ liệu từ dữ liệu thô.
Đưa cho nó một CSV và một câu hỏi và nó xây dựng một bảng điều khiển tương tác, biểu đồ, bộ lọc và tất cả, trong một lần. Khả năng suy luận biểu đồ và hình ảnh là một trong những điểm mạnh được ghi nhận của nó, vì vậy nó không chỉ vẽ dữ liệu, nó còn suy luận về những gì dữ liệu hiển thị.
Phần 3: Kỹ Thuật Nghiêm Túc (Sức Mạnh Tầm Xa)
K3 được xây dựng cho các phiên lập trình kéo dài trên các mã nguồn lớn. Đây là phần quan trọng nếu bạn viết phần mềm chuyên nghiệp.
9. Công việc trên toàn bộ kho lưu trữ với một mục tiêu có thể đo lường.
Cách sử dụng K3 mạnh mẽ nhất. Đừng giao cho nó một việc vặt, hãy giao cho nó một kết quả và để nó làm việc cho đến khi con số thay đổi.
1Đọc toàn bộ mã nguồn này trước khi thay đổi bất cứ điều gì.2Mục tiêu: cắt giảm 30% thời gian phản hồi p95 trên endpoint /search.3Quy tắc: lập hồ sơ trước và chỉ cho tôi thấy thời gian đi đâu; không thay đổi giao diện công khai hoặc đầu ra; chạy kiểm tra sau mỗi thay đổi; nếu một thay đổi khiến mọi thứ tồi tệ hơn, hãy hoàn tác nó và giải thích lý do. Làm việc cho đến khi đạt được mục tiêu hoặc bạn có thể chứng minh rằng không thể đạt được nếu không vi phạm một quy tắc.4Kết thúc với một nhật ký: bạn đã thay đổi những gì, nó mang lại lợi ích gì, những gì bạn đã thử nhưng thất bại.
10. Đưa toàn bộ kho lưu trữ thực tế vào ngữ cảnh cùng một lúc.
Cửa sổ một triệu token không chỉ là một con số thông số kỹ thuật ở đây. Bạn có thể tải một mã nguồn thực sự và đặt các câu hỏi về kiến trúc, viết tài liệu hoặc truy tìm lỗi qua hàng chục tệp, bởi vì mô hình thực sự có thể nhìn thấy toàn bộ thay vì phải đoán các phần bạn không dán vào. Đây là sự khác biệt thực tế lớn nhất giữa K3 và một mô hình có cửa sổ nhỏ hơn: nó suy luận về hệ thống của bạn, không phải về các mảnh vỡ của nó. Tuy nhiên, một lưu ý đáng biết, 200K tập trung vào các tệp quan trọng thường hiệu quả hơn 900K của toàn bộ monorepo, bởi vì sự tập trung, không phải khối lượng, là nơi sức mạnh tầm xa của nó đến từ đâu.
11. Chuyển đổi mã giữa các framework hoặc ngôn ngữ.
K3 là tiên tiến nhất trong kỹ thuật phần mềm đa ngôn ngữ, vì vậy việc chuyển một dịch vụ từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, hoặc từ một framework sang phiên bản kế nhiệm của nó, là thế mạnh của nó, bao gồm cả các trường hợp ngoại lệ nhàm chán thường bị bỏ lỡ. Bởi vì nó giữ toàn bộ dự án trong ngữ cảnh, nó duy trì hành vi nhất quán trong suốt quá trình di chuyển thay vì dịch từng tệp một và âm thầm thay đổi những gì mã làm.
12. Phiên tự động với điều kiện thành công có thể xác minh.
K3 có thể chạy lâu, phần lớn không cần giám sát, nhưng chỉ tốt khi mục tiêu có thể kiểm tra được. "Cải thiện mã" khiến nó lang thang. "Làm cho bài kiểm tra này vượt qua" hoặc "đạt được benchmark này" cho nó một mục tiêu mà nó có thể kiên trì hướng tới mà không bị lạc hướng. Luôn giao cho một tác vụ tầm xa một con số, không phải một cảm giác.
