“Kimi K3” “Fable级体感” 2,8 nghìn tỷ tham số lập kỷ lục mã nguồn mở mới

Tác giả: Lý Đan, Wall Street View

Mặt tối của Mặt Trăng chính thức khai hỏa một vòng “chiến tranh mã nguồn mở” mới cho các mô hình AI cỡ lớn tại Trung Quốc.

Ngày 16/7, thứ Năm, Mặt tối của Mặt Trăng chính thức ra mắt mô hình nền tảng mã nguồn mở thế hệ mới Kimi K3, quy mô tham số đạt 2,8 vạn tỷ, đồng thời triển khai dịch vụ API và tài liệu dành cho nhà phát triển. Tân Hoa Xã cho biết, trong phần đánh giá, Kimi K3 có năng lực tổng hợp tiệm cận các mô hình đóng nguồn hàng đầu trên thế giới, và nhấn mạnh đây là mô hình mã nguồn mở có quy mô tham số lớn nhất hiện nay trên toàn cầu, đánh dấu việc phát triển mô hình AI (AI) của nước ta đã bước sang một giai đoạn mới.

Kimi K3 là mô hình flagship mạnh nhất của Mặt tối của Mặt Trăng cho đến nay, được thiết kế riêng cho lập trình tác nhân (agent) trí tuệ tầm xa và các quy trình làm việc tự tiến hóa. Nó giới thiệu cơ chế chú ý tuyến tính lai Kimi Delta Attention (KDA) do Mặt tối của Mặt Trăng tự nghiên cứu, cùng cấu trúc Attention Residuals (AttnRes). Bằng cách tối ưu xử lý thông tin cho chuỗi dài và khả năng truyền tải thông tin trong mạng sâu, mô hình nâng cao hiệu quả huấn luyện và hiệu suất suy luận của các mô hình cỡ lớn.

Công nghệ mới hiện bối cảnh lên đến hàng triệu Token, tăng tốc giải mã tối đa 6,3 lần

Kimi K3 hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu Token và sẵn có khả năng hiểu hình ảnh, chủ yếu nhắm tới các tình huống khó như kỹ thuật phần mềm, công việc tri thức và suy luận phức tạp. Mặt tối của Mặt Trăng cho biết, công nghệ KDA đạt mức tăng tốc giải mã lên đến 6,3 lần trong ngữ cảnh quy mô triệu, trong khi cơ chế AttnRes với chi phí bổ sung chưa đến 2%, giúp tăng khoảng 25% hiệu quả huấn luyện.

Mặt tối của Mặt Trăng nhấn mạnh, mô hình tập trung tối ưu năng lực lập trình tác nhân (Agentic Coding), có thể hiểu các kho mã lớn, gọi công cụ, chạy thử nghiệm và liên tục điều chỉnh phương án nhiệm vụ dựa trên phản hồi. Đồng thời, K3 sử dụng thiết kế MoE thưa hơn với độ kích hoạt chuyên gia mỗi lần suy luận thấp hơn: theo thông tin do cộng đồng tổng hợp, mô hình có 896 mô-đun chuyên gia, nhưng mỗi lần suy luận chỉ kích hoạt 16 chuyên gia. Nhờ đó, vừa mở rộng dung lượng mô hình vừa kiểm soát chi phí tính toán.

So với thế hệ mô hình trước, Kimi K3 nhấn mạnh hơn sự chuyển dịch từ “trả lời câu hỏi” sang “hoàn thành nhiệm vụ”. Đặc biệt trong các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm kéo dài, mô hình có thể kết hợp mã nguồn, nhật ký chạy, kết quả kiểm thử và thông tin thị giác để đưa ra đánh giá tổng hợp. Điều này giúp mô hình có tiềm năng mạnh hơn trong các kịch bản như phát triển game, kỹ thuật front-end, thiết kế CAD và tối ưu hạ tầng.

