Anthropic
Kimi'ye sordular, cevap Claude'dan geldi
Anthropic'in raporuna gore Moonshot, kendi kullanicilarinin isteklerini sahte hesaplarla Claude'a yonlendirip donen cevabi Kimi'nin cevabi gibi gosterdi.
Kimi
Anthropic
They asked Kimi, the answer came from Claude
Anthropic says Moonshot routed its own users' requests to Claude through fraudulent accounts and presented the replies as its own model's.
elle
Kimi K3 在单颗 CPU 与 8GB 内存中跑起来：不是装下，而是从硬盘流式读取
一个开源推理引擎在单颗 CPU、实测 8.24GB 内存下运行 Kimi K3。模型没有变小，变的是加载方式。代价是每个 token 26.5 秒。
elle
Kimi K3 ran on a single CPU in 8 GB of memory, by streaming from disk instead of fitting
An open-source engine runs Kimi K3 on a single CPU in 8.24 GB of measured RAM. The model did not shrink; the way it is loaded changed. The price is 26.5 seconds per token.
elle
Kimi K3 tek işlemcide 8 GB bellekte koştu: sığdırarak değil, diskten akıtarak
Kimi K3'ü tek bir işlemcide ve 8,24 GB bellekte çalıştıran açık kaynaklı bir motor yayımlandı. Model küçülmedi; değişen şey yükleme biçimi. Bedeli token başına 26,5 saniye.
Kimi
The world's largest open model goes rentable: Kimi K3 lands on CoreWeave
Kimi K3, at 2.8 trillion parameters with a 1M-token context, now runs on CoreWeave Dedicated Inference. Bring your own weights and get an autoscaled endpoint on NVIDIA GPUs.
Kimi
Dünyanın en büyük açık modeli kiralık altyapıya geldi: Kimi K3, CoreWeave'de
2,8 trilyon parametreli, 1 milyon token bağlamlı Kimi K3 artık CoreWeave Dedicated Inference'ta çalışıyor. Kendi ağırlığını getiren, NVIDIA GPU'larında otomatik ölçeklenen uç alıyor.
Kimi
أكبر نموذج مفتوح في العالم يصبح قابلا للاستئجار: Kimi K3 على CoreWeave
صار Kimi K3 بمعاملاته البالغة 2.8 تريليون وسياقه المليوني يعمل على خدمة CoreWeave Dedicated Inference. أحضر أوزانك واحصل على نقطة نهاية تتوسع تلقائيا على وحدات NVIDIA.
Applied Compute
Applied Compute تفتح التدريب الكامل لـKimi K3: انخفاض وحدات المعالجة لكل نسخة 40 في المئة
الضبط الدقيق لنموذج Moonshot المفتوح الأوزان بثلاثة تريليونات معامل على AC2: مشغّلات مخصصة تحرر نحو 90 غيغابايت لكل وحدة، واستدلال MXFP4 يعمل على عقدتين بدل أربع.
Applied Compute
Applied Compute opens full Kimi K3 training: GPUs per replica down 40 percent
Fine-tuning Moonshot's 3-trillion-parameter open-weight model on AC2: custom activation operators free ~90 GB per GPU, and MXFP4 inference runs on 2 nodes instead of 4.
Applied Compute
Applied Compute, Kimi K3'ün tam eğitimini açtı: replika başına GPU ihtiyacı yüzde 40 düştü
3 trilyon parametrelik açık ağırlıklı Kimi K3'ün ince ayarı AC2'de: özel aktivasyon operatörleri GPU başına ~90 GB bellek kurtarıyor, MXFP4 çıkarımı 4 yerine 2 düğümle dönüyor.