« Fable级体感 » 2,8 billions de paramètres Kimi K3 bat le record d’ouverture de code

La face sombre de la Lune lance officiellement une nouvelle « guerre de l’open source » des grands modèles chinois.

Le jeudi 16 juillet, la société a officiellement publié le nouveau grand modèle de base open source Kimi K3, dont la taille des paramètres atteint 2,8 billions, et l’a accompagné du lancement simultané du service d’API et de la documentation développeur. Xinhua rapporte que, lors des évaluations, le Kimi K3 affiche un niveau d’intelligence général proche des meilleurs modèles propriétaires au niveau mondial, et indique qu’il s’agit actuellement du modèle open source ayant la plus grande taille de paramètres au monde, marquant ainsi une nouvelle avancée pour le développement des modèles d’intelligence artificielle (IA) en Chine.

Kimi K3 est le modèle phare le plus puissant de la Face sombre de la Lune à ce jour, conçu spécifiquement pour la programmation d’agents intelligents à long terme et les flux de travail d’évolution autonome. Il introduit le mécanisme d’attention hybride linéaire Kimi Delta Attention (KDA) développé en interne par la société, ainsi que la structure Attention Residuals (AttnRes). En optimisant le traitement des informations sur de longues séquences et le transfert d’informations au sein de réseaux profonds, il améliore l’efficacité d’entraînement et les performances d’inférence des modèles à grande échelle.

Nouvelle technologie : jusqu’à 6,3 fois d’accélération de décodage dans un contexte de millions de Token

Kimi K3 prend en charge une fenêtre de contexte de 1 million de Token et dispose nativement de capacités de compréhension visuelle. Il vise principalement des scénarios à forte difficulté tels que le génie logiciel, le travail de connaissance et les raisonnements complexes. La Face sombre de la Lune affirme que la technologie KDA permet jusqu’à 6,3 fois d’accélération de décodage à l’échelle du million de contexte ; le mécanisme AttnRes, avec un coût additionnel de moins de 2 %, améliore d’environ 25 % l’efficacité d’entraînement.

La Face sombre de la Lune souligne que ce modèle optimise en priorité la capacité de programmation d’agents intelligents (Agentic Coding). Il peut comprendre de grands corpus de code, appeler des outils, exécuter des tests, puis ajuster en continu les plans de tâche en fonction des retours. Par ailleurs, K3 adopte une conception MoE avec un taux de sparsité plus élevé. D’après des informations compilées par la communauté, le modèle dispose de 896 modules d’experts, mais n’active que 16 experts par inférence seulement, ce qui permet de développer la capacité du modèle tout en maîtrisant le coût de calcul.

Par rapport au modèle de génération précédente, Kimi K3 met davantage l’accent sur le passage de « répondre à des questions » à « accomplir des tâches ». En particulier sur des tâches de génie logiciel à long cycle, le modèle peut combiner le code, les journaux d’exécution, les résultats de tests et des informations visuelles pour porter un jugement global. Cela lui donne un potentiel plus fort dans des scénarios tels que le développement de jeux, l’ingénierie front-end, la conception CAO et l’optimisation d’infrastructures.

Plusieurs tests frôlent des modèles propriétaires de premier plan, avec certains classements supérieurs à Claude Opus 4,8

Après la sortie de Kimi K3, les tests de performance du modèle sont devenus le centre d’attention du marché.

D’après les résultats d’évaluation publiés par la Face sombre de la Lune et les données compilées par la communauté, Kimi K3 se hisse dans le premier groupe mondial dans plusieurs directions, dont la génération de code, le travail de connaissance, la recherche de texte long et les tâches d’agents. Dans certaines évaluations globales de capacités, K3 est jugé n’être devancé que par la série Claude Fable et les modèles de pointe de GPT, se classant parmi les tout premiers des modèles testés.

Pour la partie « travail de connaissance », les données GDPval-AA v2 compilées par la communauté montrent que Kimi K3 obtient 1687 points, dépassant les 1600 points de Claude Opus 4,8 Max, et se classant derrière seulement Claude Fable 5 Max et GPT-5,6 Sol. Ce test évalue principalement la capacité réelle des modèles à exercer 44 métiers répartis dans 9 secteurs, couvrant des tâches complexes telles que l’analyse de recherche, le jugement commercial et la rédaction professionnelle.

Par ailleurs, selon le test de travail de connaissance de l’agent AA-Briefcase, Kimi K3 obtient 1527 points, se classant juste derrière Claude Fable 5 Max, et au-dessus de GPT-5,6 Sol Max.

