Moonshot AI, 2,8 trilyon parametreli Kimi K3 modelini tanıttı. Bir milyon tokenlık bağlam kapasitesi ve görsel yeteneklerle gelen model, açık yapay zekâ yarışında ölçeği büyüttü ancak şirket en güçlü kapalı sistemlerin hâlâ gerisinde olduğunu kabul etti.
Çin merkezli Moonshot AI, yapay zekâ yarışında parametre ölçeğini yeni bir seviyeye taşıyan Kimi K3 modelini kullanıma sundu. Toplam 2,8 trilyon parametreye sahip sistem, şirket tarafından “3 trilyon sınıfındaki ilk açık model” olarak tanımlandı.
Kimi K3; uzun süreli yazılım geliştirme, araştırma, belge üretimi, görsel analiz ve çok aşamalı görevleri insan müdahalesi sınırlı biçimde tamamlama amacıyla geliştirildi. Model aynı anda metin ve görsel içerikleri işleyebiliyor ve bir milyon tokenlık bağlam penceresi sunuyor.
Ancak Moonshot AI’nin duyurusundaki en dikkat çekici ayrıntı yalnızca modelin büyüklüğü değildi. Şirket, Kimi K3’ün bazı testlerde rakiplerini geçtiğini savunurken genel kullanıcı deneyiminde en güçlü kapalı yapay zekâ modellerinin gerisinde kaldığını da açıkladı.
2,8 trilyon parametre ne anlama geliyor?
Parametreler, yapay zekâ modelinin eğitim sırasında öğrendiği ilişkileri temsil eden sayısal ağırlıklardan oluşuyor. Parametre sayısının büyümesi modelin daha fazla örüntüyü saklamasına imkân verebiliyor ancak tek başına daha yüksek kalite veya doğruluk anlamına gelmiyor.
Kimi K3, “uzmanlar karışımı” olarak bilinen Mixture of Experts mimarisini kullanıyor. Sistem toplam 896 uzman modül içerirken her işlem sırasında bunların yalnızca 16’sını etkinleştiriyor.
Bu yapı, 2,8 trilyon parametrenin tamamının her cevapta çalıştırılmasını engelliyor. Böylece modelin toplam kapasitesi büyürken hesaplama maliyetinin daha kontrollü tutulması amaçlanıyor.
Moonshot AI, yeni mimarinin önceki Kimi K2 modeline kıyasla hesaplama gücünü zekâya dönüştürme verimliliğini yaklaşık 2,5 kat artırdığını belirtiyor. Bu oran şirketin kendi teknik değerlendirmesine dayanıyor.
Kimi K3 yapay zekâ yarışında hangi kapıyı açtı?
Kimi K3’ün en güçlü özelliklerinden biri bir milyon tokenlık bağlam penceresi. Bu kapasite, modelin çok büyük yazılım depolarını, uzun belgeleri veya geniş araştırma dosyalarını tek görev içinde inceleyebilmesine alan açıyor.
Model, metnin yanı sıra görüntü ve video içeriklerini de aynı mimari içinde değerlendirebiliyor. Moonshot AI bu yeteneği özellikle yazılım geliştirme, oyun tasarımı, kullanıcı arayüzü üretimi ve mühendislik uygulamalarında kullanmayı hedefliyor.
Şirketin tanıtımında modelin canlı ekran görüntülerini inceleyerek kendi ürettiği yazılımı tekrar tekrar düzeltebildiği belirtildi. Bu yaklaşım, yapay zekânın yalnızca kod yazmasından farklı olarak ortaya çıkan sonucu görüp yeniden düzenlemesini sağlıyor.
Moonshot AI, Kimi K3’ü klasik bir sohbet robotundan çok uzun süreli görevleri yöneten bir yapay zekâ çalışanı olarak konumlandırıyor. Şirketin hedefi, modelin araştırma yapması, araç kullanması, kod çalıştırması ve ortaya çıkan sonuçları kontrol ederek görevi tamamlaması.
Testlerde zirveye yaklaştı ama geçemedi
Moonshot AI’nin yayımladığı sonuçlara göre Kimi K3, yazılım geliştirme, internet araştırması, otomasyon ve ofis görevlerini ölçen bazı testlerde kapalı modellerle aynı seviyeye yaklaştı.
Model, BrowseComp adlı araştırma testinde yüzde 91,2 puan aldı. Terminal tabanlı görevleri ölçen Terminal-Bench 2.1 testindeki sonuç yüzde 88,3, görsel ve matematiksel akıl yürütmeyi birleştiren MathVision testinde ise Python desteğiyle yüzde 97,8 olarak açıklandı.
Buna karşın şirket, modelin bütün değerlendirmelerde lider olmadığını gizlemedi. Kimi K3 bazı kodlama, uzmanlık bilgisi ve görsel muhakeme testlerinde en güçlü kapalı sistemlerin gerisinde kaldı.
