Кими K3 из Китая занял первое место в соревновании по фронтенд-коду, обойдя Claude Fable 5. Хотя его конкретные общие возможности не так хороши, как у gpt 5.6sol и fable5.
Ожидается, что в дальнейшем конкуренция усилится → произойдёт расширение всего AI-экосистемы (самая ключевая логика): повышение возможностей моделей + снижение цен позволят большему числу компаний и разработчиков реально внедрять и использовать решения (от крупных корпораций до средних компаний и индивидуальных разработчиков).
Генерация фронтенд-кода — сценарий высокой частоты и острая необходимость. Как только соотношение цена/качество становится достаточно хорошим, произойдёт массовая замена/поддержка ручной разработки, что приведёт к резкому росту потребления токенов. Поэтому даже если отдельная модель дешевле, суммарная вычислительная потребность увеличивается (больше пользователей, больше использования, чаще, с более сложными workflow агентных систем).
Насколько бы модель ни была сильной и дешёвой, при запуске всё равно нужны GPU/HBM/серверы/оптические модули/блоки питания/дата-центры. На рынке AI в США компаниям, занимающимся лишь моделями или софтом (высокие оценки зависят от модельного «рова»), в средне- и долгосрочной перспективе может стать сложнее.
Небольшой негатив: если рынок воспримет, что «модельный ров» США ослабляется, в краткосрочной перспективе это может создать давление на часть акций AI‑софт/приложений с завышенными ожиданиями.
Давайте прикину стоимость деплоя k3. Ранее модели объёма 1 тб для более-менее плавной работы требовался кластер примерно из 4 Mac Studio — сейчас это 2,8 тб, больше контекста и обработка памяти. Вероятно, потребуется минимум 21–32 таких единицы,
Скорее всего, нужно выйти на масштаб 64+ GPU: общая стоимость оборудования $2–10 млн+ (только одни GPU могут составлять несколько миллионов долларов США).
#KIMI3
Ожидается, что в дальнейшем конкуренция усилится → произойдёт расширение всего AI-экосистемы (самая ключевая логика): повышение возможностей моделей + снижение цен позволят большему числу компаний и разработчиков реально внедрять и использовать решения (от крупных корпораций до средних компаний и индивидуальных разработчиков).
Генерация фронтенд-кода — сценарий высокой частоты и острая необходимость. Как только соотношение цена/качество становится достаточно хорошим, произойдёт массовая замена/поддержка ручной разработки, что приведёт к резкому росту потребления токенов. Поэтому даже если отдельная модель дешевле, суммарная вычислительная потребность увеличивается (больше пользователей, больше использования, чаще, с более сложными workflow агентных систем).
Насколько бы модель ни была сильной и дешёвой, при запуске всё равно нужны GPU/HBM/серверы/оптические модули/блоки питания/дата-центры. На рынке AI в США компаниям, занимающимся лишь моделями или софтом (высокие оценки зависят от модельного «рова»), в средне- и долгосрочной перспективе может стать сложнее.
Небольшой негатив: если рынок воспримет, что «модельный ров» США ослабляется, в краткосрочной перспективе это может создать давление на часть акций AI‑софт/приложений с завышенными ожиданиями.
Давайте прикину стоимость деплоя k3. Ранее модели объёма 1 тб для более-менее плавной работы требовался кластер примерно из 4 Mac Studio — сейчас это 2,8 тб, больше контекста и обработка памяти. Вероятно, потребуется минимум 21–32 таких единицы,
Скорее всего, нужно выйти на масштаб 64+ GPU: общая стоимость оборудования $2–10 млн+ (только одни GPU могут составлять несколько миллионов долларов США).
#KIMI3