Yapay zeka dünyası, açık kaynaklı modellerde yeni bir döneme tanıklık ediyor. Kimi, bugün tanıttığı Kimi K3 modeliyle adeta bir devrim yaratıyor. 2.8 trilyon parametreye sahip olan bu dev model, aynı zamanda 1 milyon tokenlık bağlam penceresi ve görsel yetenekleriyle dikkat çekiyor. Açık kaynaklı modeller arasında 3 trilyon parametre sınıfına ulaşan ilk model olan Kimi K3, uzun vadeli kodlama, bilgi çalışmaları ve mantık yürütme gibi alanlarda sınır zekası sunmayı hedefliyor. Henüz en güçlü ticari modeller olan Claude Fable 5 ve GPT 5.6 Sol'un gerisinde olsa da, kendi değerlendirme setinde rakiplerini geride bırakmayı başarıyor.
Kimi K3, Kimi Delta Attention (KDA) ve Attention Residuals (AttnRes) adlı iki yeni mimari yenilik üzerine inşa edilmiş. Bu yenilikler, bilginin dizi uzunluğu ve model derinliği boyunca akışını iyileştirmek için tasarlanmış. Ayrıca, Kararlı LatentMoE çerçevesiyle birlikte 896 uzmandan 16'sını etkinleştiren bir Uzman Karışımı (MoE) seyrekliği ölçeklendirilmiş. Bu yapısal değişiklikler, Kimi K2'ye kıyasla genel ölçekleme verimliliğinde yaklaşık 2,5 kat iyileşme sağlayarak modelin hesaplama gücünü daha etkili bir şekilde zekaya dönüştürmesine olanak tanıyor.
Kimi K3'ün en dikkat çekici özelliklerinden biri, uzun vadeli kodlama performansı. Minimum insan müdahalesiyle çalışan model, uzun mühendislik oturumlarını sürdürebiliyor, devasa depoları yönetebiliyor ve terminal araçlarını kullanabiliyor. Özellikle yazılım mühendisliğini görsel mantıkla birleştiren görevlerde üstün performans sergiliyor; oyun geliştirme, ön yüz ve CAD gibi alanlarda ekran görüntüleri ve görsellerden yararlanarak optimizasyon yapabiliyor. Kernel optimizasyonu testlerinde, NVIDIA H200 ve alternatif bir satıcının GPGPU'sunda dört farklı görevde Fable 5 ile rekabet ederken Opus 4.8, GPT 5.6 Sol ve GPT 5.5'i geride bıraktı.
Sonuç ve Değerlendirme
Kimi K3'ün bir diğer etkileyici yeteneği ise sıfırdan bir GPU programlama sistemi geliştirebilmesi. MiniTriton adını verdiği bu sistem, kendi tile-level IR katmanına sahip, MLIR üzerinde optimizasyon geçişleri ve PTX kod üretim hattı içeren bir derleyici. Desteklenen roofline benchmarklarında MiniTriton, Triton ve torch.compile ile aynı veya daha iyi performans gösteriyor; hatta bazı iş yüklerinde Triton'u geçiyor. Microbenchmarkların ötesinde, MiniTriton uçtan uca nanoGPT eğitimini istikrarlı bir yakınsama ile sürdürebiliyor ve kayıp eğrisi referansla neredeyse birebir örtüşüyor. Bu sonuçlar, Kimi K3'ün yalıtılmış çekirdekler yerine tutarlı bir uçtan uca derleyici inşa edebildiğini gösteriyor.
Oyun geliştirme ve dijital içerik oluşturma alanında da Kimi K3, 3D mantık, kodlama ve görsel yeteneklerini birleştirerek konseptleri, görselleri ve videoları tamamen oynanabilir interaktif deneyimlere dönüştürebiliyor. 'Görsel döngü' yaklaşımıyla kod ve canlı ekran görüntüleri arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yaparak çıktıları anında görüp iyileştirebiliyor. Ayrıca, bir ön konsept çalışması olarak Kimi K3, kendi mimarisi üzerine inşa edilmiş bir nano model için bir çip tasarladı. 48 saatlik otonom bir çalışmayla, açık kaynaklı EDA araçlarını kullanarak Nangate 45nm kütüphanesinde çipi oluşturdu, optimize etti ve doğruladı. 4 mm² alanda 100 MHz'de zamanlama yapan ve simülasyonda saniyede 8.700'den fazla token çıkış hızına ulaşan çip, 1.46 milyon standart hücre ve 0.277 MB SRAM barındırıyor.
Sistem Güvenliği
Bilimsel araştırmalarda da Kimi K3, literatür ve çalıştırılabilir kod arasında köprü kurarak karmaşık hesaplamalı araştırma iş akışlarını otonom olarak uygulayabiliyor, doğrulayabiliyor ve analiz edebiliyor. Bir örnekte, deneyimli bir araştırmacının bir ila iki haftasını alacak bir işi yaklaşık iki saatte tamamladı. Astrofizikteki I-Love-Q evrensel ilişkilerini yeniden üretmek için 20'den fazla makaleyi inceleyip çapraz doğrulama yaptı, tam sayısal hattı uyguladı, 300'den fazla durum denklemini değerlendirdi ve yayınlanmış verilerdeki tutarsızlıkları tespit etti.
Kimi K3, bugün itibarıyla Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code ve Kimi API üzerinde kullanıma sunuldu. Başlangıçta maksimum düşünme çabası moduyla çalışan modele, sonraki güncellemelerde düşük ve yüksek çaba modları eklenecek. Modelin tam ağırlıkları 27 Temmuz 2026'ya kadar yayınlanacak. Mimari, eğitim ve değerlendirmelerle ilgili daha fazla detay, Kimi K3 teknik raporuyla birlikte duyurulacak. Kimi, şu anda çıkarım ortakları ve açık kaynak bakımcılarıyla yakın işbirliği içinde çalışıyor. Bu model, açık kaynak yapay zeka topluluğu için büyük bir adım olarak görülüyor ve gelecekte daha da güçlü modellerin önünü açıyor.
Kaynak: kimi.com