Phần 4: Agent, Công Cụ và Nghiên Cứu
K3 đứng gần đầu trong các benchmark về sử dụng công cụ và nghiên cứu web, biến nó thành một người vận hành, không chỉ là một người viết.
13. Điều phối terminal và trình duyệt.
Nó điều khiển shell, trình duyệt và các cuộc gọi API mà không bị hỏng, đó là mô liên kết mà mọi tác vụ agent thực sự cần. Hướng nó đến một mục tiêu yêu cầu tra cứu và hành động, và nó tự động xâu chuỗi các bước thay vì dừng lại để hỏi bạn làm gì ở mỗi ngã rẽ.
1Mục tiêu: tìm ba tính năng được yêu cầu nhiều nhất trong các vấn đề GitHub của dự án mã nguồn mở này, sau đó soạn thảo một đặc tả ngắn cho tính năng hàng đầu.2Các bước: tìm kiếm các vấn đề của kho lưu trữ, xếp hạng theo số lượng phản ứng và khối lượng bình luận, xác định ba vấn đề hàng đầu, chọn vấn đề có tác động cao nhất và viết một đặc tả một trang với phạm vi, các trường hợp ngoại lệ và một kế hoạch triển khai thô. Hiển thị công việc của bạn.
14. Nghiên cứu web sâu, được hỗ trợ bởi công cụ.
K3 là tiên tiến nhất trong các benchmark duyệt web. Đưa cho nó một câu hỏi nghiên cứu và nó tìm kiếm, đọc các nguồn chính, tham khảo chéo và trả về một cái gì đó có cấu trúc và trích dẫn, trong thời gian trước đây bạn chỉ kịp lướt qua mười tab.
15. Công việc song song quy mô lớn thông qua biến thể Swarm.
K3 được phát hành dưới hai dạng, và biến thể Swarm được xây dựng cho xử lý song song quy mô lớn: phân tán một công việc hàng loạt lớn ra nhiều sub-agent cùng một lúc, sau đó hợp nhất kết quả, thay vì xử lý từng mục một.
16. Biến một chồng tài liệu thành một sản phẩm duy nhất.
Hướng nó vào một thư mục PDF hoặc một kho tài liệu nghiên cứu dài và yêu cầu một đầu ra tổng hợp duy nhất, một bài đánh giá tài liệu, một bảng so sánh, một bản tóm tắt, và nó xử lý tập hợp đó và trả về kết quả đã được tổng hợp thay vì mười lăm bản tóm tắt riêng biệt.
Phần 5: Đa Phương Tiện và Các Bước Đi Mạnh Mẽ
K3 đọc văn bản, hình ảnh và video một cách tự nhiên, và điều đó mở khóa một loại công việc khác.
17. Ảnh chụp màn hình hoặc bản phác thảo trực tiếp thành mã hoạt động.
Cho nó xem một bản phác thảo thiết kế hoặc ảnh chụp màn hình giao diện và nó viết frontend tái tạo lại nó. Thị giác tự nhiên cộng với vị thế dẫn đầu về frontend làm cho đây trở thành một trong những điều hữu ích nhất trong danh sách này đối với bất kỳ ai xây dựng UI.
18. Suy luận về biểu đồ, hình vẽ và toán học trực quan.
Đưa cho nó một biểu đồ, một sơ đồ hoặc một bài toán chụp ảnh và nó không chỉ mô tả hình ảnh, nó còn suy luận về nó, trích xuất các con số và làm việc với chúng, được hỗ trợ bởi Python khi tác vụ cần tính toán thực sự. Được ghi nhận là một trong những lĩnh vực tiên tiến nhất của nó.
19. Hiểu video như một đầu vào.
Bởi vì đầu vào đa phương thức bao gồm video, bạn có thể đưa cho nó cảnh quay làm ngữ cảnh thay vì phải phiên âm trước, và yêu cầu nó suy luận về những gì thực sự xảy ra trên màn hình.
