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Mozilla:米中 AI モデルの性能差が約 4.4 ヶ月に縮小

Ars Technica の報道によると、Mozilla の最新の「State of Open Source AI」によれば、アメリカのクローズドソースの最先端モデルと中国のオープンソースの重みモデルとの性能差は約 4.4 か月に縮小した。Moonshot AI の Kimi K3 を代表とするオープンソースモデルは、Artificial Analysis Intelligence Index の総合スコアで Anthropic Fable 5 に対してわずか 3 ポイント遅れているが、コストはその約 30% に過ぎない。METR の計算によれば、最強のクローズドソースモデルは約 12 時間の人間専門家タスクを安定して完了できるのに対し、最強のオープンソースモデルは現在約 7 時間のタスクを信頼性高く完了できる。約 4 か月後にはオープンソースモデルが現在のクローズドソースレベルに追いつくと予想されている。Mozilla は、大多数の組織はデフォルトでオープンソースモデルを採用すべきであり、専門的で高強度の検索や長いコンテキストなどのシナリオでのみクローズドソースモデルにプレミアムを支払うべきだと考えている。最先端の人工知能モデルを有料で購入するコストは通常の購入の 5 倍であるが、4 か月の先行優位性を得ることができる。

hot_img アリババはオープンソースのAIモデルを商用大口顧客に対して収益分配を行うことを検討しており、月の暗い面のKimi K3モデルを模倣しています。

ロイター通信によると、アリババは次世代のQwenオープンソースAIモデルの重度の商業ユーザーに対して、一部の収益を共有するよう求める計画を立てています。この措置は、月之暗面がKimi K3で行った方法に似ています:Kimi K3のライセンス条項では、モデルをサービスとして販売し、年収が2000万ドルを超える場合、月之暗面と商業契約を交渉する必要があり、分配比率は最大30%に達するとされています。アリババの具体的な分配比率はまだ議論中です。報道によると、このような収益分配契約は、中国のAI企業とアメリカのクラウドプラットフォームの間で徐々に形成されつつあります。DigitalOceanなどの多くのアメリカのクラウド企業は、月之暗面と商業契約を締結しています。価格設定に関しては、Kimi K3の入力/出力トークンの価格は、Anthropic Fableモデルの約3分の1です。さらに、前OpenAI CTOのミラ・ムラティが設立したThinking Machines Labもオープンソースの仲間入りを果たし、先月最初のオープンソースモデルを発表しました。この動きは、中国のAI企業が「オープンソース無料+商業料金」のフリーミアムモデルを通じて、オープンソースモデルにおける持続可能な商業化の道を探っていることを示しています。

Gate Pre-IPOs 第三期の開始 Moonshot AI(KIMI)、専用取引市場メカニズムを初めて導入

公式発表によると、Gate Pre-IPOs 第三期プロジェクトは Moonshot AI(KIMI)を立ち上げ、Pre-IPOs 専用取引市場メカニズムを導入し、上場前の資産証明書に特化した取引および流通チャネルを提供します。KIMI 資産証明書は、Moonshot AI の企業価値変動に基づいて設計されたミラー証券(Mirror Note)で、申込期間は 2026 年 8 月 11 日 15:00 から 2026 年 8 月 13 日 15:00(UTC+8)までで、ユーザーは USDT と GUSD の二つの通貨で参加できます。申込終了後、資産証明書は 8 月 17 日 15:00(UTC+8)に 100% アンロックされて発行されます。注目すべきは、以前の Pre-IPOs 参加方法とは異なり、今回の KIMI 資産証明書は申込および配布が完了した後、配布完了から約 1 ヶ月後に専用市場での取引が開始される予定です。保有ユーザーは市場のリアルタイム価格に基づいて取引および流通を行い、一部の保有を売却して元本を回収するか、残りの資産を保持して目標企業の将来の価値変動に参加することができます。その中で、利益部分の保有期間は数ヶ月から数年になると予想され、具体的には目標企業の上場プロセスやその他の退出手配に依存します。もし目標企業が将来 IPO を完了した場合、プラットフォームは実際の状況に応じてその後の資産処理プランを提供します。これには、株式資産の交換や株式トークンの交換などの方法が含まれます。

