Latent Space→ original

Kimi K3 — крупнейшая открытая ИИ-модель уровня Opus 4.8 по цене Sonnet 5

Moonshot AI представила Kimi K3 — открытую модель с архитектурой Mixture of Experts на 2,8 триллиона параметров, из которых на каждый токен активны около 50 миллиардов. Это крупнейшая открытая модель из когда-либо выпущенных. Разработчики заявляют качество уровня Claude Opus 4.8 при цене как у Sonnet 5. Сильная неделя для open-source моделей продолжается.

Processado por IA de Latent Space; editado por Hamidun News
Kimi K3 — крупнейшая открытая ИИ-модель уровня Opus 4.8 по цене Sonnet 5
Fonte: Latent Space. Colagem: Hamidun News.
◐ Ouvir artigo

Em julho de 2026, o laboratório chinês Moonshot AI lançou o Kimi K3 — um modelo de linguagem aberto com 2,8 trilhões de parâmetros e arquitetura Mixture of Experts, dos quais cerca de 50 bilhões ficam ativos por token. É o maior modelo aberto já publicado.

O que é o Kimi K3

O Kimi K3 é o modelo aberto principal da Moonshot AI, construído no esquema "mistura de especialistas" (MoE). A notação 2.8T-A50B se decompõe em 2,8 trilhões de parâmetros no total e cerca de 50 bilhões ativos a cada etapa de geração. Esse design confere ao modelo o "conhecimento" de um modelo gigante, mas, em termos de custo computacional por solicitação, ele se comporta mais próximo de um modelo denso de ~50 bilhões de parâmetros.

Principais características do anúncio:

  • Nome — Kimi K3, desenvolvedor — Moonshot AI (criadores da linha Kimi)
  • Arquitetura — Mixture of Experts, 2,8 trilhões de parâmetros no total, ~50 bilhões ativos (notação 2.8T-A50B)
  • Status — o maior modelo aberto no momento do lançamento
  • Qualidade — nível declarado equivalente ao Claude Opus 4.8, da Anthropic
  • Preço — comparável ao do Claude Sonnet 5
  • Antecessor — o modelo aberto Kimi K2

Nível Opus 4.8 pelo preço do Sonnet 5

O Kimi K3 é posicionado como um modelo da classe Claude Opus 4.8 em qualidade, a um preço no nível do Claude Sonnet 5 — um resultado de nível principal pelo custo de um plano intermediário. É exatamente essa relação "preço/qualidade" que foi destacada no título da análise da publicação Latent Space em seu boletim AI News.

Para o mercado, isso é um desafio direto aos modelos principais fechados: se um modelo aberto com pesos públicos realmente atinge o nível do Opus de ponta em várias classes de tarefas, as equipes passam a ter a opção de implantá-lo em sua própria infraestrutura — sem pagar por token e sem enviar dados para uma API externa.

"Continua sendo uma ótima semana para os modelos abertos", afirma a edição do boletim AI

News da Latent Space.

Por que isso importa para o mercado

O lançamento do Kimi K3 dá continuidade a uma onda de lançamentos fortes com pesos abertos. Nos últimos ciclos, a corrida dos modelos abertos foi puxada por equipes chinesas — a Moonshot com sua linha Kimi, além da DeepSeek e da Qwen —, e cada novo modelo principal reduziu a distância em relação aos sistemas fechados da OpenAI, Anthropic e Google.

Uma escala de 2,8 trilhões de parâmetros leva essa corrida a uma nova categoria de peso: pesos públicos desse tamanho simplesmente não haviam sido disponibilizados antes. Uma ressalva importante: a alegação de "classe Opus 4.8", no lançamento, ainda é uma declaração de posicionamento, e não um benchmark independente verificado — os números reais virão das medições da comunidade.

O que isso significa

Os modelos abertos chegaram bem perto do nível principal dos laboratórios fechados — e fazem isso pelo preço de um plano intermediário. Para desenvolvedores e empresas, isso amplia as opções: qualidade de ponta agora pode ser obtida não só via API de grandes fornecedores, mas também em servidores próprios.

Perguntas frequentes

Quem desenvolveu o Kimi K3?

O Kimi K3 foi criado pelo laboratório chinês de IA Moonshot AI — a mesma equipe que lançou os modelos abertos anteriores da linha Kimi, incluindo o Kimi K2.

O que significa a notação 2.8T-A50B?

É uma descrição da arquitetura Mixture of Experts: 2.8T é o número total de parâmetros do modelo (2,8 trilhões), A50B é o número de parâmetros ativos por token (cerca de 50 bilhões). A cada etapa, apenas uma parte dos "especialistas" trabalha, por isso o modelo calcula mais rápido do que uma rede densa do mesmo tamanho.

ZK
Hamidun News
Notícias de AI sem ruído. Seleção editorial diária de mais de 50 fontes. Produto de Zhemal Khamidun, Head of AI na Alpina Digital.

Quer parar de ler sobre IA e começar a usar?

AI News é um feed curado de notícias de IA. A Hamidun Academy ensina você a usar IA no trabalho.

O que você acha?
Carregando comentários…