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Kimi-K3、280億パラメータのマルチモーダルAIモデル公開・コーディング性能で競合超える
30秒で把握
- 1Moonshot AI が Kimi-K3 公開・2.8T パラメータ、KDA と LatentMoE で K2 比 2.5 倍効率化
- 2DeepSWE・Terminal-Bench・SWE-Marathon で Claude Opus 4.8 と GPT-5.6 Sol を上回るコーディング性能
- 3100 万トークン文脈ウィンドウとテキスト・画像・動画のネイティブマルチモーダル対応・Transformers / vLLM で即利用可
要約
Moonshot AI は大規模言語モデル Kimi-K3 をオープンウェイト公開した。2.8 兆パラメータで、Kimi Delta Attention（KDA）と Attention Residuals（AttnRes）を採用し、896 個の専門家層から 16 個を選択する Stable LatentMoE により K2 比で約 2.5 倍のスケーリング効率を実現している。テキスト・画像・動画をネイティブに理解でき 100 万トークンの文脈ウィンドウを持つ。DeepSWE・Terminal-Bench・SWE-Marathon など複数のコーディングベンチマークで Claude Opus 4.8・GPT-5.6 Sol・GLM-5.2 を上回り、長時間のコード生成・リポジトリ操作・ターミナル制御など複雑な工学タスクに対応している。Transformers・vLLM・SGLang など主要推論フレームワークで即座に利用可能。
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