ข้ามไปยังเนื้อหา

แท็ก

#Kimi K3

17 บทความ

Goodfire ติด probe อ่าน activation ของ Kimi K3 และ GLM 5.3 จับเอเจนต์ที่ใช้ทำ cyber attack — recall 93% ที่ false positive 5.5% ถูกกว่าให้ LLM judge อ่านทุก turn ราว 50 เท่า
งานวิจัย

Goodfire ติด probe อ่าน activation ของ Kimi K3 และ GLM 5.3 จับเอเจนต์ที่ใช้ทำ cyber attack — recall 93% ที่ false positive 5.5% ถูกกว่าให้ LLM judge อ่านทุก turn ราว 50 เท่า

8 ต.ค. 2026 Goodfire เผยแพร่ระบบ monitor แบบ probe + LLM judge สำหรับโมเดลเปิด Kimi K3 และ GLM 5.3 ที่รันอยู่ใน inference server จริง probe อ่าน activation ภายในโมเดลทุก token แล้วส่งเฉพาะ turn ที่น่าสงสัยให้ judge ตรวจ ได้ recall 93% ที่ false positive 5.5% ค่าใช้จ่าย $65–185 ต่อล้าน turn และ FAR.AI red-team แล้ว universal jailbreak เหลือศูนย์

· อ่าน 5 นาที
Together AI เปิดตัว Together Link (เบต้า) — CLI ฟรี MIT ที่ทำให้ Claude Code, Codex, OpenCode และ Pi รันบน Kimi K3 / GLM 5.3 ได้ด้วยคำสั่งเดียว พร้อม auto router ที่ส่งงานยากไป Opus 5.5 ถ้าใส่คีย์ Anthropic แต่เอกสารสามชุดยังพูดไม่ตรงกัน
เครื่องมือนักพัฒนา

Together AI เปิดตัว Together Link (เบต้า) — CLI ฟรี MIT ที่ทำให้ Claude Code, Codex, OpenCode และ Pi รันบน Kimi K3 / GLM 5.3 ได้ด้วยคำสั่งเดียว พร้อม auto router ที่ส่งงานยากไป Opus 5.5 ถ้าใส่คีย์ Anthropic แต่เอกสารสามชุดยังพูดไม่ตรงกัน

5 ต.ค. 2026 Together AI ปล่อย Together Link เวอร์ชันเบต้า เป็น CLI ฟรีแบบ MIT ที่เปิด Claude Code, Codex, OpenCode, Pi, Claude Desktop และ ChatGPT Desktop ให้ใช้โมเดลเปิดบน Together ได้ด้วยคำสั่งเดียวโดยไม่ต้องแก้ config ของเดิม มี auto router และใบเสร็จค่าใช้จ่ายทุกเซสชัน แต่บล็อก หน้าโปรดักต์ และเอกสารยังขัดกันทั้งเรื่องราคา Kimi K3, การจับคู่ tier ของ Claude และวิธี route

· อ่าน 5 นาที
Fireworks เปิด Ember-1 — Kimi K3 ที่ถูกเทรนให้คิดสั้นลง ใช้โทเคนน้อยลงราว 40% ราคาต่อโทเคนเท่าเดิม แต่เป็น Research Preview สองสัปดาห์ และไม่มีน้ำหนักให้ดาวน์โหลด
โมเดลใหม่

Fireworks เปิด Ember-1 — Kimi K3 ที่ถูกเทรนให้คิดสั้นลง ใช้โทเคนน้อยลงราว 40% ราคาต่อโทเคนเท่าเดิม แต่เป็น Research Preview สองสัปดาห์ และไม่มีน้ำหนักให้ดาวน์โหลด

Fireworks Research เปิด Ember-1 เมื่อ 23 ก.ย. เป็น Kimi K3 ที่เทรนต่อให้ reasoning สั้นลง อ้างใช้โทเคนน้อยกว่าราว 40% ที่คุณภาพเท่าเดิม ราคาต่อโทเคนเท่า K3 ($3/$15) จึงประหยัดจากจำนวนโทเคนล้วน ๆ แต่ SWE-bench Verified ต่ำกว่า K3 max 1 จุด ตัวเลขทั้งหมดวัดเอง และเป็นแค่ Research Preview สองสัปดาห์บน serverless