Testlerin önemli bölümü şirketin belirlediği çalışma ortamlarında gerçekleştirildi. Bu nedenle sonuçların bağımsız kuruluşlar ve geliştiriciler tarafından tekrarlanması, modelin gerçek performansının anlaşılması açısından belirleyici olacak.
Kimi K3 kendi çipini tasarladı
Moonshot AI, modelin uzun süreli görevlerdeki kabiliyetini göstermek için dikkat çekici deneylere de yer verdi.
Şirketin açıklamasına göre Kimi K3, 48 saat süren kesintisiz bir görevde kendi mimarisindeki küçük bir modeli çalıştırmak üzere çip tasarladı. Sistem, açık kaynaklı elektronik tasarım araçlarını kullanarak çipin tasarımını, optimizasyonunu ve doğrulamasını tamamladı.
Simülasyon ortamındaki çipin 4 milimetrekarelik alana, 1,46 milyon standart hücreye ve 0,277 megabayt SRAM belleğe sahip olduğu bildirildi. Şirket, tasarımın saniyede 8 bin 700’ün üzerinde token üretebildiğini belirtti.
Başka bir deneyde model, GPU yazılımları için MiniTriton adlı küçük bir derleyici geliştirdi. Moonshot AI, sistemin bazı iş yüklerinde mevcut araçlarla rekabet edebilecek sonuçlara ulaştığını savundu.
Bunlar gerçek üretim ortamında yaygın biçimde kullanılmış ürünler değil, modelin kabiliyetlerini göstermek için hazırlanan deneyler. Buna rağmen bir yapay zekâ sisteminin saatler veya günler süren teknik görevleri baştan sona yürütmesi, rekabetin yalnızca sohbet performansından uzaklaştığını gösteriyor.
Açık ağırlıklar için tarih 27 Temmuz
Kimi K3 şu anda Moonshot AI’nin internet sitesi, masaüstü uygulaması, kodlama aracı ve uygulama programlama arayüzü üzerinden kullanılabiliyor.
Ancak modelin tam ağırlıkları henüz yayımlanmadı. Şirket, ağırlıkları 27 Temmuz 2026 tarihine kadar geliştiricilerin erişimine açmayı planladığını duyurdu.
Bu ayrıntı, “açık model” tanımının şimdilik şirketin açıkladığı bir takvime dayandığını gösteriyor. Geliştiriciler, ağırlıklar yayımlandıktan sonra modelin mimarisini, donanım ihtiyacını ve gerçek kullanım maliyetini daha ayrıntılı inceleyebilecek.
Moonshot AI ayrıca modelin teknik raporunu daha sonra yayımlayacağını bildirdi. Eğitim verileri, toplam hesaplama maliyeti ve güvenlik testlerine ilişkin daha kapsamlı bilgiler bu raporla netleşecek.
Şirketin uygulama programlama arayüzünde önbellekten okunan bir milyon giriş tokenı için 0,30 dolar, önbelleksiz giriş için 3 dolar ve bir milyon çıkış tokenı için 15 dolar fiyat açıklandı.
Yapay zekâ yarışında asıl hesap değişiyor
Kimi K3, Çinli teknoloji şirketlerinin yapay zekâ yarışındaki stratejisinin yalnızca daha büyük model üretmekten ibaret olmadığını gösteriyor.
ABD merkezli şirketler en güçlü modellerini kapalı sistemler olarak sunarken Çinli geliştiriciler açık ağırlıklı modeller üzerinden daha geniş bir yazılım ekosistemi kurmaya çalışıyor. Bu yaklaşım, geliştiricilerin modelleri kendi altyapılarında çalıştırmasına ve belirli sektörlere uyarlamasına imkân verebilir.
Ancak 2,8 trilyon parametreli bir modelin gerçek rekabet gücü yalnızca test puanlarıyla belirlenmeyecek. Modelin kaç hızlandırıcıyla çalıştığı, enerji tüketimi, yanıt maliyeti, güvenilirliği ve bağımsız geliştiricilerin sistemi ne ölçüde kullanabildiği daha önemli olacak.
Moonshot AI, Kimi K3’ün 64 veya daha fazla yapay zekâ hızlandırıcısının birbirine bağlandığı güçlü sistemlerde çalıştırılmasını öneriyor. Bu donanım ihtiyacı, model ağırlıkları açıldığında bile sistemi yerel olarak çalıştırabilecek kuruluşların sayısını sınırlayabilir.
Yapay zekâ yarışındaki yeni eşik bu nedenle yalnızca parametre sayısı değil. 27 Temmuz’da ağırlıkların yayımlanmasıyla birlikte Kimi K3’ün devasa ölçeğini ekonomik ve istikrarlı bir ürüne dönüştürüp dönüştüremediği daha net görülecek.