Sur les capacités de contexte long et de recherche d’informations, d’après les données de la communauté, Kimi K3 obtient 91,2 points au test BrowseComp. Comme le modèle prend en charge une fenêtre de contexte d’un million de Token et peut achever les tâches en mode d’agent unique sans compression de contexte supplémentaire, il est considéré comme présentant un avantage évident dans des scénarios de recherche d’informations à long cycle et de haute difficulté.

Le « ressenti niveau Fable » déclenche des discussions : Kimi K3 met en jeu la voie propriétaire d’Anthropic

En plus des résultats de Benchmark, l’expérience réelle des développeurs dans la communauté a également suscité de nombreuses discussions.

Certains utilisateurs ayant testé en amont indiquent que, dans des tâches complexes d’agents (Agent), des sessions de programmation continue et des scénarios d’appel de plusieurs outils, les capacités de planification et d’exécution autonomes montrées par K3 sont proches du niveau précédemment atteint uniquement par des modèles propriétaires de tout premier plan. Des développeurs l’ont qualifié de « ressenti niveau Fable ».

Des résultats d’évaluation mentionnés par un responsable de hedge fund à l’étranger indiquent que les performances de Kimi K3 dépassent Opus 4,8, tandis que son prix est d’environ 60 % de celui d’Opus 4,8. Des équipes de banques domestiques, après leurs propres tests, estiment aussi que les capacités de Kimi K3 dépassent Opus 4,8 et se rapprochent de Fable 5 et GPT-5,6 Sol.

Toutefois, par rapport à la série Claude Fable d’Anthropic, la position de Kimi K3 est actuellement plus précisément « se rapprocher » que « dépasser entièrement ».

Comme des modèles tels que Fable n’ont pas publié l’ensemble des paramètres ni tous les détails des tests, le public ne peut pas effectuer une comparaison stricte une-à-une. Mais au vu des évaluations publiques, Kimi K3 dépasse déjà Claude Opus 4,8 dans certains tests de travail de connaissance et de capacités d’agents, montrant que les modèles open source chinois entrent dans une nouvelle phase de concurrence face aux meilleurs modèles propriétaires américains.

Dans l’industrie, on estime que l’importance de Kimi K3 ne réside pas seulement dans la taille des paramètres et les résultats de Benchmark, mais aussi dans son choix de la voie des poids ouverts. Alors qu’OpenAI et Anthropic proposent surtout des modèles propriétaires via API, la Face sombre de la Lune espère élargir l’écosystème développeur grâce à des modèles open source.

Après DeepSeek, Kimi K3 prouve davantage que les entreprises chinoises d’IA passent d’une compétition fondée auparavant sur l’avantage des coûts à une concurrence globale axée sur la capacité des modèles, l’écosystème d’agents et l’infrastructure développeur.

Avant même la publication, l’attention à l’étranger est déjà là : comparaison avec le modèle phare d’Anthropic

En réalité, avant que Kimi K3 ne soit dévoilé officiellement, les médias étrangers avaient déjà commencé, plusieurs jours auparavant, à suivre de près ce modèle.

Des articles indiquent que Kimi K3 est positionné en interne comme l’un des plus grands modèles d’IA actuellement en Chine. Il devrait dépasser Claude Opus 4,8 d’Anthropic lors de plusieurs tests de référence grand public, tout en réduisant davantage l’écart de performance avec le modèle phare d’Anthropic Claude Opus 4,8. Il s’agit de la mise à jour de modèle la plus importante de la Face sombre de la Lune à ce jour.

Bien qu’Anthropic n’ait pas publié la taille des paramètres d’Opus 4,8, la pratique courante dans l’industrie consiste à estimer qu’elle se situe à environ 1,5 billion à 2 billions de paramètres.

Le Financial Times cite des personnes informées indiquant que, même si Kimi K3 devrait toujours être incapable de dépasser Fable, le modèle d’avant-garde qu’Anthropic avait suspendu avant sa sortie en raison de problèmes de sécurité, il serait déjà suffisamment solide pour contester l’idée largement répandue selon laquelle « les modèles chinois sont en retard de 8 à 12 mois sur les États-Unis ».

Pour un laboratoire d’IA américain, le défi le plus important ne vient pas seulement de la capacité du modèle, mais aussi du modèle commercial.

