Die Schattenseite des Mondes hat die Gewichte von Kimi K3 als Open Source veröffentlicht—2,8 Billionen Parameter
Ich habe es noch nicht lokal laufen lassen
Ehrlich gesagt: In dieser Größenordnung kann es ein Einzelner kaum stemmen
Aber die Daten aus dem Arena-Bereich liegen nun mal da: Programmierung und Long-Task-Richtung stehen ganz oben—das ist nicht nur Gerede
Bei den Gesamtfähigkeiten liegt es noch hinter Fable 5 und GPT-5.6 Sol zurück; die offizielle Seite gesteht das selbst ein—ohne großes Schönreden
Was mich allerdings eher interessiert, ist etwas anderes:
In China gibt es das zum ersten Mal, dass jemand Gewichte eines Modells auf diesem Niveau direkt freigibt
Die Community kann es quantifizieren, feinabstimmen und privat deployen
Für jene Unternehmen, die ihre Daten nicht an eine geschlossene API verfüttern wollen, gibt es jetzt einen neuen Weg. Der Preis von OpenAI & Co. steht damit unter Druck
Natürlich liegt die Deploying-Hürde bei 2,8 Billionen Parametern auf der Hand—für die meisten Menschen ist es kurzfristig immer noch am besten, brav mit der API zu arbeiten
Wenn die quantisierte Version verfügbar ist und die Communitys erste Runde an Tests durch hat, ist es viel nützlicher als nur auf offizielle Benchmarks zu schauen.
Dann reden wir weiter.
Ich habe es noch nicht lokal laufen lassen
Ehrlich gesagt: In dieser Größenordnung kann es ein Einzelner kaum stemmen
Aber die Daten aus dem Arena-Bereich liegen nun mal da: Programmierung und Long-Task-Richtung stehen ganz oben—das ist nicht nur Gerede
Bei den Gesamtfähigkeiten liegt es noch hinter Fable 5 und GPT-5.6 Sol zurück; die offizielle Seite gesteht das selbst ein—ohne großes Schönreden
Was mich allerdings eher interessiert, ist etwas anderes:
In China gibt es das zum ersten Mal, dass jemand Gewichte eines Modells auf diesem Niveau direkt freigibt
Die Community kann es quantifizieren, feinabstimmen und privat deployen
Für jene Unternehmen, die ihre Daten nicht an eine geschlossene API verfüttern wollen, gibt es jetzt einen neuen Weg. Der Preis von OpenAI & Co. steht damit unter Druck
Natürlich liegt die Deploying-Hürde bei 2,8 Billionen Parametern auf der Hand—für die meisten Menschen ist es kurzfristig immer noch am besten, brav mit der API zu arbeiten
Wenn die quantisierte Version verfügbar ist und die Communitys erste Runde an Tests durch hat, ist es viel nützlicher als nur auf offizielle Benchmarks zu schauen.
Dann reden wir weiter.