वह मॉडल जिसे चीन ने तब लॉन्च किया जब आप सो रहे थे

Kimi K3, आंकड़ों के अनुसार, 17 जुलाई, 2026 तक:

2.8 ट्रिलियन पैरामीटर। अब तक का सबसे बड़ा ओपन-वेट मॉडल, DeepSeek V4 Pro से 75% बड़ा।

आर्किटेक्चर के अंदर 896 विशेषज्ञ। प्रति टोकन 16 फायर।

1,000,000 टोकन का कॉन्टेक्स्ट। नेटिव विज़न। एक रीज़निंग मोड, स्थायी रूप से अधिकतम पर सेट।

$3 प्रति मिलियन इनपुट टोकन, $15 प्रति मिलियन आउटपुट। कैश्ड इनपुट $0.30 तक गिर जाता है, और Moonshot का सर्विंग स्टैक कोडिंग सत्रों में कैश हिट दरों को 90% से ऊपर रखता है।

Arena के स्वतंत्र फ्रंट-एंड कोडिंग टेस्ट में, K3 ने Claude Fable 5 और GPT-5.6 Sol को हराया। Arena के व्यापक टेक्स्ट रैंकिंग में, यह Opus 4.8 से आगे रहा, जबकि प्रति कार्य लागत 40% कम थी।

पूर्ण वेट 27 जुलाई को एक संशोधित MIT लाइसेंस के तहत जारी होंगे। इतिहास में पहला ओपन 3T-क्लास मॉडल।

Moonshot AI, इसके पीछे बीजिंग स्थित लैब, अप्रैल में $200 मिलियन वार्षिक आय को पार कर गई। 16 जुलाई को उन्होंने K3 जारी किया और बाजारों में 18 महीनों में दूसरा DeepSeek क्षण आया।

ये हैं आंकड़े। अब उनके पीछे की कहानी, क्योंकि अकेले आंकड़े यह बताने में कम पड़ते हैं कि यह रिलीज़ कितनी अजीब है।

एक वापसी जो किसी ने निर्धारित नहीं की थी

अठारह महीने पहले Moonshot खत्म हो चुकी लग रही थी। DeepSeek ने उनका उपभोक्ता बाजार खा लिया, उनकी एंटरप्राइज़ कहानी ठप हो गई, और Kimi ब्रांड चीन की AI दौड़ में एक फुटनोट जैसा लगने लगा। संस्थापक यांग झीलिन, एक पूर्व Google शोधकर्ता, ने लैब को एक चीज़ पर केंद्रित रखा: बेतुके कॉन्टेक्स्ट विंडो वाले एजेंटिक कोडिंग मॉडल।

K2 जुलाई 2025 में एक ठोस ओपन-वेट कोडर के रूप में आया। K2.5 और K2.6 ने वसंत 2026 तक इसका अनुसरण किया, और अप्रैल तक, Artificial Analysis ने K2.6 को अपने इंटेलिजेंस इंडेक्स पर सबसे मजबूत ओपन-वेट मॉडल के रूप में स्थान दिया। सम्मानजनक। फिर भी बंद फ्रंटियर से एक स्तर नीचे।

K3 ने उस स्तर को बंद कर दिया। Moonshot ने शंघाई में विश्व कृत्रिम बुद्धिमत्ता सम्मेलन से कुछ दिन पहले लॉन्च का समय निर्धारित किया, और बेंचमार्क के नीचे का संदेश सीधा था: GPU निर्यात नियंत्रण के तीन साल एक मध्यम आकार की बीजिंग लैब को फ्रंटियर तक पहुंचने और फिर डाउनलोड लिंक वाले किसी भी व्यक्ति को वेट सौंपने से नहीं रोक सके।

Anthropic ने Moonshot और अन्य चीनी लैब्स पर औद्योगिक पैमाने पर डिस्टिलेशन का आरोप लगाया है, कथित तौर पर अमेरिकी फ्रंटियर मॉडल के साथ लाखों आदान-प्रदान पर प्रशिक्षण। Moonshot इसका खंडन करता है। दोनों बातें एक साथ मायने रख सकती हैं: मूल विवाद वास्तविक है, और 10 दिनों में Hugging Face पर मौजूद कलाकृति भी वास्तविक है।

2.8 ट्रिलियन पैरामीटर वास्तव में क्या खरीदता है

यदि आप इसे कच्चे आकार के रूप में पढ़ते हैं तो शीर्षक संख्या भ्रामक है। K3 एक स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है: 896 विशेषज्ञ उप-नेटवर्क, प्रति टोकन 16 सक्रिय। आपको 2.8T मॉडल की ज्ञान क्षमता उससे कहीं छोटे मॉडल की अनुमान लागत पर मिलती है।

