Kimi K3

Цифры взяты из открытого метода подсчёта на запрос, который Berget AI создала вместе с SEI, WattTime и Klimatkollen, для запроса на 5000 токенов на входе и 387 на выходе, на узле B300. Энергопотребление в обоих местах около 4 Втч.

Компания признаёт, что версия, которую дали до публикации под эмбарго, завышала разрыв, и итоговые цифры снизили после поправки на углеродоёмкость сети.

Смоделированный роутер отправил основную массу из 1030 реальных задач по коду, праву и терминалу именно Kimi K3 — в одной категории до 96% — и сократил счёт самой Fireworks до 50 раз по сравнению с тем, чтобы гонять всю работу через одну Fable.

Постоянный клиент Fireworks в теме пошёл дальше: обвинил компанию, что она завышает собственные показатели пропускной способности на 50–100% в других местах, и напомнил, что роутер, вокруг которого построен весь этот пост, пока вообще нельзя купить.

На Terminal-Bench 2.1 Laguna S 2.1 набирает 70,2% против 64% у DeepSeek-V4-Pro-Max — при этом параметров в ней примерно в четырнадцать раз меньше. Poolside собрала модель меньше чем за девять недель и продаёт доступ по 10 центов за миллион входных токенов на OpenRouter; веса открыты в BF16, FP8, INT4 и GGUF.

Подвох быстро всплыл на Hacker News: в нескольких инструкциях по развёртыванию режим «размышления» по умолчанию выключен, а без него заявленные цифры локально не воспроизводятся — один из тестировщиков написал, что модель казалась посредственной, пока он не включил этот флаг вручную.

Обсуждаемое эссе называет Anthropic самой уязвимой из фронтир-лабораторий: она арендует все дата-центры и электростанции, которыми пользуется, а Fable, по бенчмаркам Artificial Analysis, на которые ссылается автор, обходится почти втрое дороже за выполненную задачу, чем модели OpenAI.

Самое острое возражение на HN касалось не этой арифметики затрат, а того, что именно погоня Anthropic за собственным продуктовым рвом взорвала партнёрство с Figma.

Эссе Бена Томпсона утверждает: паника вокруг китайского ИИ раздута. Kimi K3 от Moonshot берёт $3/$15 за миллион токенов против $5/$30 у топового конкурента — по мнению автора, это интеллект, превращающийся в обычный товар, а не признак кризиса безопасности.

Читатель, протестировавший около 50 моделей для реального продакшена, увидел обратное: топовые модели экономнее расходуют токены, чем открытые, даже уступая им в точности — цифра, которую Томпсон в своём тексте не упоминает.