Nhiều bài test giúp tiệm cận mô hình đóng nguồn hàng đầu, một số bài đo vượt Claude Opus 4,8

Sau khi Kimi K3 được ra mắt, các bài kiểm tra hiệu năng trở thành tâm điểm chú ý của thị trường.

Theo kết quả đánh giá do Mặt tối của Mặt Trăng công bố và dữ liệu do cộng đồng tổng hợp, Kimi K3 trong các hướng như sinh mã, công việc tri thức, truy hồi văn bản dài và tác vụ Agent đã lọt vào nhóm dẫn đầu toàn cầu. Trong một số bài đánh giá năng lực tổng hợp, K3 được cho là chỉ xếp sau dòng Claude Fable và các mô hình top của GPT, nằm trong nhóm dẫn đầu số mô hình tham gia thử nghiệm.

Ở mảng đánh giá công việc tri thức, dữ liệu GDPval-AA v2 do cộng đồng tổng hợp cho thấy Kimi K3 đạt 1.687 điểm, cao hơn 1.600 điểm của Claude Opus 4,8 Max, chỉ xếp sau Claude Fable 5 Max và GPT-5,6 Sol Max. Bài kiểm tra này chủ yếu đánh giá năng lực làm việc thực tế của mô hình trong 44 nhóm nghề và 9 ngành, bao gồm các nhiệm vụ phức tạp như phân tích nghiên cứu, phán đoán kinh doanh, viết tác phẩm chuyên môn.

Ngoài ra, theo bài test công việc tri thức của agent AA-Briefcase, Kimi K3 đạt 1.527 điểm, xếp thứ hai chỉ sau Claude Fable 5 Max, và cao hơn GPT-5,6 Sol Max.

Về năng lực ngữ cảnh dài và truy hồi thông tin, theo dữ liệu cộng đồng, Kimi K3 đạt 91,2 điểm trong bài BrowseComp. Do mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu Token và có thể hoàn thành nhiệm vụ ở chế độ tác nhân đơn mà không cần nén ngữ cảnh bổ sung, nên được cho là có lợi thế rõ rệt trong các kịch bản truy hồi thông tin dài hạn, độ khó cao.

“Cảm giác cấp Fable” gây tranh luận, Kimi K3 thách thức lộ trình đóng nguồn của Anthropic

Bên cạnh kết quả Benchmark, trải nghiệm thực tế của Kimi K3 trong cộng đồng nhà phát triển cũng thu hút nhiều thảo luận.

Một số người dùng thử nghiệm sớm cho biết, trong các tác vụ phức tạp của tác nhân (Agent), lập trình liên tục và kịch bản gọi nhiều công cụ, năng lực lập kế hoạch và thực thi tự chủ của K3 thể hiện ở mức gần với trình độ mà trước đó chỉ có các mô hình đóng nguồn hàng đầu mới đạt được; và một số nhà phát triển gọi đó là “cảm giác cấp Fable”.

Có một số kết quả đánh giá được nhắc tới bởi các nhà quản lý quỹ phòng hộ ở nước ngoài: hiệu năng của Kimi K3 vượt Opus 4,8, trong khi mức giá xấp xỉ 60% so với Opus 4,8. Nhóm đo thử của một số tổ chức tài chính nội địa cũng cho rằng năng lực của Kimi K3 vượt Opus 4,8, tiệm cận Fable 5 và GPT-5,6 Sol.

Tuy nhiên, so với dòng Claude Fable của Anthropic, định vị chính xác của Kimi K3 hiện tại là “tiệm cận”, chứ không phải “vượt toàn diện”.

Do các mô hình như Fable chưa công bố đầy đủ quy mô tham số và mọi chi tiết thử nghiệm, bên ngoài không thể tiến hành so sánh nghiêm ngặt từng-một với từng-một. Nhưng dựa trên các bài đánh giá công khai, Kimi K3 đã vượt Claude Opus 4,8 trong một số bài kiểm tra công việc tri thức và năng lực tác nhân, cho thấy các mô hình mã nguồn mở hàng đầu của Trung Quốc đang bước vào một giai đoạn cạnh tranh mới với các mô hình đóng nguồn đỉnh cao của Mỹ.