दो आंतरिक आविष्कार डिज़ाइन को आगे बढ़ाते हैं। Kimi Delta Attention, एक हाइब्रिड लीनियर अटेंशन मैकेनिज्म, यही कारण है कि 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो एक ऐसी कीमत पर मौजूद है जिसे आप वहन कर सकते हैं। Attention Residuals, मानक रेजिड्यूअल कनेक्शन के लिए एक ड्रॉप-इन रिप्लेसमेंट, वह जगह है जहाँ Moonshot लगातार स्केलिंग लाभ का दावा करता है। दोनों को मॉडल शिप होने से पहले GitHub पर ओपन रिसर्च के रूप में प्रकाशित किया गया था, जिसने K3 को एक भी बेंचमार्क उतरने से पहले शोधकर्ताओं के साथ विश्वसनीयता दिलाई।

व्यावहारिक अनुवाद: यह मॉडल एक प्रॉम्प्ट में एक संपूर्ण कोडबेस, एक वर्ष के दस्तावेज़, या 50 वीडियो ट्रांसक्रिप्ट पढ़ता है, यह सब कार्यशील अटेंशन में रखता है, और पूरी चीज़ पर तर्क करता है। RAG पाइपलाइन, चंकिंग रणनीतियाँ, एम्बेडिंग डेटाबेस, छोटे कॉन्टेक्स्ट विंडो की भरपाई के लिए बनाया गया संपूर्ण रिट्रीवल उद्योग, यह सब कार्यों के बढ़ते वर्ग के लिए वैकल्पिक हो जाता है।

नेटिव विज़न जोड़ें और इनपुट सतह फिर से चौड़ी हो जाती है। स्क्रीनशॉट, आरेख, व्हाइटबोर्ड फ़ोटो, चार्ट। K3 के Arena जीत विशेष रूप से फ्रंट-एंड कोडिंग में आई, वह सटीक अनुशासन जहाँ एक डिज़ाइन को देखना और उसके लिए कोड लिखना एक ही सिर में रहता है।

अर्थशास्त्र ही असली हथियार है

बेंचमार्क को एक तरफ रख दें। मूल्य तालिका वह जगह है जहाँ K3 नुकसान पहुँचाता है।

$3 इनपुट, $15 आउटपुट K3 को चीनी लैब मूल्य निर्धारण के शीर्ष पर और Opus 4.8 की प्रति कार्य लागत का लगभग आधा रखता है। फिर कैशिंग गणित को फिर से लिखती है। लंबे कोडिंग सत्रों में 90%+ हिट दरों के साथ $0.30 प्रति मिलियन कैश्ड इनपुट टोकन पर, एक एजेंट की प्रभावी इनपुट लागत जो एक ही रिपॉजिटरी को बार-बार पढ़ता रहता है, लगभग 4 गुना कम हो जाती है।

लंबे-क्षितिज वाले एजेंट इसी पर जीते और मरते हैं। एक एजेंट जो 6 घंटे तक एक रिपॉजिटरी में काम करता है, एक ही कॉन्टेक्स्ट को हजारों बार फिर से पढ़ता है। अधिकांश मूल्य निर्धारण मॉडल के तहत यह लूप आपको दिवालिया कर देता है। K3 के कैश अर्थशास्त्र के तहत इसकी लागत लंच मनी के बराबर है।

Moonshot यह भी दावा करता है कि K3 समतुल्य कार्यों पर K2.6 की तुलना में 21% कम आउटपुट टोकन खर्च करता है। उनकी संख्या, उनकी मूल्यांकन तालिका से, तो इसे ढीला रखें। स्वतंत्र परीक्षकों ने छोटे सिरे पर विपरीत दबाव पाया: हमेशा चालू रहने वाले अधिकतम रीज़निंग मोड ने एक तुच्छ SVG ड्राइंग पर 13,241 थिंकिंग टोकन जलाए, एक बार फेंकने वाली क्वेरी के लिए लगभग $0.25। K3 के पास कोई इकोनॉमी गियर नहीं है। आप इसे कम सोचने के लिए नहीं कह सकते।

जो ईमानदार उपयोग की रेखा खींचता है। सरल, उच्च-मात्रा, विलंबता-संवेदनशील कार्य इस मॉडल के लिए गलत घर हैं। विशाल कॉन्टेक्स्ट पर लंबे सत्र, जहाँ कैश इनपुट लागत को अवशोषित करता है और कार्य अधिकतम रीज़निंग को उचित ठहराता है, वह जगह है जहाँ मूल्य निर्धारण महंगे से अनुचित में बदल जाता है।

