2.8T Parametre
3T parametre sınıfına ulaşan ilk açık model
Kimi K3: Daha İleri Düşün. Daha Büyük İnşa Et. Devam Et.
Kimi K3, Kimi Delta Attention ve Attention Residuals mimarimiz üzerine kurulmuş, yerel görme yeteneğine ve 1M token bağlam penceresine sahip açık bir 2.8T parametreli modeldir; uzun soluklu kodlama, bilgi çalışmaları ve akıl yürütme için tasarlanmıştır. Bir promptu oynanabilir oyunlara, özenli sunumlara ve etkileşimli araştırma raporlarına dönüştürür; hatta daha önce uzmanlara ayrılan teknik işleri de üstlenebilir.
Daha akıllı bir Kimi burada başlıyor
Daha büyük ölçek, daha uzun bağlam, yerel görme ve daha akıllı bir mimari; hepsi Kimi'yi daha ileri taşımak için tasarlandı.
1M Bağlam Penceresi
Uzun sohbetler ve karmaşık projeler için tasarlandı
Yerel Görme
Görselleri, videoları ve belgeleri birlikte anlar
Mimari Yenilikler
Daha akıllı ve verimli ölçekleme için Kimi Delta Attention ve Attention Residuals üzerine kuruldu
Dünyalar kur, videolar kurgula
Basit promptlardan tamamlanmış yaratıcı işlere.
Oynanabilir oyunlar ve 3D dünyalar
K3'ün gelişmiş uzamsal akıl yürütme, kodlama ve görsel anlama yetenekleriyle Kimi; açıklamaları, görselleri ve videoları tamamen oynanabilir etkileşimli deneyimlere dönüştürebilir. Referansları araştırır, 3D varlıklar oluşturur, oyun mantığını yazar; ardından kendi derlemesinin canlı ekran görüntülerine bakarak sonuç doğru oynanana kadar iyileştirir.
Vaka 1: 3D Açık Dünya
Ormanlar, kütük evlerden oluşan bir köy, karlı dağlar ve değişen hava koşullarına sahip, keşfedilebilir bir açık dünya. Kullanılan harici varlıklar: animasyonlu kovboy ve at modelleri ile arazi verileri.
Oyunlar sadece başlangıç.
Kimi video da kurgulayabilir.
Yerel multimodal mimarisi sayesinde Kimi K3 metinleri, görselleri ve videoyu birlikte anlar. Doğru klipleri seçebilir, kesitler arasında hareketi eşleştirebilir, kurguyu ritme senkronize edebilir ve sesi işleyebilir. K3, kendi tanıtım videosunu 56 kaynak klipten kurguladı; bu kadar yoğun bir kurgu deneyimli bir editörün bir ila iki iş gününü, yeni başlayan birinin ise üç ila beş gününü alabilir.
Bilgiyi işe dönüştür
K3, karmaşık bilgileri keşfedip kullanabileceğiniz özenli slaytlara, etkileşimli raporlara ve canlı Dashboard'lara dönüştürür.
Zengin görselleştirmelerle profesyonel sunumlar
Kimi K3; derinlemesine araştırma ve karmaşık analizle, özel grafikler, bilimsel diyagramlar ve infografikler içeren, tamamen düzenlenebilir ve içeriğe göre uyarlanmış profesyonel sunumlar oluşturur. Sektör araştırmasından bilimsel analize kadar, K3'ün karmaşık fikirleri nasıl anlaşılır ve sunuma hazır hale getirdiğini görün.
Keşfedebileceğiniz raporlar
K3 ile büyük ölçekli araştırmalar; özel grafikler, animasyonlu diyagramlar ve görsel anlatılarla hayata geçirilen, kanıta dayalı içgörüler içeren, keşfedip ayrıntılarına inebileceğiniz etkileşimli raporlara dönüşür. AI ASIC sektörünün 42 yıllık derin incelemesinde bunu iş başında görün.
Canlı kalan bilgi
Bir defalık yanıtların ötesine geçin: verilerinize bağlanan ve güncellenmeye devam eden Widgets'lardan oluşan canlı bir Dashboard kullanın. Projeniz veya hedefiniz etrafında sizin için önemli olanları bir araya getirin; böylece çalışmalarınız düzenli, görünür ve geri dönmesi kolay kalır. Kimi Work'te kullanılabilir.
