İçeriğe geç
Yapay ZekaDil Modelleri

Moonshot AI, Kimi K3 Modelinin Tüm Ağırlıklarını Yayınladı

Çinli yapay zeka girişimi Moonshot AI , en güçlü modeli olan Kimi K3 'ün tüm ağırlıklarını genel erişime açtığını duyurdu.

Yapay zekâ desteğiyle derlendi · Kaynak: VentureBeatBu haber nasıl hazırlandı?
Üretim
Bu metin, VentureBeat kaynaklı haberden yapay zekâ destekli araçlarla Türkçeye uyarlandı ve düzenlendi.
Kontrol
Bu haber için kayıtlı bir editör kontrolü bulunmuyor. Yayın ilkelerimiz ve nihai sorumluluk yayın kuruluna aittir.
Zaman
Yayın 28 Temmuz 2026, 09:01
Moonshot AI, Kimi K3 Modelinin Tüm Ağırlıklarını Yayınladı
Görsel: VentureBeat

Daha önce sadece API üzerinden sunulan model, artık araştırmacıların ve kurumsal geliştiricilerin kendi altyapılarında bağımsız olarak çalıştırabileceği bir yapıya kavuştu.

2.8 Trilyon Parametreli Dev Mimari

Teknik raporla birlikte paylaşılan Kimi K3, 2.8 trilyon parametreli bir Uzmanların Karışımı (Mixture-of-Experts) mimarisine sahip. Model, toplam 896 uzman arasından 104 milyar parametreyi aktif hale getirerek çalışıyor. Ayrıca bir milyon tokenlık geniş bir bağlam penceresi sunan sistem, yerel çok modlu akıl yürütme yeteneklerini destekliyor.

Kurumsal Kullanım ve Lisans Koşulları

Moonshot AI; vLLM ve SGLang ekosistemleri için uygulama desteği, optimize edilmiş dikkat çekirdekleri ve MoE iletişim kütüphaneleri gibi kritik altyapı bileşenlerini de paylaştı. Ancak modelin kullanımıyla ilgili özel bir lisans şartı getirildi. Yıllık toplam geliri 20 milyon ABD dolarını aşan ve 'Hizmet Olarak Model' (Model as a Service) işi yürüten şirketlerin, ticari kullanım için Moonshot AI ile ayrı bir anlaşma yapması gerekiyor.

Yorumlar (0)

Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.

Sıradaki · Yapay Zeka

Hugging Face Platformunda Deepfake Müstehcenlik Sorunu

Avrupa merkezli kar amacı gütmeyen AI Forensics tarafından yayınlanan yeni bir rapor, açık kaynaklı yapay zeka platformu Hugging Face üzerinde rıza dışı müstehcen içerik üretiminin yaygın olduğunu ortaya koydu. Araştırmacılar, platformdaki popüler görüntü düzenleme alanlarını…

2 dk okuma