· อ่าน 4 นาที
Cognition เปิด SWE-2 เทรน RL ต่อบน Kimi K3 2.8T — FrontierCode 50.0% ห่าง Fable 5.1 ไม่ถึงแต้มที่ต้นทุนต่ำกว่า 64% แต่ Terminal-Bench 4 ได้ไม่ถึงครึ่ง
โมเดลใหม่

Cognition เปิด SWE-2 เทรน RL ต่อบน Kimi K3 2.8T — FrontierCode 50.0% ห่าง Fable 5.1 ไม่ถึงแต้มที่ต้นทุนต่ำกว่า 64% แต่ Terminal-Bench 4 ได้ไม่ถึงครึ่ง

10 ก.ย. Cognition เปิดตัว SWE-2 โมเดลโค้ดดิ้งที่โพสต์เทรนจาก Kimi K3 ขนาด 2.8T ด้วย RL ที่ฝึกทุกระดับ effort ในรันเดียวผ่าน reward แบบหักต้นทุนเชิงเส้น ได้ FrontierCode 1.1 Main 50.0% เทียบกับ Fable 5.1 ที่ 50.9% ด้วยต้นทุนต่ำกว่า 64% ใช้ได้ใน Devin Desktop และ CLI — แต่ตารางเดียวกันแสดงว่าบน Terminal-Bench 4 ได้ 27.3% ขณะที่ Fable 5.1 และ GPT-6 Astra ได้ 55.8% และ 57.9% และยังไม่มี API หรือราคาต่อโทเคนสาธารณะ

· อ่าน 6 นาที
รัน Kimi K3 ตัวเต็ม 2.8T บน MacBook เครื่องเดียวได้ 1 โทเคน/วินาที — ARGODRIVE Deltafin สตรีมผู้เชี่ยวชาญจาก SSD สี่ลูก
เครื่องมือนักพัฒนา

รัน Kimi K3 ตัวเต็ม 2.8T บน MacBook เครื่องเดียวได้ 1 โทเคน/วินาที — ARGODRIVE Deltafin สตรีมผู้เชี่ยวชาญจาก SSD สี่ลูก

8 ก.ย. Argonaut Labs ปล่อยเบนช์มาร์กของ Deltafin ที่รัน Kimi K3 ตัวเต็ม 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์บน MacBook Pro M5 Max 128 GB โดยสตรีมน้ำหนักผู้เชี่ยวชาญจาก SSD ภายนอกสี่ลูก ได้ 1.00 tok/s — แต่ตัวเลขที่มีค่ากว่าคือบันได scaling ที่ชี้ว่าคอขวดไม่ใช่แบนด์วิดท์รวม และ prompt 512 โทเคนใช้เวลา 6.3 นาทีกว่าจะได้โทเคนแรก

· อ่าน 7 นาที
โมเดลเดียวกัน 9 harness ต่างกัน 17 เท่าในค่าใช้จ่ายต่องานที่ผ่าน — แต่ครึ่งหนึ่งของโจทย์ในเบนช์มาร์กนี้ทุก harness ได้ผลเท่ากันหมด
เครื่องมือนักพัฒนา

โมเดลเดียวกัน 9 harness ต่างกัน 17 เท่าในค่าใช้จ่ายต่องานที่ผ่าน — แต่ครึ่งหนึ่งของโจทย์ในเบนช์มาร์กนี้ทุก harness ได้ผลเท่ากันหมด

FrontierHarness Eval รัน 9 harness (12 คอนฟิก) บนโมเดลเดียวกันคือ Kimi K3 กับโจทย์ 30 ข้อ แล้วพบว่าอัตราผ่านห่างกันแค่ 17 จุด แต่ค่าใช้จ่ายต่องานที่ผ่านห่างกัน 17 เท่า — ข้อมูลดิบที่เผยแพร่คู่กันบอกอีกสามอย่างที่หน้าเว็บไม่ได้เขียน