Giới trong ngành cho rằng ý nghĩa của Kimi K3 không chỉ nằm ở quy mô tham số và thành tích Benchmark, mà còn nằm ở việc lựa chọn lộ trình mở quyền trọng số (mã nguồn mở). Khác với OpenAI và Anthropic chủ yếu cung cấp mô hình đóng nguồn thông qua API, Mặt tối của Mặt Trăng muốn mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển bằng các mô hình mã nguồn mở.

Sau DeepSeek, Kimi K3 tiếp tục khẳng định rằng các công ty AI của Trung Quốc đang chuyển từ cạnh tranh lợi thế chi phí trước đây sang cạnh tranh toàn diện về năng lực mô hình, hệ sinh thái Agent và cơ sở hạ tầng cho nhà phát triển.

Trước cả khi ra mắt đã gây chú ý ở nước ngoài: nhắm tới mô hình flagship của Anthropic

Trên thực tế, trước khi Kimi K3 chính thức lộ diện, truyền thông nước ngoài đã bắt đầu tập trung chú ý vào mô hình này từ trước đó vài ngày.

Có thông tin cho rằng Kimi K3 được nội bộ định vị là một trong những mô hình AI quy mô lớn nhất ở Trung Quốc hiện nay. Dự kiến mô hình sẽ vượt Claude Opus 4,8 của Anthropic trong nhiều bài benchmark phổ biến, đồng thời tiếp tục thu hẹp khoảng cách hiệu năng với Claude Opus 4,8—được xem là đợt nâng cấp mô hình quan trọng nhất của Mặt tối của Mặt Trăng cho đến nay.

Mặc dù Anthropic chưa công bố quy mô tham số của Opus 4,8, nhưng giới trong ngành ước tính phổ biến khoảng từ 1,5 vạn tỷ đến 2 vạn tỷ tham số.

Tờ Financial Times dẫn lời người trong cuộc cho biết Kimi K3 dù dự kiến vẫn không vượt được mô hình tiên phong Fable mà Anthropic trước đó đã tạm dừng phát hành vì vấn đề an toàn, nhưng đã đủ để thách thức nhận định phổ biến mà thị trường duy trì lâu nay rằng “mô hình Trung Quốc thua Mỹ từ 8 đến 12 tháng”.

Đối với các phòng thí nghiệm AI của Mỹ, thách thức lớn hơn không chỉ đến từ năng lực mô hình, mà còn đến từ mô hình kinh doanh.

Vì Kimi K3 phát hành theo hình thức mở quyền trọng số, nhà phát triển trên toàn cầu có thể tải miễn phí, tự triển khai và tùy chỉnh. Điều này đồng nghĩa với khả năng hình thành nhanh chóng hệ sinh thái nhà phát triển như DeepSeek, tạo áp lực cạnh tranh liên tục đối với OpenAI và Anthropic vốn theo chiến lược duy trì mô hình đóng.

Điểm nhấn cạnh tranh AI: ngoài hiệu năng, còn là chi phí và hệ sinh thái mở

Trong năm qua, các công ty AI ở Mỹ liên tục đầu tư hàng nghìn tỷ USD để xây dựng hạ tầng AI và liên tục cho ra mắt các mô hình tiên phong mạnh hơn.

Song song đó, giá thương mại của họ cũng liên tục tăng.

Theo thông tin trên trang web của Anthropic, công ty này dự kiến từ tháng 9 năm nay sẽ tăng thêm khoảng 50% giá Claude Opus 4,8. Giá Token đầu vào lên 3 USD cho mỗi 1 triệu Token, còn Token đầu ra lên 15 USD cho mỗi 1 triệu Token.

Ngược lại, các công ty AI ở Trung Quốc đang đi theo một hướng khác.

