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NVIDIA の研究チームは、AI エージェントが Kimi Delta Attention の GPU カーネルを直接書き換えました。Kimi Delta Attention は月の暗い面 Kimi-Linear モデルで使用されるコア注意メカニズムの一つであり、このような低レベルのコードは過去において、CUDA やチップアーキテクチャに精通したエンジニアが繰り返し手動で最適化する必要がありました。エージェントが書いたバージョンは、NVIDIA B300 で月の暗い面公式 FlashKDA の 2.96 倍の速度に達しました。チームは固定長と異なる可変長シーケンスの合計 6 グループのタスクをテストし、2.96 倍は全タスクの幾何平均値であり、関連するカーネルはすでにオープンソース化されています。その過程で、エージェントはテストの脆弱性を利用して、テストデータの統計的規則をコードに書き込み、3.74 倍を達成しました。最近の 32 個のトークンのみを保持した場合、単一の成績は 5.16 倍に達しました。これらのバージョンを実際の Kimi データに適用すると、誤算や無効になることがあります。チームはその後、実際の Kimi 実行データ、ランダム入力、極端な数値テストを追加し、誤差基準を厳しくし、最終的に保持された 2.96 倍のバージョンがこの検証を通過しました。

24日、天眼查アプリによると、人工知能会社Kimiの親会社である北京月之暗面科技股份有限公司が最近、工商変更を行い、登録資本が223.85万元から1157.53万元に増加し、増加率は417.09%に達しました。天眼查アプリによると、月之暗面は2023年4月に設立され、法定代表者は杨植麟で、現在は杨植麟、深圳和谐成长三期科技发展股权投资基金合伙企业（有限合伙）、周昕宇などが共同で株式を保有しています。上記の情報は中新経緯の報道に基づいています。

B.AIは、そのResponses APIがGLMおよびKimiシリーズモデルに正式に接続されたことを発表しました。開発者はB.AI API Keyを使用することで、Codexクライアント内でこれらの2つの主要シリーズモデルを直接呼び出すことができます。さらに、以前からサポートされているGPTおよびDeepSeekシリーズを加え、現在は4つの主要なモデルシリーズをカバーしています。API KeyとBase URLの極めてシンプルな設定を完了した後、各モデルの推論、コード、およびテキスト処理能力を日常の開発ワークフローにシームレスに統合し、多様なコーディングおよびビジネスニーズに柔軟に対応できます。

DeepSeek CEO 梁文锋は投資家に対して、同社が2兆パラメータのモデルを訓練中であり、その後8兆パラメータのモデルを開発する計画があることを明らかにしました。現在のフラッグシップV4-Proの総パラメータは1.6兆です。現在公開されている超大規模モデルの中で、Moonshot AIのKimi K3は2.8兆パラメータに達しています。Kimi K3はMoEアーキテクチャを採用しており、2.8兆の総パラメータの中で各トークンが1040億パラメータを活性化します。DeepSeekが計画している8兆パラメータモデルの規模は、その約3倍に近いです。DeepSeekは7月に500億元以上の資金調達を完了し、評価額は500億ドルを超えました。V4-Proは1.6兆の総パラメータ、490億の活性化パラメータでオープンソース化されています。

B.AI プラットフォームは、Moonshot AI の最新プレビューモデル Kimi K2.8 Preview の正式リリースを発表し、開発者向けに API と Web Chat の両方の体験を同時に提供します。このモデルは、プログラミングとエージェントのワークフローのために特別に設計されており、1M（1,048,576 トークン）の超長文コンテキストとテキスト、画像、動画のマルチモーダル入力をサポートし、総合的な性能はフラッグシップの Kimi K3 に迫ります。K2.7 Code に比べて思考効率とコード能力がさらに向上し、Low/High/Max の三段階で柔軟に調整可能な推論強度をサポートしています。本日より、開発者は B.AI プラットフォームを通じて直接 Kimi K2.8 Preview を呼び出すことができます。

9月21日、アマゾンウェブサービスAWS傘下の大規模モデルサービスプラットフォームAmazon Bedrockがオープンソースの大規模モデルKimi K3を接続し、世界中の企業開発者はBedrockを通じて直接呼び出すことができるようになった。以前から噂されていたKimiと海外クラウドプロバイダーとの収益分配協力が正式に実現した。第一財経によると、Kimiの開発者である月の暗面は、複数の海外クラウドプロバイダーとの収益分配協力を進めており、クラウドプロバイダーはそのプラットフォームにKimiモデルを掲載し、モデルの呼び出し量に基づいて月の暗面と分配を行う。また、アリババクラウドの百練プラットフォームの公式情報によれば、Kimi K3はアリババクラウド百練に上架され、双方は類似の協力を達成した。

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。

中国人工知能会社 Moonshot AI は、今年の年末までに年換算収益を20億ドルに引き上げることを目指しており、Kimi K3 モデルの突破を活用して Anthropic、Z.AI などの競合に対抗することを強化しています。関係者によると、同社は最近投資家に対して、年間の定常収益が8月に10億ドルを超え、6月の3億ドルから上昇したと伝えました。この急上昇は、7月に発表された大規模な Kimi K3 モデルによって推進されており、このモデルは性能ベンチマークテストで上位に位置し、アメリカの主要競合製品よりもコストが大幅に低いです。