hot_img 黄仁勋がKimiの影響に応える:市場が再び誤解、無料のAIがチップ需要に好影響を与える

英偉達のCEO、黄仁勲は今週火曜日にAxiosの独占インタビューで、アメリカの企業が「絶対に」中国のオープンソースAIモデルを使用することを許可されるべきだと述べ、トランプ政権および一部のアメリカのAIラボの封鎖政策に直接挑戦しました。黄仁勲は、Kimi K3に対する市場の恐慌が2025年初頭のDeepSeekによる売りの引き金と同様に誤解であると考えています:より安価なオープンソースモデルはAIの受容を拡大し、チップ、データセンター、計算能力の需要を減少させるのではなく増加させるでしょう。「無料のAIはハードウェアにとって良いことであり、チップにとって良いことであり、データセンターにとって良いことです。」彼はまた、オープンソースモデルが安全リスクを構成するという見解に反論し、オープンソースの方がむしろ安全であると述べました。外部の研究者がモデルを検査し、脆弱性を暴露し、防御を構築できるためです。また、Anthropicに「すべての人」にClaude Mythosモデルを開放するよう呼びかけました。黄仁勲は「中国がアメリカの企業を打ち負かす」という論調を拒否し、AI競争には終点がなく、中米は長期的に共存すると考えています。インタビューから数時間後、アメリカの財務長官Bessentは政府が中国のAIモデルが知的財産を盗んでいるかどうかを調査し、制裁を検討していると述べました。黄仁勲は、知識の蒸留は知性の基盤であり、モデルではなく違反行為に対して責任を問うべきだと応じました。

hot_img 月の裏側が資本化を加速し、Kimi K3 発表後に 500 億ドルの評価額に達する

中国のAI大モデル企業「月之暗面」は、資本化プロセスを加速しており、8月に上場前の最後の資金調達交渉を開始する予定で、目標の投資前評価額は500億ドルです。報道によると、月之暗面は近日中に1回の資金調達を完了する見込みで、評価額は約315億ドルに達します。この資金調達が完了した後、同社はすぐに潜在的な投資家との次の資金調達交渉を開始し、この資金調達は中国香港の資本市場に上場する前の最後のプライベートファイナンスとなる可能性があります。市場関係者は、資金調達計画が順調に進めば、月之暗面は今年中に香港株上場プロセスを開始する可能性が最も高いと考えています。今回の評価額の引き上げの重要な要因の一つは、同社が最近発表した次世代大モデル「Kimi K3」です。Kimi K3は、パラメータ規模が2.8兆に達し、百万レベルのトークンコンテキストウィンドウをサポートしており、現在、世界で最もパラメータ規模が大きいオープンソースモデルの一つです。モデルの発表後、すぐに市場の注目を集め、同社は既存のユーザーの使用体験を保証するために新規ユーザーのサブスクリプションの取り決めを一時的に調整しました。生成型AIの競争が計算能力、ユーザー規模、商業化能力の競争段階に入る中、大モデル企業は資本支援を求める速度を加速しています。月之暗面の今回の資金調達計画も、市場がトップAI基盤モデル企業に対する持続的な関心を反映しています。しかし、500億ドルの評価額目標は、より高い商業化要件を意味します。今後、投資家は月之暗面の収益成長、計算能力コストの管理、そしてKimiシリーズモデルが安定したビジネスモデルを形成できるかに重点を置くでしょう。資金調達と上場計画が順調に進めば、月之暗面は中国のAI大モデル企業の資本化における重要なケースとなるでしょう。

hot_img Kimi K3とFableのルーティング戦略は93%の精度を実現し、コストは最大50倍削減可能です。

Fireworks AI は評価レポートを発表し、オープンソースモデル Kimi K3 とクローズドソースモデル Fable 5 の約 1030 件の代理タスク(SWE、エンドユーザー運用、アルゴリズム、多言語コーディング、法律などのシナリオを含む)における比較テストを行いました。結果は、両モデルの SWE ベンチマークにおける精度がそれぞれ 92.4% と 92.6% であり、全体的なパフォーマンスは近いものの、細分化された分野ではそれぞれの強みがあることを示しています:K3 は記号数学と開発ツールの分野で優位性を持ち、Fable は Web とデータビジュアライゼーションの分野で優れています;エンドユーザーの長期タスクにおいて、K3 は Fable が解決できなかった 11 件のタスクを独自に克服しました。レポートは、タスクレベルのルーティング戦略を採用することで、両者間で動的に割り当てを行い、93% の精度を実現し、いずれかの単一モデルを超えることができると指摘しています。また、K3 は Fireworks プラットフォーム上で顕著なコスト優位性を持ち、長期代理タスクにおいては Fable よりも最大 50 倍コストを低く抑えることができます。レポートは、オープンソースモデルをデフォルトオプションとして採用し、ルーターを通じてタスクとモデルの最適なマッチングを継続的に学習することで、品質とコストの両立を図ることを提案しています。
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