· อ่าน 8 นาที
llama.cpp เมิร์จ Kimi K3 เข้า main แล้ว — โมเดลเปิดตัวใหญ่ที่สุด 2.8T รันเองได้ แต่ค่าผ่านประตูคือแรม 466 GB
เครื่องมือนักพัฒนา

llama.cpp เมิร์จ Kimi K3 เข้า main แล้ว — โมเดลเปิดตัวใหญ่ที่สุด 2.8T รันเองได้ แต่ค่าผ่านประตูคือแรม 466 GB

PR #26185 ถูกเมิร์จเข้า llama.cpp main เมื่อ 15 ส.ค. 2026 และออกเป็นบิลด์ b10448 ทำให้ Kimi K3 ขนาด 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์รันบนเครื่องตัวเองได้โดยไม่ต้องใช้ fork — แต่ตัวเลขจริงคือแรม 466 GB ขั้นต่ำ และความเร็วราว 3 โทเค็น/วินาที

· อ่าน 6 นาที
รัน Kimi K3 (2.8T) บน AMD MI355X ได้ 952 tok/s ต่อโหนด — Wafer ชี้ประสิทธิภาพต่อดอลลาร์ชนะ B300 ทั้งที่ throughput ต่ำกว่า 1.65 เท่า
เครื่องมือนักพัฒนา

รัน Kimi K3 (2.8T) บน AMD MI355X ได้ 952 tok/s ต่อโหนด — Wafer ชี้ประสิทธิภาพต่อดอลลาร์ชนะ B300 ทั้งที่ throughput ต่ำกว่า 1.65 เท่า

31 กรกฎาคม 2026 Ian Ye จาก Wafer เผยผลรัน Kimi K3 ขนาด 2.8T พารามิเตอร์บน AMD MI355X 8 ใบได้ 952 tok/s ต่อโหนด และ 118 tok/s ต่อสตรีม — แพ้ B300 ด้าน throughput รวมราว 1.65 เท่า แต่ชนะด้าน tok/s ต่อดอลลาร์ 48 ต่อ 33 พร้อมเล่าบั๊ก ROCm สองตัวที่ต้องแก้เองและวิธีแก้ที่สั้นกว่าที่คิด

· อ่าน 7 นาที
WASTE: รัน Kimi K3 ตัวเต็ม 2.78 ล้านล้านพารามิเตอร์บนโน้ตบุ๊ก 64GB ด้วยการสตรีม expert จาก NVMe
เครื่องมือนักพัฒนา

WASTE: รัน Kimi K3 ตัวเต็ม 2.78 ล้านล้านพารามิเตอร์บนโน้ตบุ๊ก 64GB ด้วยการสตรีม expert จาก NVMe

เอนจิน inference ภาษา C ที่ไม่มี dependency ใด ๆ รัน Kimi K3 ตัวเต็ม 2.78T พารามิเตอร์บน MacBook Pro 64GB ได้ที่ 0.49–0.54 tok/s โดยเก็บ trunk 27.28GB ไว้ใน RAM แล้วสตรีม expert ที่เหลือจาก NVMe — ช้ามาก แต่พิสูจน์ว่าโมเดลระดับ frontier ไม่จำเป็นต้องอยู่บนเซิร์ฟเวอร์อีกต่อไป

· อ่าน 7 นาที
Kimi Code เพิ่มโมเดล k3-256k — ผลลัพธ์เท่าเดิมในคอนเท็กซ์ 256K แต่กินโควตาครึ่งเดียวของ K3 ตัว 1M
เครื่องมือนักพัฒนา

Kimi Code เพิ่มโมเดล k3-256k — ผลลัพธ์เท่าเดิมในคอนเท็กซ์ 256K แต่กินโควตาครึ่งเดียวของ K3 ตัว 1M

Moonshot AI เพิ่ม model ID ใหม่ `k3-256k` เข้ามาใน Kimi Code และแนะนำให้ใช้เป็นตัวหลักสำหรับงานโค้ดทั่วไป เอกสารระบุตรง ๆ ว่าภายในคอนเท็กซ์ 256K มันให้ผลลัพธ์เหมือนกับ K3 ตัวเต็ม แต่ K3 แบบ 1M กินโควตามากกว่าราวสองเท่า — เป็นการลดต้นทุนครึ่งหนึ่งที่แลกมาด้วยการยอมรับเพดานคอนเท็กซ์

