我们用 Kimi K3 搓了一颗火影螺旋丸,只花 129 元就顶一个前端团队?
我们用 Kimi K3 搓了一颗火影螺旋丸,只花 129 元就顶一个前端团队?“推理轻量化,训练提效 25%,前端效果同样惊艳。 ”
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“推理轻量化,训练提效 25%,前端效果同样惊艳。 ”
听说K3这么猛,又属于免费开源,于是就有同学跑来问我一个特别真实的问题。听说K3这么猛,又属于免费开源,于是就有同学跑来问我一个特别真实的问题。这个问题问得太好了,好到我可以直接拿它当这篇文章的选题。因为它正好踩中了开源模型最反常识的地方。
刚刚,据彭博社援引知情人士消息报道,北京大模型独角兽月之暗面在最新完成的融资轮次中筹集了超出预期的35亿美元(约合人民币236.77亿元),投后估值达350亿美元(约合人民币2367.71亿元)。
Kimi K3 正式开源以后,最先冲到 Hugging Face 准备下载的人,滑不了几下,就会看到一个数字:2.8T。
最近,月之暗面 kimi 正式开源 Kimi K3 完整模型权重,Kimi K3 是一款总参数量达 2.8 万亿、上下文窗口达 100 万 token 的 MoE 大模型,更是全球首个落地的近 3 万亿参数级开源大模型,引起业界热议。
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尽管Codex官方是支持第三方模型接入的,但是Codex 走的是 Responses API,而 K3 给的是 OpenAI 兼容的 Chat Completions API,两套协议对不上。所以Kimi 官方给的方案就是本地挂上CC Switch 或 codeproxy 这类第三方的转换器。
它把架构、训练和 Agent infra连接成了一套完整系统。
你要说最近AI行业里,最热的、被讨论最多的一件事。
就在刚刚,全球首个3万亿参数级开源模型Kimi K3正式开源!https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/tree/main。Moonshot AI宣布,发布Kimi K3的模型权重、技术报告,并开源支撑Kimi K3模型训练的关键Infra技术:MoonEP、FlashKDA和AgentEnv。