Uzman düzeyindeki işleri üstlen
Kimi K3, karmaşık teknik işlerde daha uzun süre odakta kalır; kod, araçlar, test ve iterasyon arasında daha az insan gözetimiyle ilerler. Çip tasarımından bilimsel hesaplamaya, kernel optimizasyonundan derleyici geliştirmeye kadar, K3'ün uzun soluklu teknik bir görevi ne kadar ileri taşıyabildiğini görün.
K3, kendi mimarisi üzerine kurulu bir nano model için bir çip tasarladı, optimize etti ve doğruladı; tüm iş akışını açık kaynak EDA araçlarıyla otonom olarak tamamladı.Bir model tarafından, bir model için üretilen çip · 48 saatlik otonom çalışma
Sınır düzeyinde performans
Kimi K3; zorlu kodlama, araç kullanımı, akıl yürütme ve bilgi çalışması benchmark'larında sınır düzeyinde performans sunar. Neler yapabileceğini keşfedin veya tüm benchmark sonuçları ve değerlendirme ayrıntıları için Teknik Blog'a dalın.
Kimi K3 nerede kullanılır
Kimi K3; web ve mobil uygulamadan masaüstüne, terminale ve API'ye kadar çalıştığınız her yerde yanınızda. Çalışma biçiminize en uygun yolu seçin.
SSS
Kimi K3, terminalden veya desteklenen IDE'lerden Kimi Code içinde kullanılabilir. Kimi Code CLI'da Kimi K3'ü seçmek için /model komutunu kullanın. VS Code ve Cursor için Kimi Code'da, giriş çubuğundaki model açılır menüsünden Kimi K3'ü seçin.
Kimi Work'te, etkileşimli Widgets'ları doğrudan bir konuşma içinde oluşturabilir ve sürekli güncellemeler için yerel verilere veya harici eklentilere bağlayabilirsiniz. Saklamak istediğiniz Widgets'ları daha sonra Dashboard'a ekleyebilirsiniz; burada bir konu, proje veya hedef etrafında düzenlenmiş kalıcı bir görünümde erişilebilir kalırlar. Bu, sık kullanılan bilgi ve araçları tek yerde tutmayı ve farklı görevlerde onlara geri dönmeyi kolaylaştırır.
Kimi K3, Moonshot AI tarafından geliştirilen açık ağırlıklı, yerel multimodal bir modeldir. Toplam 2.8 trilyon parametreye sahiptir ve Kimi Delta Attention (KDA) ile Attention Residuals (AttnRes) üzerine kuruludur; yerel görme yetenekleri ve 1 milyon token'a kadar bağlam penceresi sunar. Uzun soluklu kodlama, bilgi çalışmaları ve akıl yürütme için tasarlanmıştır.
Evet. Kimi K3 açık kaynaktır. Tam model ağırlıkları Hugging Face üzerinde mevcuttur; hem model ağırlıkları hem de kod Kimi K3 License kapsamında yayımlanır. Lisans, kullanıcıların hüküm ve koşullarına tabi olarak modeli çalıştırmasına, dağıtmasına, fine-tune etmesine ve değiştirmesine izin verir.
Kimi K3; Kimi Web, Kimi mobil uygulama, Kimi Work, Kimi Code ve Kimi API üzerinden kullanılabilir. Kimi uygulaması iOS, Android ve HarmonyOS üzerinde mevcuttur. Kurumlar Kimi Business üzerinden Kimi'yi kullanabilir; geliştiriciler ayrıca kendi dağıtımları için model ağırlıklarını Hugging Face'ten indirebilir.
Kimi K3, 1 milyon token'a kadar bağlam penceresini destekler; bu sayede uzun konuşmalar ve karmaşık görevler boyunca daha fazla bilgiyi bağlamda tutabilir.
Evet. Kimi K3, metinleri, görselleri ve videoyu aynı model içinde anlayabilen yerel multimodal bir modeldir. Bu sayede ekran görüntüleri, belgeler ve video gibi görsel bilgilerle metnin yanında çalışabilir.