20. Sở hữu mô hình hoàn toàn sau ngày 27 tháng 7.
Bước đi mạnh mẽ nhất là điều mà hầu hết mọi người hiểu sai. Vào ngày 27 tháng 7, toàn bộ trọng số của K3 sẽ được mở dưới giấy phép cho phép. Đối với một nhóm nghiêm túc, điều đó có nghĩa là tự lưu trữ trên phần cứng của riêng bạn, fine-tuning trên dữ liệu của riêng bạn, kiểm tra chính xác cách nó hoạt động và không phụ thuộc vào API của bất kỳ ai luôn trực tuyến hoặc các điều khoản luôn thuận lợi. Sự độc lập đó, trên một mô hình ngang tầm frontier, là phần thực sự định hình lại thị trường.
Hai Cảnh Báo Trung Thực Trước Khi Bạn Bắt Đầu
Bởi vì một danh sách sức mạnh mà không có chi tiết nhỏ là cách mọi người lãng phí tiền bạc và gặp rắc rối.
Đừng biến K3 thành mặc định cho mọi thứ. Suy luận của nó luôn bật. Nó suy nghĩ kỹ về mọi yêu cầu, điều này tuyệt vời cho hai mươi điều trên và vô lý cho việc định dạng danh sách hoặc đổi tên biến. Những người thử nghiệm ban đầu đã thấy nó đốt hàng nghìn token suy luận cho các tác vụ lẽ ra chỉ tốn một phần nhỏ xu. Hãy chuyển các công việc tầm thường sang một mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn và dành K3 cho các công việc xứng đáng với sức mạnh đó. Đây là sai lầm đắt giá nhất mà người dùng mới mắc phải.
Tuy nhiên, một sắc thái về chi phí theo hướng ngược lại: giá API của K3 là 3 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 15 USD cho mỗi triệu token đầu ra, ở mức trung bình, không rẻ, nhưng nó có xu hướng sử dụng ít token đầu ra hơn để hoàn thành một công việc thực sự so với các mô hình đắt tiền hơn dài dòng để đi đến cùng một câu trả lời. Vì vậy, cách trung thực để đánh giá nó là chi phí trên mỗi tác vụ hoàn thành, không phải chi phí trên mỗi token. Đối với công việc nó được xây dựng, tổng hóa đơn thường thấp hơn so với giá niêm yết. Đối với công việc tầm thường, chế độ suy nghĩ luôn bật sẽ xóa bỏ hoàn toàn lợi thế đó, đó chính xác là lý do tại sao việc định tuyến lại quan trọng.
"Trọng số mở" không có nghĩa là "chạy trên máy tính xách tay của bạn." Khi trọng số được phát hành vào ngày 27 tháng 7, bạn sẽ không tải K3 xuống MacBook của mình. Ngay cả khi được nén mạnh, nó vẫn nặng hơn một terabyte và cần hàng chục chip tăng tốc để chạy. Trọng số mở là một món quà cho các tổ chức có thể tự lưu trữ và các nhà nghiên cứu có thể fine-tuning, không phải là một mô hình riêng tư cho PC chơi game của bạn. Đối với hầu hết mọi người, "sử dụng K3" có nghĩa là ứng dụng hoặc API, và điều đó hoàn toàn ổn.
Cách Dùng Thử Ngay Hôm Nay
→ Trò chuyện: kimi.com, hoạt động ngay bây giờ, cách không cần cài đặt để chạy mọi prompt ở trên.
→ API: Tương thích với OpenAI-SDK, vì vậy việc chuyển đổi từ thiết lập OpenAI hoặc Anthropic chỉ là thay đổi URL cơ sở và chuỗi mô hình, không phải viết lại.
→ Trong mã nguồn của bạn: cài đặt CLI Kimi Code từ hướng dẫn chính thức trên kimi.com, mở dự án của bạn và để nó lập kế hoạch, chỉnh sửa và kiểm tra với quyền truy cập tệp trực tiếp.
→ Trọng số: phát hành mở hoàn toàn dự kiến vào ngày 27 tháng 7, ngày mà dịch vụ bạn thuê trở thành thứ mà bất kỳ ai có phần cứng đều có thể sở hữu.
