Koks mažiausias atvirų svorių matymo, samprotavimo ir veiksmų modelis, kurį sukūrė „Moonshot“? Palyginkime jį su „Glimmer“:
Mažiausias atviro svorio matymo, samprotavimo ir veiksmų modelis, sukurtas „Moonshot AI“, yra „Kimi-VL-A3B“ (konkrečiai, atnaujintas „Kimi-VL-A3B-Thinking-2506“ variantas). Tai 16 milijardų parametrų mišinio ekspertų (MoE) modelis, kuris aktyvuoja tik 2,8 milijardo parametrų vienam žetonui, sukurtas daugiarūšiam suvokimui, ilgalaikiam mąstymo grandinės samprotavimui ir kelių posūkių OS/GUI agentų veiksmams.
Palyginti su „Meta Muse Glimmer“ (30B) – 30 milijardų parametrų tankiu daugiarūšiu agentiniu modeliu, išleistu 2026 m. rugpjūtį – šie du modeliai atspindi skirtingas epochas ir architektūrinius kompromisus vietiniam agentiniam DI.
Modelių palyginimas: „Kimi-VL-A3B“ ir „Muse Glimmer 30B“
Atributas „Kimi-VL-A3B-Thinking-2506“ („Moonshot AI“) „Muse Glimmer 30B“ („Meta“)
Išleidimo data 2025 m. balandis (atnaujinta 2025 m. birželį) 2026 m. rugpjūtis
Architektūra Retoji ekspertų mišinio („Sparse Mixture-of-Experts“, MoE) Tankioji „Transformer“ architektūra
Bendras parametrų skaičius 16 mlrd. ~30 mlrd. (29,66 mlrd. + ~1,8 mlrd. vaizdo kodavimo modulis)
Aktyvūs parametrai ~2,8–3 mlrd. vienam žetonui 30 mlrd. (100 % aktyvūs)
Vaizdo kodavimo modulis „MoonViT“ (pradinė raiška, iki 3,2 mln. pikselių) Modulinis „ViT-G/14“ (~1,8 mlrd. parametrų)
Palaikomi duomenų tipai Tekstas, vaizdai, vaizdo įrašai, ilgi PDF failai Tekstas, vaizdai (tiesioginio vaizdo įrašų palaikymo nėra)
Konteksto langas 128 tūkst. žetonų 131 tūkst. žetonų
Licencija „MIT“ licencija „Apache 2.0“ licencija
„MMMU-Pro“ (vizualinis mąstymas) 46,3 % 74,0 %
„ScreenSpot-Pro“ (sąsajos elementų atpažinimas / GUI Grounding) 52,8 % 75,4 %
Pagrindiniai skirtumai ir kompromisai
• Skaičiavimo efektyvumas ir bendrieji pajėgumai. „Moonshot“ modelis „Kimi-VL-A3B“ naudoja retąją „MoE“ architektūrą, kurioje vienam žetonui apdoroti aktyvuojama mažiau nei 3 mlrd. parametrų; dėl to modelis veikia žymiai greičiau ir reikalauja mažiau skaičiavimo išteklių. Tuo tarpu „Meta“ modelis „Muse Glimmer 30B“ kiekvienam žetonui aktyvuoja visus 30 mlrd. parametrų. Tai reikalauja didesnio atminties pralaidumo (apie 18 GB VRAM naudojant 4 bitų kvantavimą), tačiau užtikrina gerokai didesnį tikslumą atliekant užduotis, susijusias su loginiu mąstymu ir autonominių agentų veikla.
• Orientacija į agentinius darbo procesus. „Kimi-VL-A3B“ buvo specialiai pritaikytas tiesioginiam sąsajos elementų atpažinimui („GUI grounding“) ir veiksmams operacinės sistemos lygmeniu (pvz., elementų paspaudimui ekrane ar naršymui sąsajose), taip pat intensyviam teksto atpažinimui iš vaizdų (OCR) bei vaizdo įrašų turinio supratimui. „Muse Glimmer“ buvo sukurtas iš „Meta“ flagmano „Muse Spark“, kad būtų galima atlikti daugiapakopį įrankių iškvietimą, kodavimą (SWE-Bench) ir automatiškai atkurti klaidas, kai sugenda API arba įrankiai.
