<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Modele — Inferownia</title><link>https://inferownia.pl/tags/modele/</link><description>Inferownia — polski hub wiedzy o lokalnym AI: uruchamianie modeli językowych na własnym sprzęcie, kwantyzacja, inferencja, małe modele, fine-tuning i RAG.</description><language>pl-PL</language><copyright>&#169; 2026 Inferownia</copyright><lastBuildDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 +0200</lastBuildDate><atom:link href="https://inferownia.pl/tags/modele/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Kimi K3: największy otwarty model w historii — i drugi „moment DeepSeeka”</title><link>https://inferownia.pl/aktualnosci/kimi-k3-release/</link><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 +0200</pubDate><category>inferencja</category><guid>https://inferownia.pl/aktualnosci/kimi-k3-release/</guid><description>Moonshot AI wypuścił Kimi K3 — 2,8 biliona parametrów, największy otwarty model, jaki widział świat, ocierający się o czołówkę zamkniętych systemów. Scena znów huczy jak przy DeepSeeku. Rozbieramy, co naprawdę zjechało z chmury i czemu „otwarte wagi” nie znaczy „odpalisz to u siebie”.</description><content:encoded><![CDATA[<p>Pamiętasz ten dzień na początku 2025, kiedy DeepSeek wypadł znikąd, okazał się otwarty,
tani i nagle zaczął deptać po piętach zamkniętym modelom zza oceanu? Rynek się zatrząsł,
scena oszalała, a narracja „granica AI jest amerykańska i zamknięta na cztery spusty&quot; dostała
rysę, z której już się nie pozbierała. To był <strong>moment DeepSeeka</strong> — nie premiera jednego
modelu, tylko sygnał, że układ sił jest mniej oczywisty, niż wszyscy zakładali.</p>
<p>No więc 16 lipca 2026 to się powtórzyło. Tylko większe.</p>
<p>Moonshot AI wypuścił <strong>Kimi K3</strong> i od razu przykleił mu łatkę, której trudno odmówić:
<strong>największy otwarty model w historii</strong>. Dwa i osiem dziesiątych <strong>biliona</strong> parametrów —
z „b&quot; jak bilion, nie miliard. Dla porównania: to jakieś <strong>75% więcej niż DeepSeek V4 Pro</strong>,
który miał „ledwie&quot; 1,6 biliona.<sup id="fnref:1"><a href="#fn:1" class="footnote-ref" role="doc-noteref">1</a></sup> Do tego natywna multimodalność, okno kontekstu na
<strong>milion tokenów</strong> i wynik, który na niezależnych testach ląduje w ścisłej czołówce
<em>wszystkich</em> modeli świata — tuż za Claude Fable 5 i GPT-5.6 Sol, wyprzedzając Claude
Opus 4.8.<sup id="fnref:2"><a href="#fn:2" class="footnote-ref" role="doc-noteref">2</a></sup> Chińskie, otwarte, na szczycie. Drugi moment DeepSeeka jak w mordę strzelił.</p>
<h2 id="co-właściwie-zjechało-z-chmury">Co właściwie zjechało z chmury</h2>
<p>Rozłóżmy liczby, bo są niecodzienne. Kimi K3 to <strong>mixture-of-experts</strong> — model złożony z
<strong>896 ekspertów</strong>, z których na każdy token odpala się tylko <strong>16</strong>.<sup id="fnref1:1"><a href="#fn:1" class="footnote-ref" role="doc-noteref">1</a></sup> I to jest sedno,
które trzeba zrozumieć, zanim rzuci ci się w oczy to „2,8 biliona&quot; i zaczniesz liczyć, ile
kart graficznych musiałbyś zastawić w lombardzie.</p>