Tại Sao Điều Này Lớn Hơn Một Benchmark
Hãy lùi lại một bước khỏi các prompt, bởi vì bối cảnh mới là câu chuyện thực sự.
Moonshot đã xây dựng một mô hình ngang tầm frontier với 2,8 nghìn tỷ tham số trong vòng chưa đầy ba năm dưới các lệnh kiểm soát xuất khẩu ngày càng tăng của Mỹ đối với chính xác những con chip bạn thường cần để huấn luyện một thứ có kích thước này. Họ đã làm điều đó thông qua sự khéo léo về kiến trúc thay vì tính toán thô, và sau đó, thay vì khóa nó sau một API mãi mãi, họ đã thông báo rằng họ sẽ cung cấp trọng số miễn phí. Thời điểm phát hành được chọn ngay trước Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới ở Thượng Hải, và điều đó không phải là ngẫu nhiên.
Câu hỏi thú vị chưa bao giờ là "liệu Trung Quốc có bắt kịp không." Mà là điều gì sẽ xảy ra với kinh tế của các mô hình frontier đóng, đắt tiền khi một mô hình mở, miễn phí xuất hiện ở cùng một đẳng cấp. Khi khả năng ngang tầm frontier không còn là thứ chỉ ba công ty có thể bán, và trở thành thứ mà bất kỳ nhóm có nguồn lực nào cũng có thể tải xuống, sức mạnh định giá của các phòng thí nghiệm đóng sẽ thay đổi. Áp lực đó là sự kiện thực sự ở đây, hơn bất kỳ con số benchmark đơn lẻ nào.
Cũng có một câu hỏi mở thực sự đang tồn tại. Các nhà quản lý Trung Quốc đã thảo luận về các quy tắc xuất khẩu AI của riêng họ, vì vậy liệu K3 là bản phát hành trọng số mở tuyệt vời cuối cùng từ phía đó hay là bản đầu tiên trong số nhiều bản là điều thực sự không rõ ràng. Dù thế nào đi nữa, mô hình đã ra mắt và nó sẽ không quay trở lại.
Kết Luận Thực Sự
Trong ba năm, thỏa thuận rất đơn giản: các phòng thí nghiệm Mỹ xây dựng frontier, và mọi người khác nhận được một bản sao rẻ hơn nửa năm sau đó. Kimi K3 đã phá vỡ điều đó. Nó là mô hình mở lớn nhất từng được tạo ra, nó là mô hình số một thế giới về mã frontend trong thử nghiệm mù của con người, và trong một tuần nữa, nó sẽ trở nên miễn phí.
Nó không phải là token rẻ nhất, nó không đứng đầu mọi bảng xếp hạng, và bạn sẽ không chạy nó ở nhà. Tất cả đều đúng, và không điều nào thay đổi tiêu đề: một mô hình ngang tầm frontier đánh bại các flagship đóng trong việc xây dựng mọi thứ sắp thuộc về tất cả mọi người.
Hai mươi prompt ở trên là lợi thế khởi đầu của bạn. Những người thực sự chạy chúng trong tuần này sẽ biết mô hình này có thể làm gì trong khi những người khác vẫn đang tranh luận về một bảng benchmark.
Hầu hết mọi người sẽ đọc dòng tweet ra mắt và không bao giờ mở mô hình. Những người dành một buổi tối để xây dựng với nó sẽ đi trước toàn bộ dòng thời gian một tháng.
Tôi phân tích mọi bản phát hành AI lớn mà không có cường điệu và cung cấp cho bạn các prompt để tự mình thử. Hãy theo dõi tôi cho bản tiếp theo và đánh dấu trang này khi K3 vẫn còn là tin tức.
Cách dùng thử:
→ Trò chuyện và ứng dụng: kimi.com
→ API: Tương thích với OpenAI-SDK
→ Trọng số mở: dự kiến vào ngày 27 tháng 7
Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy theo dõi tôi @eng_khairallah1 để biết thêm nội dung AI như thế này. Tôi đăng các bài phân tích, khóa học và công cụ mỗi tuần.
hy vọng bài viết này hữu ích cho bạn, Khairallah ❤️