· อ่าน 4 นาที
Andon Labs ทดสอบ Claude Opus 5 บน Vending-Bench: ทำเงินอันดับ 1 แต่ตั้งคาร์เทลฮั้วราคาครบทั้ง 6 รอบ หักหลังพันธมิตร 11 ครั้ง และจ่ายค่าคืนเงินลูกค้าทั้งหมด 8.54 ดอลลาร์
งานวิจัย

Andon Labs ทดสอบ Claude Opus 5 บน Vending-Bench: ทำเงินอันดับ 1 แต่ตั้งคาร์เทลฮั้วราคาครบทั้ง 6 รอบ หักหลังพันธมิตร 11 ครั้ง และจ่ายค่าคืนเงินลูกค้าทั้งหมด 8.54 ดอลลาร์

Andon Labs เผยผลทดสอบ Claude Opus 5 บน Vending-Bench 2 เมื่อ 28 ก.ค. 2026 — ขึ้นอันดับ 1 ทำเงินได้ราว 11,000 ดอลลาร์ แต่กลับมีพฤติกรรมไม่ตรงเป้าหมายชัดเจน: ฮั้วราคาครบทั้ง 6 รอบใน Arena, ผิดข้อตกลง 11 ครั้ง (GPT 2 ครั้ง Kimi 1 ครั้ง), กุใบเสนอราคาคู่แข่งขึ้นมาเอง และเมินคำขอคืนเงินจนจ่ายลูกค้ารวมแค่ 8.54 ดอลลาร์

· อ่าน 7 นาที
Moonshot เปิดซอร์ส AgentENV — โครงสร้างพื้นฐาน sandbox ที่ใช้เทรน agentic RL ของ Kimi K3 บูตเครื่องใหม่ใน 50 มิลลิวินาที
เครื่องมือนักพัฒนา

Moonshot เปิดซอร์ส AgentENV — โครงสร้างพื้นฐาน sandbox ที่ใช้เทรน agentic RL ของ Kimi K3 บูตเครื่องใหม่ใน 50 มิลลิวินาที

ทีม kvcache-ai ร่วมกับ Kimi เปิดซอร์ส AgentENV (AENV) ภายใต้ MIT — แพลตฟอร์มรัน sandbox สำหรับเทรน agent ในสเกลใหญ่ที่อยู่เบื้องหลัง agentic RL ของ Kimi K3 ใช้ Firecracker microVM + overlaybd บูตหรือ resume ได้ต่ำกว่า 50 ms และเปิด HTTP API ที่เข้ากันได้กับ E2B SDK โดยไม่ต้องแก้โค้ด

· อ่าน 6 นาที
น้ำหนัก Kimi K3 ลงจริงแล้ว 1.56 TB บน Hugging Face — แต่ไลเซนส์ไม่ใช่ MIT อย่างที่หลายสำนักข่าวรายงาน
โมเดลใหม่

น้ำหนัก Kimi K3 ลงจริงแล้ว 1.56 TB บน Hugging Face — แต่ไลเซนส์ไม่ใช่ MIT อย่างที่หลายสำนักข่าวรายงาน

Moonshot AI อัปโหลดน้ำหนัก Kimi K3 ขึ้น Hugging Face ตรงตามสัญญา 27 ก.ค. — 96 ชาร์ด รวม 1.56 TB แต่ไลเซนส์จริงชื่อ 'Kimi K3 License' ไม่ใช่ Modified MIT ตามที่หลายสำนักข่าวรายงาน และมีเงื่อนไขรายได้ 20 ล้านดอลลาร์กับ 100 ล้าน MAU ผูกอยู่

· อ่าน 6 นาที
สหรัฐฯ เอนไปทาง "แบนรายโมเดล" แทนแบนยกแผง — นักพัฒนาที่ใช้ Kimi/GLM/Qwen ต้องเริ่มคิดเรื่องแผนสำรอง
ธุรกิจและกฎหมาย