Trong đó có DeepSeek và Mặt tối của Mặt Trăng: nhiều doanh nghiệp AI Trung Quốc liên tục tung ra các mô hình mở quyền trọng số, không chỉ cho phép doanh nghiệp triển khai theo mô hình riêng tư, mà chi phí suy luận tổng thể cũng thấp hơn rõ rệt so với các mô hình hàng đầu của Mỹ.

Lấy ví dụ mô hình K2.6 do Mặt tối của Mặt Trăng công bố trước đây: chi phí gọi khoảng bằng 1/3 so với Claude Opus 4,8.

Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu quan tâm tới kiểm soát chi phí AI, nhiều công ty ở nước ngoài cũng bắt đầu thử thay thế một phần mô hình của Mỹ bằng mô hình Trung Quốc để giảm chi phí suy luận.

Trước đó, Marc Andreessen—đồng sáng lập của Andreessen Horowitz, một quỹ đầu tư mạo hiểm nổi tiếng của Mỹ—đã từng nói rằng GLM-5,2 của Zhipu đã trở thành mô hình AI Trung Quốc đầu tiên có thể sánh ngang thậm chí một phần vượt các mô hình flagship của các phòng thí nghiệm AI lớn của Mỹ trong nhiều bài kiểm tra công khai.

Cuộc cạnh tranh mã nguồn mở tiếp tục nóng lên, giá trị các công ty AI Trung Quốc được định giá lại

Từ đầu năm đến nay, hầu như toàn bộ các công ty AI Trung Quốc đã chuyển sang lộ trình mã nguồn mở.

DeepSeek nhờ R1 nhanh chóng thu hút sự quan tâm của nhà phát triển toàn cầu; Zhipu, MiniMax và các công ty khác lần lượt ra mắt các mô hình mở quyền trọng số; và giờ đây Mặt tối của Mặt Trăng cũng chính thức gia nhập làn sóng này.

Trong khi đó, các công ty AI hàng đầu của Mỹ vẫn kiên trì mô hình đóng nguồn.

Chuỗi GPT mới nhất của OpenAI và các mô hình flagship Claude của Anthropic đều không mở quyền trọng số, mà dựa vào mô hình đăng ký API để tiếp tục tăng doanh thu thương mại.

Chênh lệch về mô hình này cũng trở thành ranh giới phân định mới của cuộc cạnh tranh AI toàn cầu.

Financial Times cho biết ngày càng nhiều nhà đầu tư ở Thung lũng Silicon và các giám đốc điều hành công nghệ bắt đầu cho rằng khoảng cách hiệu năng giữa các mô hình AI tiên phong của Trung Quốc và Mỹ đang nhanh chóng được thu hẹp; và thứ quyết định cục diện cạnh tranh trong tương lai có thể không còn chỉ là bảng xếp hạng mô hình, mà là ai có thể xây dựng hệ sinh thái mở bao phủ nhà phát triển trên toàn thế giới.

Thị trường vốn cũng đang đánh giá lại giá trị các công ty AI Trung Quốc.

Financial Times đưa tin Mặt tối của Mặt Trăng đang tiến hành một vòng cấp vốn mới, với định giá khoảng 31,5 tỷ USD; DeepSeek cũng đã khởi động vòng cấp vốn mới, với định giá khoảng 71 tỷ USD. Trong khi đó, định giá sau vòng cấp vốn mới nhất của Anthropic vào khoảng 965 tỷ USD, còn OpenAI vào khoảng 852 tỷ USD.

Khi Kimi K3 chính thức được phát hành, cuộc cạnh tranh giữa các công ty AI hàng đầu của Trung Quốc và các phòng thí nghiệm tiên phong của Mỹ cũng đang chuyển từ đối đầu thuần về năng lực mô hình sang đối đầu toàn diện hơn về hệ sinh thái mã nguồn mở, cộng đồng nhà phát triển và mô hình kinh doanh.