2,8 trilyon toplam parametreye sahip olduğu açıklanan Kimi K3, uzun bağlam ve ajan tabanlı görevlerde güçlü sonuçlar hedefliyor. Model kullanıma açılmış olsa da tam model ağırlıklarının daha sonra yayımlanması planlanıyor. Performans iddiaları değerlendirilirken üretici testleriyle bağımsız sonuçlar birbirinden ayrılmalı.
Çinli Moonshot AI, bugüne kadarki en gelişmiş modeli olarak tanımladığı Kimi K3’ü kullanıma sundu. Şirketin açıklamasına göre model, 2,8 trilyon toplam parametreye, bir milyon tokenlık bağlam penceresine ve yerleşik görüntü işleme yeteneğine sahip. Kimi K3; uzun süreli kodlama görevleri, bilgi çalışmaları, görsel muhakeme ve ajan tabanlı iş akışları için tasarlandı.
Model, bütün parametrelerini aynı anda çalıştıran klasik bir yapı yerine Mixture of Experts yaklaşımını kullanıyor. Her işlem sırasında 896 uzman bileşenden 16’sı etkinleştiriliyor. Moonshot AI, Kimi Delta Attention ve Attention Residuals adlı mimari yöntemlerin uzun metinlerde bilgi akışını ve model derinliğini daha verimli yönetmeye yardımcı olduğunu belirtiyor.
Şirketin paylaştığı testlerde Kimi K3 özellikle uzun süreli yazılım geliştirme, terminal kullanımı, görsel arayüz üretimi ve karmaşık araştırma görevlerinde güçlü sonuçlar gösteriyor. Ancak bu sonuçların önemli bir bölümü üreticinin kendi değerlendirme düzeneklerine dayanıyor. Moonshot AI da modelin genel kullanıcı deneyimi ve toplam performansta en güçlü kapalı modellere henüz yetişmediğini açıkça kabul ediyor.
Kimi K3; Kimi web uygulaması, Kimi Work, Kimi Code ve şirketin API hizmeti üzerinden kullanılabiliyor. Tam model ağırlıklarının 27 Temmuz 2026’ya kadar yayımlanması, ayrıntılı teknik raporun ise ağırlıklarla birlikte paylaşılması planlanıyor. Bu nedenle model açık yaklaşımıyla dikkat çekse de bağımsız araştırmacıların bütün sistemi inceleyebilmesi için ağırlıkların ve teknik raporun yayımlanması beklenmeli.
Neden önemli?
Kimi K3, açık model ekosisteminin yalnızca daha küçük ve ekonomik modellerle sınırlı kalmadığını gösteriyor. Çok büyük ölçekli modellerin ağırlıklarının yayımlanması; bağımsız araştırma, yerel kurulum ve şirketlerin kendi yapay zekâ altyapılarını oluşturması açısından önemli olabilir. Ancak üretici testleriyle bağımsız değerlendirmelerin ayrılması ve “açık model” ifadesinin gerçekten hangi bileşenleri kapsadığının görülmesi gerekiyor.