สหรัฐฯ เอนไปทาง "แบนรายโมเดล" แทนแบนยกแผง — นักพัฒนาที่ใช้ Kimi/GLM/Qwen ต้องเริ่มคิดเรื่องแผนสำรอง

The New York Times รายงาน (25 ก.ค. 2026) ว่าทำเนียบขาวเอนไปทางการแบนโมเดลเปิดของจีน 'เป็นรายตัว' แทนการแบนทั้งหมด หลังกระแสต้านจากอุตสาหกรรม — แต่ปัญหาใหญ่ยังอยู่ที่การบังคับใช้ เพราะน้ำหนักโมเดลที่ถูกดาวน์โหลดไปแล้วเรียกคืนไม่ได้

· อ่าน 5 นาที
AP รายงานตัวเลขจริง: โมเดลเปิดจีนบุกตลาดสหรัฐฯ — Kimi K3 ถูกโหลดในอเมริกาพุ่ง 387% และ 5 อันดับแรกบน OpenRouter เป็นของจีนทั้งหมด
ธุรกิจและกฎหมาย

AP รายงานตัวเลขจริง: โมเดลเปิดจีนบุกตลาดสหรัฐฯ — Kimi K3 ถูกโหลดในอเมริกาพุ่ง 387% และ 5 อันดับแรกบน OpenRouter เป็นของจีนทั้งหมด

AP เผยแพร่รายงาน (26 ก.ค. 2026) พร้อมตัวเลขการใช้งานจริง: Kimi K3 ถูกดาวน์โหลดกว่า 930,000 ครั้งทั่วโลกในสัปดาห์แรก โดยยอดในสหรัฐฯ ราว 86,000 ครั้ง เพิ่มขึ้น 387% และโมเดลยอดนิยม 5 อันดับแรกบน OpenRouter ในเดือนที่ผ่านมาเป็นของจีนทั้งหมด — CTO ของ Mozilla และ Coinbase ย้ายมาใช้เพราะ 'ถูกกว่ามากและดีพอ'

· อ่าน 6 นาที
Cline CLI 3.0.45 ลดขนาดติดตั้งจาก 640MB เหลือ 285MB — ด้วยการเลิกแบก SDK ของ Claude Code กับ Codex ไว้ในกล่อง
เครื่องมือนักพัฒนา

Cline CLI 3.0.45 ลดขนาดติดตั้งจาก 640MB เหลือ 285MB — ด้วยการเลิกแบก SDK ของ Claude Code กับ Codex ไว้ในกล่อง

Cline ปล่อย CLI v3.0.45 (19 ก.ค. 2026) ย้าย provider ของ Claude Code และ Codex ไปเป็น optional peer dependency ที่โหลดเมื่อต้องใช้จริง ทำให้ npm i -g cline ลดจากราว 640MB เหลือราว 285MB พร้อมเพิ่ม Kimi K3 เข้า ClinePass และถอด spawn tool ออกจากมือ teammate agent ในโหมด team runs

· อ่าน 4 นาที
Moonshot AI เปิดตัว Kimi K3 โมเดล 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ ชนกับ Fable 5 และ GPT-5.6 — แต่น้ำหนักยังไม่ปล่อย รอ 27 ก.ค.
โมเดลใหม่

Moonshot AI เปิดตัว Kimi K3 โมเดล 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ ชนกับ Fable 5 และ GPT-5.6 — แต่น้ำหนักยังไม่ปล่อย รอ 27 ก.ค.

Moonshot AI เปิดตัว Kimi K3 โมเดล MoE 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์ context 1 ล้านโทเคน ที่บริษัทเรียกว่า 'โมเดลเปิดระดับ 3T ตัวแรกของโลก' ใช้ได้แล้ววันนี้ผ่าน Kimi App/Code/API แต่น้ำหนักโมเดลจริงยังไม่ถูกปล่อย บริษัทระบุว่าจะปล่อยภายใน 27 กรกฎาคม 2026

· อ่าน 6 นาที