Comme Kimi K3 est publié avec une approche de poids ouverts, les développeurs du monde entier peuvent le télécharger gratuitement, le déployer eux-mêmes et le modifier. Cela signifie qu’il pourrait, comme DeepSeek, former rapidement un écosystème de développeurs, créant une pression de concurrence continue sur OpenAI et Anthropic, qui maintiennent une stratégie de modèles fermés.

Point de focalisation de la concurrence IA : au-delà des performances, les coûts et l’écosystème ouvert

Au cours de l’année écoulée, les entreprises américaines d’IA ont continué d’investir plusieurs centaines de milliards de dollars dans la construction d’infrastructures d’IA, tout en lançant sans cesse des modèles de pointe plus puissants.

Dans le même temps, leurs prix de commercialisation n’ont cessé d’augmenter.

Selon les informations sur le site d’Anthropic, la société prévoit, à partir de septembre de cette année, d’augmenter encore d’environ 50 % le prix de Claude Opus 4,8. Le prix des Token en entrée passera à 3 dollars pour 1 million de Token, et le prix des Token en sortie à 15 dollars pour 1 million de Token.

En revanche, les entreprises chinoises d’IA suivent une autre voie.

Notamment DeepSeek et la Face sombre de la Lune, ainsi que plusieurs autres entreprises chinoises d’IA, continuent de lancer des modèles avec poids ouverts. Ils permettent non seulement aux entreprises de déployer en privé, mais les coûts d’inférence restent nettement inférieurs à ceux des modèles de premier plan américains.

Par exemple, le modèle K2.6 publié précédemment par la Face sombre de la Lune : le coût d’utilisation serait d’environ un tiers de celui de Claude Opus 4,8.

À mesure que davantage d’entreprises commencent à prêter attention au contrôle des coûts de l’IA, de nombreuses entreprises étrangères testent aussi des modèles chinois afin de remplacer une partie des modèles américains et de réduire leurs dépenses d’inférence.

Marc Andreessen, cofondateur d’Andreessen Horowitz, un célèbre cabinet de capital-risque américain, avait déjà déclaré que GLM-5,2 publié par Zhipu avait déjà devenir le premier modèle chinois capable, dans de nombreux tests publics, d’atteindre l’égalité avec les modèles phares de grands laboratoires d’IA américains, voire de les dépasser par endroits.

La concurrence open source s’intensifie : réévaluation de la valeur des entreprises chinoises d’IA

Depuis le début de cette année, presque toutes les entreprises chinoises d’IA se sont tournées vers la voie de l’open source.

Grâce à la série R1, DeepSeek a rapidement attiré l’attention des développeurs du monde entier ; Zhipu et MiniMax, entre autres, ont ensuite lancé successivement des modèles à poids ouverts ; aujourd’hui, la Face sombre de la Lune rejoint officiellement cette tendance.

Dans le même temps, les entreprises américaines de pointe en IA continuent de maintenir une stratégie de modèle fermé.

La dernière série GPT d’OpenAI et les modèles phares Claude d’Anthropic n’ouvrent pas les poids des modèles : elles reposent sur un modèle d’abonnement via API afin d’augmenter durablement leurs revenus commerciaux.

Cette différence de modèle est devenue une nouvelle ligne de partage dans la concurrence mondiale de l’IA.

Le Financial Times indique que de plus en plus d’investisseurs de la Silicon Valley et de dirigeants d’entreprises technologiques commencent à penser que l’écart de performances entre les modèles d’IA de pointe de Chine et des États-Unis se réduit rapidement. Et ce qui déciderait vraiment de la dynamique de concurrence future n’est peut-être plus seulement le classement des modèles, mais plutôt qui parviendra à bâtir un écosystème ouvert couvrant les développeurs du monde entier.

Le marché des capitaux est aussi en train de réévaluer la valeur des entreprises chinoises d’IA.

Le Financial Times rapporte que la Face sombre de la Lune est en train de mener un nouveau tour de financement, avec une valorisation d’environ 31,5 milliards de dollars ; DeepSeek a aussi lancé un nouveau tour de financement, avec une valorisation d’environ 71 milliards de dollars. En comparaison, la valorisation d’Anthropic après son dernier tour de financement s’élève à environ 965 milliards de dollars, et celle d’OpenAI à environ 85,2 milliards de dollars.

Avec le lancement officiel de Kimi K3, la concurrence entre les entreprises chinoises d’IA de tête et les laboratoires américains de pointe s’étend, au-delà d’une simple comparaison des capacités de modèles, à une confrontation globale portant sur l’écosystème open source, la communauté des développeurs et les modèles commerciaux.