Fireworks reformula o Kimi K3 e reduz tokens em 40%
A Fireworks AI lançou o Ember-1, um pós-treinamento do modelo de pesos abertos Kimi K3 da Moonshot AI, que gera cerca de 40% menos tokens sem perda relevante de qualidade.
21 artigos verificados sobre Kimi, produtos e movimentos do setor.
A Fireworks AI lançou o Ember-1, um pós-treinamento do modelo de pesos abertos Kimi K3 da Moonshot AI, que gera cerca de 40% menos tokens sem perda relevante de qualidade.
A startup Inferact mostra que o TPU v7 do Google executa o modelo Kimi K3 57% mais rápido que o GB200 da Nvidia, graças a uma técnica de megakernel que funde 92 camadas em um único programa.
A Moonshot AI lança o Kimi Code Desktop para Mac e Windows, com gestão de projetos, terminal, Git e anotação de capturas de tela, mas sem detalhar modelo e preços.
Em 11 de setembro, a Moonshot AI liberou o K2.8 Preview para todos os usuários do Kimi Code: o ID do modelo não muda, os níveis de raciocínio seguem o padrão do K3 e todos os planos ganham janela de contexto de 1M tokens — enquanto o modo de permissões da CLI mudou duas vezes em dois dias.
Model choice, Azure hosting and coding-model price pressure.
A Moonshot AI lançou o Kimi K2.7-Code com modo HighSpeed. O modelo aparece bem em testes próprios, mas o preço de saída muito menor é o ponto mais forte.
A Moonshot AI usou agentes Kimi para simular 104 jogos e identificar lacunas de probabilidade, incluindo chance maior da Alemanha.
O MoE aberto da Moonshot cobra muito menos por tokens e melhora benchmarks de coding com agentes em relação ao K2.6.
O agente desktop da Moonshot usa arquivos locais, navegadores logados e tarefas agendadas para quem não pode levar dados sensíveis à nuvem.
Moonshot abre Kimi K2.7-Code para programação com IA.
A criadora do Kimi buscaria US$ 2 bilhões após o ARR dobrar de março para abril e a linha K2 avançar de chat para agentes.
A Moonshot AI já negocia uma nova rodada para levar sua avaliação a US$ 30 bilhões, antes mesmo de receber todo o dinheiro da rodada anterior.
A Nvidia apresentou o modelo de código aberto Nemotron 3 Ultra, com 550 bilhões de parâmetros, que obteve 48 pontos no índice de inteligência da Artificial Analysis, abaixo dos 54 pontos do Kimi K2.6, da China.
A criadora do Kimi recebeu uma rodada liderada por investidores ligados à Meituan, reforçando a corrida de valuation entre empresas chinesas de modelos de IA.
A Moonshot AI levantou US$ 2 bilhões e passou de US$ 20 bilhões em valor, reforçando o papel do Kimi na disputa chinesa por modelos grandes de código aberto e em uma possível listagem em Hong Kong.
A Moonshot AI lançou a versão completa do modelo Kimi K2.6, que alcançou 54,0 no HLE-Full, superando Claude Opus 4.6 e GPT-5.4 para garantir a liderança entre modelos open source. O modelo de 1 trilhão de parâmetros usa arquitetura MoE, ativando apenas 32 bilhões de parâmetros por inferência, e suporta até 300 agentes paralelos.
A Moonshot AI lançou a prévia do K2.6 Code para todos os assinantes do Kimi Code, com preços significativamente mais baixos que Claude Sonnet e GPT-5.4, cadeias de raciocínio mais profundas e execução paralela real no Agent Swarm.
Cursor lançou o Composer 2, um novo modelo de programação com IA, mas inicialmente não revelou que ele foi construído sobre o modelo de código aberto Kimi K2.5 da Moonshot AI, uma empresa chinesa, e só admitiu após ser questionado.
A Moonshot AI lançou como código aberto o Kimi K2, um modelo MoE com 1 trilhão de parâmetros que ativa apenas 32B parâmetros por token, liderando em benchmarks de programação e capacidades de agente.
A Moonshot AI lançou o Kimi K2.5, que adiciona multimodalidade nativa e a funcionalidade Agent Swarm ao K2, permitindo dividir tarefas complexas em múltiplas subtarefas executadas em paralelo por agentes independentes.
A Moonshot AI lançou o K1.5 antes do K2, com o foco central em aprimorar a capacidade de raciocínio por meio de aprendizado por reforço puro, confirmando a viabilidade dessa abordagem em modelos de escala média.