Chinas Kimi K3 steht im vorderen Code-Wettbewerbsfeld auf Platz 1 und überholt Claude Fable 5. Obwohl die konkreten Gesamtfähigkeiten nicht so gut sind wie bei gpt 5.6sol und fable5.
Voraussichtlich wird der Wettbewerb danach zunehmen → die gesamte KI-Ökologie expandiert (der zentralste Logikpunkt): Modellfähigkeiten verbessern sich + die Preise sinken. Dadurch werden mehr Unternehmen und Entwickler die Systeme tatsächlich einsetzen (von Großkonzernen bis zu mittelständischen Unternehmen und einzelnen Entwicklern).
Code-Generierung im Frontend ist ein hochfrequentes, dringend benötigtes Szenario. Sobald das Preis-Leistungs-Verhältnis ausreichend ist, wird es die manuelle Entwicklung in großem Umfang ersetzen bzw. ergänzen und so den Token-Verbrauch massiv in die Höhe treiben. Daher steigt auch dann die Rechenleistung, wenn ein einzelnes Modell günstiger wird (mehr Nutzer, mehr Nutzung, häufiger, und für komplexere Agent-Workflows).
Selbst wenn das Modell noch stärker und noch günstiger ist: Beim Betrieb braucht man weiterhin GPU/HBM/Server/Optikmodule/Netzteile/Rechenzentren. Im US-Aktienbereich für KI kann es für reine Modell-/Softwareunternehmen (hohe Bewertungen, abhängig von Modell-„Burgmauern“) mittelfristig bis langfristig unter Druck geraten.
Kleine Negativmeldung: Wenn der Markt die Interpretation hat, dass die US-Modell-Burgmauer geschwächt wurde, könnte das kurzfristig Belastung für einige hoch bewertete KI-Software-/Anwendungsaktien bedeuten.
Lass mich die K3-Deploy-Kosten abschätzen: Zuvor benötigte ein 1T-Modell etwa einen Cluster aus vier Mac Studio-Setups, um gerade noch brauchbar, flüssig nutzbar zu sein – damals waren es 6–8. Jetzt sind es 2,8T, also mehr Kontext und mehr Speicherverarbeitung. Dafür werden vermutlich etwa 21–32 mindestens benötigt.
Man sollte eine Größenordnung von 64+ GPUs erreichen: Gesamtkosten der Hardware $2 Mio.–10 Mio.+ (allein die GPU könnte schon mehrere Millionen US-Dollar ausmachen).
#KIMI3
Voraussichtlich wird der Wettbewerb danach zunehmen → die gesamte KI-Ökologie expandiert (der zentralste Logikpunkt): Modellfähigkeiten verbessern sich + die Preise sinken. Dadurch werden mehr Unternehmen und Entwickler die Systeme tatsächlich einsetzen (von Großkonzernen bis zu mittelständischen Unternehmen und einzelnen Entwicklern).
Code-Generierung im Frontend ist ein hochfrequentes, dringend benötigtes Szenario. Sobald das Preis-Leistungs-Verhältnis ausreichend ist, wird es die manuelle Entwicklung in großem Umfang ersetzen bzw. ergänzen und so den Token-Verbrauch massiv in die Höhe treiben. Daher steigt auch dann die Rechenleistung, wenn ein einzelnes Modell günstiger wird (mehr Nutzer, mehr Nutzung, häufiger, und für komplexere Agent-Workflows).
Selbst wenn das Modell noch stärker und noch günstiger ist: Beim Betrieb braucht man weiterhin GPU/HBM/Server/Optikmodule/Netzteile/Rechenzentren. Im US-Aktienbereich für KI kann es für reine Modell-/Softwareunternehmen (hohe Bewertungen, abhängig von Modell-„Burgmauern“) mittelfristig bis langfristig unter Druck geraten.
Kleine Negativmeldung: Wenn der Markt die Interpretation hat, dass die US-Modell-Burgmauer geschwächt wurde, könnte das kurzfristig Belastung für einige hoch bewertete KI-Software-/Anwendungsaktien bedeuten.
Lass mich die K3-Deploy-Kosten abschätzen: Zuvor benötigte ein 1T-Modell etwa einen Cluster aus vier Mac Studio-Setups, um gerade noch brauchbar, flüssig nutzbar zu sein – damals waren es 6–8. Jetzt sind es 2,8T, also mehr Kontext und mehr Speicherverarbeitung. Dafür werden vermutlich etwa 21–32 mindestens benötigt.
Man sollte eine Größenordnung von 64+ GPUs erreichen: Gesamtkosten der Hardware $2 Mio.–10 Mio.+ (allein die GPU könnte schon mehrere Millionen US-Dollar ausmachen).
#KIMI3