• Vaizdo įrašų ir dokumentų aprėptis. „Kimi-VL-A3B“ automatiškai apdoroja vaizdo srautus ir kelių puslapių vaizdinius dokumentus (iki 256 vaizdų vienoje eilutėje). „Muse Glimmer“ veikia tik su statiniais vaizdais ir tekstu, tačiau palaiko valdomus samprotavimo pastangų lygius ir turi „DFlash“ spekuliatyvaus dekodavimo braižiklį, kuris pagreitina vietinį generavimą.
• Bendruomenės sutarimas dėl kvantavimo. „Reddit“ r/LocalLLaMA kai kurie vartotojai pastebi, kad „Muse Glimmer 30B“ gerai veikia net ir esant agresyviam 3 bitų kvantavimui, kad tilptų 20–24 GB vartotojų GPU, o kiti įspėja, kad didelis kvantavimas pablogina tikrąjį agentinį samprotavimą, palyginti su jo veikimu 6 bitų ar 8 bitų tikslumu.
Yra ir kitų kompaktiškų 2026 multimodalinių agentų modelių, tokių kaip „Qwen3.6-27B“ arba „Gemma 4“.
Kaip išsirinkti geriausią tarp „Qwen3.6-27B“, „Gemma 4“, „Moonshot“ „Kimi-VL-A3B“ ir „Glimmer“, neatsižvelgiant į šnipinėjimo problemas?
Daugumai sudėtingų samprotavimų, kodavimo ir bendrosios paskirties vietinių darbo eigų „Qwen3.6-27B“ yra geriausias bendras pasirinkimas. Tačiau „Gemma 4“, „Muse Glimmer 30B“ ir „Kimi-VL-A3B“ užima atskirą techninės įrangos ir darbo krūvio nišą, kurioje jie lenkia „Qwen“.
Trumpas sprendimas pagal naudojimo atvejį
• Geriausias bendras ir saugyklos kodavimas: „Qwen3.6-27B“ dominuoja kodavimo ir terminalo užduotyse (77,2 % pagal SWE-bench Verified), tuo pačiu puikiai tilpdamas 24 GB GPU. Jis taip pat palaiko teksto, vaizdų ir vaizdo įvestis su didžiuliu 262 K vietiniu kontekstiniu langu.
• Geriausiai tinka rašymui, matematikai ir verslo įrankių grandinėms: „Gemma 4“ (31B tanki arba 26B-A4B MoE) užtikrina aukščiausią prozos kokybę, stiprų daugiakalbį palaikymą ir patikimą struktūrizuotų įrankių iškvietimą. 26B-A4B MoE variantas aktyvuoja tik ~4B parametrų vienam žetonui, todėl yra žymiai greitesnis vartotojų įrangoje.
• Geriausiai tinka daugiapakopiams agentams su maža VRAM atmintimi: „Meta Muse Glimmer 30B“ puikiai tinka grynai matematikai (94,7 % AIME 2026) ir daugiapakopiam agentinių įrankių atkūrimui. „Reddit“ vartotojai pažymi, kad efektyvi KV talpykla leidžia laikyti 128K kontekstinį langą 16 GB VRAM, nors ji pateikia trumpesnius atsakymus ir kenčia nuo didesnio haliucinacijų dažnio atvirojo tipo žinių darbui.
• Geriausiai tinka itin mažai VRAM turintiems ir dokumentų/GUI OCR: „Moonshot Kimi-VL-A3B“ yra lengvas 16B bendros / 2,8B aktyvios MoE regos kalbos modelis (~11 GB 4 ketvirtį). Didelės skiriamosios gebos OCR, PDF analizavimo ir ekrano įžeminimo srityse jis gerokai lenkia savo našumą, nors jo tekstinis mąstymas atsilieka nuo maždaug 30 milijardų tankių konkurentų.