<p>Bo w MoE <strong>liczba parametrów na dysku to jedno, a liczba parametrów pracujących nad twoim
tokenem to zupełnie coś innego</strong>. Aktywnych jest 16 z 896 ekspertów, czyli realnie przy
każdym słowie liczy się jakieś <strong>~50 miliardów</strong> parametrów, nie 2,8 biliona. Z punktu
widzenia <em>kosztu liczenia</em> K3 zachowuje się bardziej jak solidny model klasy 50B. Problem
w tym, że <strong>te wszystkie 2,8 biliona i tak musisz gdzieś trzymać</strong> — bo nigdy nie wiesz z góry,
którą szesnastkę ekspertów model zechce w danym kroku.</p>
<p>I tu wchodzi gorzka prawda dla każdego, kto ma folder <code>models</code> i marzenia.</p>
<h2 id="otwarte-wagi-to-nie-to-samo-co-odpalisz-u-siebie">„Otwarte wagi&quot; to nie to samo co „odpalisz u siebie&quot;</h2>
<p>Pełne wagi Kimi K3 mają wylądować <strong>27 lipca 2026</strong> — i owszem, będą otwarte, będzie można
je pobrać.<sup id="fnref2:1"><a href="#fn:1" class="footnote-ref" role="doc-noteref">1</a></sup> Tylko postaw sobie na chwilę pytanie praktyczne: <strong>gdzie</strong>? Nawet gdyby ktoś
skwantyzował te 2,8 biliona parametrów do czterech bitów, mówimy o setkach gigabajtów wag,
które trzeba naraz zmieścić w pamięci. Twój 3080 z ośmioma gigabajtami VRAM nie dołoży się
do tej rozmowy nawet na sekundę. To nie jest model, który odpalisz w niedzielny wieczór,
choćbyś bardzo chciał.</p>
<p>Więc jeśli traktujesz „open weights&quot; jako „ściągam i gadam u siebie&quot; — przy K3 to się
rozjeżdża. Realne ścieżki są dwie. Pierwsza: <strong>API</strong> — Moonshot i pośrednicy w rodzaju
OpenRoutera liczą sobie na start jakieś <strong>3 dolary za milion tokenów wejścia, 15 za milion
wyjścia</strong> i 30 centów za milion tokenów z cache&rsquo;u.<sup id="fnref1:2"><a href="#fn:2" class="footnote-ref" role="doc-noteref">2</a></sup> Druga, ciekawsza dla nas: <strong>poczekać
na to, co społeczność zrobi z otwartych wag</strong> — destylacje, mniejsze warianty, przycięte
wersje MoE. Bo prawdziwy prezent otwartego modelu na tej skali to rzadko sam flagowiec.
To wszystko, co z niego <em>wyrośnie</em> w dół — a to już bywa rozmiaru, który zmieści się na
twojej karcie.</p>
<h2 id="czemu-to-jednak-twoja-sprawa">Czemu to jednak twoja sprawa</h2>
<p>Sam K3 na twoim biurku nie zamieszka, to jasne. Ale „moment DeepSeeka&quot; nigdy nie był o tym,
czy odpalisz konkretny model. Był o <strong>kierunku</strong>. Gdy największy, najbardziej otwarty model
świata przyjeżdża z Chin i ociera się o zamkniętą czołówkę — i to w czasie, gdy tamtejsze
firmy oficjalnie tłuką się z ograniczeniami w dostępie do topowych układów — to znaczy, że
otwarta scena znów dostała potężny zastrzyk.<sup id="fnref3:1"><a href="#fn:1" class="footnote-ref" role="doc-noteref">1</a></sup> A na otwartej scenie w dół zawsze coś
spływa: architektury, triki treningowe, wagi do destylacji, presja cenowa na API. To wszystko
prędzej czy później dociera do twojego terminala, nawet jeśli sam gigant nigdy tam nie
wjedzie.</p>
<p>Zaznaczę uczciwie: <strong>sam K3 u siebie nie testowałem</strong> — bo i na czym. To, co tu piszę, opieram