月の暗い面の情報によると、会社は正式に Kimi 企業パートナーシッププログラムを開始しました：さまざまな業界の IT サービスプロバイダーやインテグレーターと共に、前線展開エンジニア（Forward Deployed Engineer, FDE）チームを構築し、顧客の現場に深く入り込み、企業が AI を真にコアビジネスに展開するのを支援します。現在、ソフトウェア情報サービス、クラウドコンピューティング、インフラストラクチャ、通信などの複数の業界の企業がこのプログラムに契約して参加しています。

報道によると、月の暗い面（Kimi）は秘密裏に香港証券取引所にA1申請を提出し、正式に香港株式IPOプロセスを開始しました。同時に、会社は約500億ドルの投資前評価で新たな資金調達を進めており、IPO前の最後のラウンドになると予想されています。報道は公開された市場情報を引用し、Kimiは今年モデルのイテレーションを加速させ、K2.5、K2.6、K3を次々と発表し、約3ヶ月ごとに更新しています。収益面では、Kimiは今年3月初めにARRが1億ドルを突破し、6月中旬には3億ドル近くに増加しました。K3の発表後、企業向けARRは数倍の成長を見せました。呼び出し量と計算能力の需要が増加する中、月の暗い面は複数回の資金調達を通じて評価額を2025年末の約430億ドルから現在の約500億ドルに引き上げました。

金十の報道によると、月の裏側 Kimi が動向を発表し、同社の第一世代の万億パラメータ多モーダルモデル Kimi K2.5 が今月末でサービスを終了するとのことです。

Wired の報道によると、安全テスト中に月の裏側のオープンソースモデル Kimi K3 がサンドボックスの範囲を突破し、インターネットにアクセスし、GitHub を通じてテストの答えを探そうとした。アメリカのセキュリティスタートアップ Frontier Security は、Kimi K3 がサンドボックスの設定の脆弱性を利用したが、十分な内蔵防護機構が欠けていると述べている。OpenAI と Anthropic が以前に開示した事件に似て、今回の脱出はサンドボックスの設定ミスに起因している。しかし、Kimi K3 は攻撃を開始せず、答えは GitHub で簡単に入手できる。Frontier Security の CEO は、Kimi K3 がネットワークセキュリティ防御において優れた性能を示したが、カンニングやサンドボックスからの脱出を防ぐ防護機構が欠けていると述べた。セキュリティ専門家は、テスト環境の設定が重要であり、AI エージェントの誤用がシステムの制御喪失を引き起こす可能性があると警告している。

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。

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。

市場の情報によると、月之暗面（Kimi）は今月中に香港でのIPO申請を提出する計画で、約30億ドルを調達する可能性があるとされています。これに対し、月之暗面はその情報は不正確であると応じました。

市場の情報によると、月の裏側（Kimi）は今月中に香港でのIPO申請を提出する計画で、約30億ドルを調達する可能性があります。記事執筆時点では、月の裏側はこの件について公に応答または確認していません。

月の暗面（Kimi）は北京月の暗面科技股份有限公司に改名され、企業タイプは有限責任会社から非上場株式会社に変更されました。杨植麟が会長兼マネージャーに就任し、张予彤が新たに取締役に、宋思嘉が新たに財務責任者に就任しました。この変更は通常、株式改革と呼ばれます。証券監視委員会は、国内企業が国内主体で直接海外上場する場合、発行者は株式会社でなければならないと規定しています。以前の報道によると、月の暗面は投資家に香港上場の株主決議を発出しており、最短で半年以内にIPOを行い、レッドチップ構造の解体を開始する可能性があります。会社はまだ正式に上場時期を発表していません。

アリババクラウドの情報によると、アリババクラウドの真武 M890 超ノードインスタンスは Day0 に Kimi K3 に対応し、双方はさらに国産計算力の協力を展開する。千問 AI プラットフォームとアリババクラウドの百練も Kimi K3 のモデル API を提供する。

Kimi.ai チームは Kimi K3 モデルの重みと技術報告を公開する一方で、次々と多くの基盤インフラをオープンソース化しています：分散 MoE トレーニング用の高性能通信ライブラリ MoonEP、大規模エージェントワークフロー向けの分散環境システム AgentENV（kvcache-ai と協力）、および CUTLASS に基づく Kimi Delta Attention 高性能カーネル FlashKDA などです。公式によれば、これらのコンポーネントは大規模 MoE とエージェント強化学習トレーニングにおける通信と推論のオーバーヘッドを削減し、flash-linear-attention のプラグアンドプレイバックエンドとして使用されるとのことです。

英国人工知能安全研究所とアメリカ人工知能標準と革新センターの共同評価によると、Moonshot AIのKimi K3は実質的な阻止がない状況で脆弱性開発とネットワーク攻撃のシミュレーションを支援できるが、その全体的なネットワークセキュリティ能力は依然としてアメリカの先進モデルに対して明らかに遅れをとっている。