27 जुलाई श्रेणी बदल देता है

अब तक, उद्योग में एक नियम था: फ्रंटियर क्षमता एक API के पीछे रहती है। आप इसे किराए पर लेते हैं, विक्रेता इसे फिर से कीमत दे सकता है, इसे हटा सकता है, या चुपचाप इसका व्यवहार बदल सकता है, और आपका व्यवसाय जो कुछ भी होता है उसे अवशोषित करता है।

27 जुलाई को K3 वेट संशोधित MIT के तहत आते हैं। एक बार डाउनलोड करें और पृथ्वी पर कोई भी लैब क्षमता वापस नहीं ले सकती। इसे अपने डोमेन पर फ़ाइन-ट्यून करें। इसे एयर-गैप्ड चलाएं। इसे अपने स्वयं के मेटल से सर्व करें। सरकारें, अस्पताल, बैंक, और हर संस्थापक जिसने मॉडल डिप्रिकेशन नोटिस पर नींद खोई, अब उनके पास एक फ्रंटियर-क्लास फ़ॉलबैक है जो किसी को जवाब नहीं देता।

लगभग कोई भी 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर को सेल्फ-होस्ट नहीं करेगा। इस आकार के मॉडल की सर्विसिंग के लिए हार्डवेयर बिल, स्पार्स होने पर भी, शौकिया सीमा से बहुत दूर है। यह बात भूल जाती है। सार्वजनिक रूप से वेट का अस्तित्व स्थायी रूप से सीमित करता है कि कोई भी समान ताकत के बंद मॉडल के लिए क्या चार्ज कर सकता है, और यह कमोडिटी मार्जिन पर K3 की सेवा के लिए प्रतिस्पर्धा करने वाले सस्ते तृतीय-पक्ष होस्ट के बाजार की गारंटी देता है। आप ओपन रिलीज़ से लाभान्वित होते हैं, भले ही आप कभी एक भी शार्ड डाउनलोड न करें।

इस महीने इसके साथ क्या बनाना है

1M कॉन्टेक्स्ट, नेटिव विज़न, फ्रंटियर कोडिंग स्कोर और घटती कैश लागत वाला मॉडल कोई चैट अपग्रेड नहीं है। यह काम के एक अलग आकार को पुरस्कृत करता है।

इसे पूरी चीज़ें खिलाएं। समीक्षा के लिए संपूर्ण रिपॉजिटरी, ऑडिट के लिए पूर्ण अनुबंध फ़ोल्डर, टियरडाउन के लिए एक पूर्ण प्रतियोगी सामग्री लाइब्रेरी। कुछ भी जिसे आप टुकड़ों में काटते थे, काटना बंद करें।

इसे लंबे समय तक चलाएं। K3 की आधिकारिक स्थिति न्यूनतम पर्यवेक्षण के साथ लंबी इंजीनियरिंग सत्र है: रिपॉजिटरी नेविगेट करें, टर्मिनल टूल्स ऑर्केस्ट्रेट करें, चलते रहें। शाम को वास्तविक बहु-घंटे के कार्यों को कतारबद्ध करें और सुबह पूर्ण कार्य का निरीक्षण करें, कैश हर बार फिर से पढ़ने की लागत खाता है।

कैमरे को समस्याओं पर इंगित करें। एक प्रतियोगी के लैंडिंग पेज का स्क्रीनशॉट लें और पुनर्निर्माण के लिए पूछें। व्हाइटबोर्ड की फ़ोटो लें और कार्यान्वयन के लिए पूछें। विज़न प्लस फ्रंटियर फ्रंट-एंड स्कोर स्क्रीन-टू-कोड को मॉडल का होम टर्फ बनाता है।

और एक हाथ मीटर पर रखें। अपनी तुच्छ, उच्च-आवृत्ति कॉल को एक सस्ते छोटे मॉडल पर रूट करें, क्योंकि K3 खुशी से कुछ भी नहीं के बारे में कड़ी मेहनत से सोचने में एक चौथाई खर्च करेगा।

फ्रंटियर एक सब्सक्रिप्शन हुआ करता था। 10 दिनों में यह एक फ़ाइल बन जाता है। उसी के अनुसार योजना बनाएं।

इतना पढ़ने के लिए धन्यवाद।

मैं AI मॉडल, एजेंट वर्कफ़्लो और उनके पीछे के सिस्टम को वास्तविक संख्याओं और ईमानदार चेतावनियों के साथ समझाता हूं। यदि यह उपयोगी था, तो एक फ़ॉलो का मतलब है कि 27 जुलाई के वेट्स-ड्रॉप ब्रेकडाउन का विश्लेषण उसी दिन आपकी फ़ीड में आ जाएगा।