Tiesioginis palyginimas
Modelio kūrėjas ir licencija Architektūra ir dydis Kontekstas ir modalumai Pagrindiniai privalumai Pagrindiniai kompromisai
Qwen3.6-27 milijardai
Alibaba (Apache 2.0) 27.8 milijardai Tankus 262 tūkst. (1 mln. YaRN); tekstas, vaizdas, vaizdo įrašas Aukščiausio lygio saugyklų kodavimas (77,2 % SWE lyginamojo testo patvirtinta) ir terminalo vykdymas Gali per daug apgalvoti paprastas užduotis; proza atrodo standesnė nei „Gemma 4“
„Gemma 4“
„Google DeepMind“ (Apache 2.0) 31B „tankusis“ (dense) / 26B-A4B MoE (taip pat 12B, E4B, E2B) 256K (128K „edge“ įrenginiuose); tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai Geriausia natūrali proza, greitas MoE variantas, patikimas API ir įrankių iškvietimas verslo reikmėms Šiek tiek nusileidžia „Qwen3.6“ atliekant sudėtingą kodo derinimą
Muse Glimmer 30B
Meta (Apache 2.0) 29,7B „tankusis“ + 1,8B vaizdo kodavimo modulis (Vision Encoder) 128K–131K; tekstas, vaizdai (be vaizdo įrašų) Puikūs matematiniai gebėjimai (94,7 % AIME), efektyvus KV talpyklos (KV cache) naudojimas ilgiems agentų veikimo ciklams Dažnos haliucinacijos pateikiant bendruosius faktus; lakoniškas atsakymų stilius
Kimi-VL-A3B Moonshot AI (MIT) Iš viso 16B / 2,8B aktyvių parametrų (MoE) 128K; tekstas, vaizdai, vaizdo įrašai, PDF Itin greitas veikimas naudojant 12–16 GB VRAM turinčius GPU; išskirtinis OCR (teksto atpažinimo) tikslumas ir gebėjimas orientuotis vartotojo sąsajoje (UI) Silpnesni bendrieji programavimo ir sudėtingo tekstinio samprotavimo gebėjimai, palyginti su 27B–31B modeliais
Svarbūs kompromisai, į kuriuos verta atsižvelgti
• Aparatinė įranga ir atminties apribojimai: Jei turite 12–16 GB VRAM ir norite spartaus generavimo be stipraus kvantavimo (modelio suspaudimo), „Kimi-VL-A3B“ arba „Gemma 4 26B-A4B“ (kvantuotas) veiks pastebimai sparčiau nei „tankieji“ 27B–31B modeliai. Jei turite 24 GB ar daugiau VRAM (pvz., RTX 3090, 4090 arba „Mac“ kompiuterį su 32 GB ar daugiau vieningosios atminties), „Qwen3.6-27B“ arba „Gemma 4 31B“ (naudojant 4 bitų kvantavimą) suteiks galimybę pasinaudoti pažangiausio lygio dirbtinio intelekto galimybėmis.
Daugelis pažangių sistemų (pvz., efektyvūs atvirojo kodo modeliai arba „destiliuoti“ modeliai, tokie kaip „Qwen“ versijos) gali veikti galingoje vartotojams skirtoje techninėje įrangoje ar „edge“ (galiniuose) įrenginiuose, o ne tik didžiulėje debesų kompiuterijos infrastruktūroje. • Mąstymo stilius: „Qwen3.6-27B“ veikia kaip kruopštus „darbinis arkliukas“ – jis nagrinėja kraštutinius atvejus ir puikiai atlieka klaidų paiešką (derinimą) keliuose failuose, nors dėl mąstymo eigos procesų atsiranda papildomas vėlavimas. „Gemma 4“ veikia kaip „sprinteris“: pateikia aiškius, glaustus atsakymus ir sklandžiai suformuluotą tekstą, be to, greičiau sugeneruoja pirmąjį simbolį.