na doniesieniach z premiery i niezależnych zestawieniach, nie na własnym „odpaliłem i
zobaczyłem&quot;.<sup id="fnref:3"><a href="#fn:3" class="footnote-ref" role="doc-noteref">3</a></sup> Jak wagi wyjdą 27 lipca i pojawią się rozsądne destylacje, wtedy będzie o
czym gadać z ręką na klawiaturze.</p>
<h2 id="otwarte-ale-nie-do-podniesienia">Otwarte, ale nie do podniesienia</h2>
<p>Jest coś wymownego w modelu, którego wagi możesz sobie legalnie ściągnąć, obejrzeć, przemielić
— i którego mimo to nie uniesiesz, bo do jego otwarcia potrzeba serwerowni. „Open weights&quot;
przez lata znaczyło „weź i uruchom&quot;. Kimi K3 przesuwa tę granicę: <strong>otwarte do czytania,
zamknięte przez sam rozmiar</strong>. Ale historia otwartego AI uczy jednego — to, co dziś wymaga
serwerowni, za rok bywa destylatem na jedną kartę. Więc odnotuj datę, popatrz z podziwem na te
2,8 biliona z bezpiecznej odległości i czekaj spokojnie na to, co z tego giganta skapnie w dół.</p>
<div class="footnotes" role="doc-endnotes">
<hr>
<ol>
<li id="fn:1">
<p><em>China&rsquo;s Moonshot AI releases Kimi K3, the largest open-source model ever, rivaling top U.S. systems</em>, VentureBeat, 2026 — premiera 16 lipca 2026; 2,8 biliona parametrów, MoE 896 ekspertów (16 aktywnych na token), natywna multimodalność, okno kontekstu 1M tokenów; ~75% większy od DeepSeek V4 Pro (~1,6 biliona); pełne wagi zapowiedziane na 27 lipca 2026; kontekst obchodzenia amerykańskich ograniczeń dostępu do układów. <a href="https://venturebeat.com/technology/chinas-moonshot-ai-releases-kimi-k3-the-largest-open-source-model-ever-rivaling-top-u-s-systems">venturebeat.com</a>.&#160;<a href="#fnref:1" class="footnote-backref" role="doc-backlink">&#x21a9;&#xfe0e;</a>&#160;<a href="#fnref1:1" class="footnote-backref" role="doc-backlink">&#x21a9;&#xfe0e;</a>&#160;<a href="#fnref2:1" class="footnote-backref" role="doc-backlink">&#x21a9;&#xfe0e;</a>&#160;<a href="#fnref3:1" class="footnote-backref" role="doc-backlink">&#x21a9;&#xfe0e;</a></p>
</li>
<li id="fn:2">
<p><em>China&rsquo;s 2.8-trillion-parameter Kimi K3 beats Claude Fable 5 in Frontend Code Arena benchmark</em>, Tom&rsquo;s Hardware, 2026 — pozycja w ścisłej czołówce frontier (za Claude Fable 5 i GPT-5.6 Sol, przed Claude Opus 4.8), #1 w ślepym rankingu Areny dla kodowania frontendu na starcie; cennik API na starcie ~$3/M wejścia, $15/M wyjścia, $0,30/M tokenów z cache. <a href="https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/moonshot-releases-2-8-trillion-parameter-kimi-k3">tomshardware.com</a>.&#160;<a href="#fnref:2" class="footnote-backref" role="doc-backlink">&#x21a9;&#xfe0e;</a>&#160;<a href="#fnref1:2" class="footnote-backref" role="doc-backlink">&#x21a9;&#xfe0e;</a></p>
</li>
<li id="fn:3">
<p>Simon Willison, <em>Kimi K3, and what we can still learn from the pelican benchmark</em>, 2026 — niezależne omówienie premiery i zachowania modelu. <a href="https://simonwillison.net/2026/Jul/16/kimi-k3/">simonwillison.net/2026/Jul/16/kimi-k3</a>.&#160;<a href="#fnref:3" class="footnote-backref" role="doc-backlink">&#x21a9;&#xfe0e;</a></p>
</li>
</ol>
</div>
]]></content:encoded></item></channel></rss>