Nenuostabu, kad investuotojai pamišę dėl „Moonshot AI“:
„Kinijos dirbtinio intelekto startuolis „Moonshot AI“ baigia įmonės restruktūrizavimą, kuris atvertų kelią pirminiam viešam akcijų siūlymui (IPO).
„Moonshot“ daugiausia veikia Kinijoje, tačiau ji turi kontroliuojančiąją bendrovę, įregistruotą Kaimanų salose. Daugelis ankstyvųjų rėmėjų į šį subjektą investavo doleriais. Dabar „Moonshot“ deaktyvuoja kontroliuojančiąją bendrovę ir perkelia investuotojų akcijas į pagrindinį savo veiklos subjektą Kinijoje, teigia su šiuo klausimu susipažinę šaltiniai.
Pagal neseniai pasiektą susitarimą „Moonshot“ išperka akcijas iš tų investuotojų, kurie vėliau reinvestuos kapitalą į Kinijos subjektą, teigė šaltiniai. Investuotojai išlaikys galimybę sandorius doleriais su subjektu už žemyninės Kinijos ribų, teigė šaltiniai.
Pekinas skatina šalies įmones atsisakyti vadinamųjų „raudonųjų lustų“ struktūrų – praktikos steigti ofšorines kontroliuojančiąsias bendroves, kad būtų galima kontroliuoti veiklą sausumoje. Jau daugelį metų daugelis Kinijos bendrovių pasikliauja šiuo susitarimu, kad pritrauktų tarptautinius investuotojus.
Tai pradėjo keistis po to, kai Kinijos pareigūnai davė signalą, kad bendrovės turėtų išardyti šias ofšorines struktūras prieš vykdydamos IPO, „The Wall Street“. „Journal“ pranešė. Pekinas tikisi, kad šis žingsnis gali pagerinti valdymą ir finansinį skaidrumą. Anksčiau šiais metais Šanchajuje įsikūrusi „Moonshot“ konkurentė „StepFun“ išardė panašią struktūrą, ruošdamasi viešai prekiauti Honkonge.
Pekine įsikūrusi „Moonshot“ taip pat planuoja IPO Honkonge. Su šiuo klausimu susipažinę šaltiniai teigia, kad ji siekia įtraukti akcijas į biržos sąrašus kitų metų pradžioje ir galėtų pritraukti iki 5 mlrd. JAV dolerių. Neseniai pasibaigusiame IPO lėšų pritraukimo etape dirbtinio intelekto kūrėjas buvo įvertintas maždaug 50 mlrd. JAV dolerių, teigė šaltiniai.
Tačiau pastarojo meto rinkos neramumai glumina kai kuriuos investuotojus, kurie nerimauja, kad nuolatinis nepastovumas gali pakenkti nuotaikoms, daryti spaudimą vertinimams ir atidėti terminus.
Svarstymai tęsiasi, o „Moonshot“ IPO plano detalės, įskaitant terminus ir dydį, gali keistis.
„Moonshot“ atsisakė komentuoti restruktūrizavimą ar įtraukimą į biržos sąrašus.
„Moonshot“ yra viena didžiausių žvaigždžių vis labiau konkurencingoje Kinijos dirbtinio intelekto scenoje. Liepos mėnesį ji sukrėtė pasaulinę pramonę su savo „Kimi K3“ modeliu, kurio našumas konkuruoja su keletu aukščiausio lygio amerikietiškų produktų.
„Moonshot“ užmezgė partnerystę su debesijos paslaugų teikėjais, tarp kurių – „Amazon Web Services“, „Microsoft“ ir „Nebius“, siekdama visame pasaulyje teikti savo dirbtinio intelekto modelius. Apie tai ketvirtadienį Lisabonoje vykusiame renginyje pranešė Giacomo Ficari, „Moonshot“ tarptautinės veiklos direktorius. Remiantis darbo skelbimais, bendrovė ieško darbuotojų Europoje, Japonijoje ir Singapūre.“ [1]
1. EXCHANGE --- Markets: Moonshot Revamps Ahead of Its IPO. Huang, Raffaele; Qu, Tracy. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 14 Nov 2026: B10.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą