Обновлено: 15:42, 03.09.26

Новости

История развития нейросети Kimi

В конце июля 2026 года плеяда флагманских нейросетей пополнилась новым равноправным членом — китайская компания Moonshot AI выпустила и открыла исходный код своей модели Kimi K3. Релиз сразу же занял место на верхних строчках различных тестов и бенчмарков, бросив вызов таким гигантам, как GPT-5.6 и Claude Fable 5, а оценка рыночной стоимости компании взлетела до $35 млрд. В этой статье мы проследим полную историю создания и развития Kimi: от основания компании до технических особенностей и перспектив самого неожиданного "ИИ-единорога" 2026 года.

Содержание

Кто создал Kimi: гений Яна Чжилиня и Moonshot AI
Дата создания Kimi и первые шаги на рынке
Инвесторы: кто стоит за Kimi
Эволюция архитектуры: от длинного контекста к мультимодальным агентам
Релиз Kimi K2.5: новый стандарт автономных агентов
Kimi K3: новый глобальный рекордсмен
"Китайские флешбеки" — как Kimi K3 обвалил фондовый рынок (снова)
Итоги
Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Кто создал Kimi: гений Яна Чжилиня и Moonshot AI

Kimi создан Пекинской компанией Moonshot AI Technology Co., Ltd, основанной в апреле 2023 года командой из трёх выпускников Университета Цинхуа — Яном Чжилинем, Чжоу Синью и У Юйсинем. По китайскому обычаю, на родном языке их компания называется иначе, 月之暗面 ("Тёмная сторона Луны"). Оно вдохновлено альбомом Pink Floyd 1973 года — в год основания компании тот как раз праздновал своё 50-летие. Все основатели очень любят классический рок, и это проявляется в деталях офиса: его украшает белое пианино, а конференц-залы названы в честь легендарных групп, таких как The Rolling Stones, Queen, The Beatles и Radiohead.

Белое пианино с юбилейной пластинкой альбома Pink Floyd "Dark Side of The Moon"

Основатель и генеральный директор Ян Чжилинь — фигура, во многом определившая облик компании. Родившийся в 1992 году в городе Шаньтоу провинции Гуандун, информатикой он увлёкся ещё в школе. Ян трижды завоевал право быть зачисленным в престижный университет Цинхуа — занял первое место на Национальной олимпиаде по информатике, заработал 667 баллов на Гаокао (лучший результат по точным наукам в Шаньтоу в китайском аналоге ЕГЭ) и самостоятельно прошёл отбор в Цинхуа на высший балл.

Окончив факультет компьютерных наук с отличием (первое место на потоке), он отправился в Университет Карнеги — Меллона (CMU) для получения докторской степени, где его научным руководителем стал Руслан Салахутдинов — известный исследователь, возглавлявший направление ИИ в Apple.

В академической среде Ян Чжилинь известен как соавтор двух ключевых для больших языковых моделей работ — Transformer-XL и XLNet. Transformer-XL впервые решил проблему памяти при обработке длинных текстов, а XLNet установил новые рекорды в двух десятках международных бенчмарков. Ян стажировался в Google Brain и Meta* AI, участвовал в разработке Google Gemini и Bard, а также китайских моделей Pangu NLP и Wudao. Сегодня он самый цитируемый исследователь в области NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка) в Китае в возрасте до 35 лет — настоящий вундеркинд!

Основывая Moonshot AI, Ян, как и большинство ИИ-стартапов, замахнулся сразу на AGI (общий искуственный интеллект). Ян Чжилинь не стал скромничать, дал имя первому чат-боту компании — Kimi (студенческое прозвище самого Яна), и сформулировал три ключевые задачи для достижения своей цели:

Сверхдлинный контекст — способность удерживать в памяти целые книги и базы кода;
Мультимодальная модель мира — понимание не только текста, но и изображений, видео, звука (как Gemini от Google);
Масштабируемая общая архитектура, способная к непрерывному самоулучшению.

Стартап привлёк $60 миллионов и Ян собрал команду из 40 человек. Первая версия Kimi увидела свет всего через три месяца работы компании, в октябре 2023 года. Чат-бот умел обрабатывать 200 тыс. китайских иероглифов (128 тыс. токенов) в одном разговоре, что стало прорывом в области длинного контекста — конкуренты тогда только осваивали контекст в 32 тысячи. На компанию тут же посыпались деньги.

_{*признана экстремистской организацией на территории РФ}

Дата создания Kimi и первые шаги на рынке

Kimi Smart Assistant был официально представлен 9 октября 2023 года. Уже 16 ноября того же года Kimi Chat стал доступен для всех желающих (и знающих китайский). От основания компании до публичного релиза прошло всего около полугода. Контекстное окно в 200 тыс. иероглифов, которое заставило китайских инвесторов наперегонки швыряться в Moonshot AI деньгами, уже тогда позволяло загружать в нейросеть целые книги и сотни страниц отчётов, что на английском языке станет доступно лишь сильно позже.

Рост популярности Кими был стремительным: рейтинг бесплатного приложения Kimi подскочил с 436-го места в январе 2024 года до 11-го в марте. В июне 2024 года компания вышла на американский рынок, а к октябрю месячная аудитория активных пользователей превысила 36 млн.

_{Инвесторы: кто стоит за Kimi}

Финансовая история Moonshot AI тоже развивалась очень быстро. За три года компания выросла в одного из самых дорогих "ИИ-единорогов" Китая, привлекая средства от крупнейших компаний Китая, включая прямых конкурентов (Alibaba и Tencent). "Алибаба" инвестировала в Moonshot одной из первых, вложив в компанию $1 млрд. в феврале 2024 года.

По данным на август 2026 года, совокупный объём привлечённых средств Moonshot AI превысил 376 миллиардов юаней (примерно $56 млрд). В Moonshot AI вложился весь Китай — в список инвесторов вошли Alibaba, Tencent, HongShan, IDG Capital, Gaorong Capital, 5Y Capital, Meituan, Xiaohongshu, ZhenFund, CPE Yuanfeng, China Mobile и другие.

Alibaba Group является крупнейшим акционером с долей около 36%. Tencent, хотя и уступает Alibaba по размеру доли, также присутствовала в каждом значимом раунде, обеспечивая себе место за столом принятия решений. Здесь важно понимать, что от инвесторов Moonshot AI получила не только деньги, но и живые ресурсы. Часть средств от Alibaba вложены в виде квот на их вычислительные мощности, от Tencent компания получила доступ к их широким экспертным сетям, а China Mobile и CPE обеспечивают связь с государственными структурами Китая.

Тем не менее, на данный момент Moonshot AI сохраняет операционную независимость и с марта 2026 года готовится к IPO на Гонконгской фондовой бирже.

Эволюция архитектуры: от длинного контекста к мультимодальным агентам

Главной технической проблемой, которую решил Kimi на раннем этапе, была "потеря в середине" (Lost in the Middle) — классическая проблема всех LLM при работе с очень длинными текстами, когда нейросеть больше внимания уделяет началу и концу, забывая информацию из середины. Moonshot AI разработала собственные модификации алгоритвом RoPE (ротационное позиционное кодирование), которые сильно сгладили эту U-образную кривую внимания к данным и позволило Kimi работать с академическими текстами, юридическими документами и заниматься аудитом кода.

Интерфейс Kimi минималистичен и вдохновлялся ChatGPT

Релиз K1.5 20 января 2025 года ознаменовал переход к мультимодальности и глубокому рассуждению. Модель научилась понимать изображения и получила усиленные возможности цепочки рассуждений и математического мышления. В режиме Long CoT (длинной цепочки рассуждений) Kimi K1.5 достиг уровня флагманской модели OpenAI o1. Эта новинка получила также собственную технологию long2short — преобразование длинных цепочек рассуждений в короткие без потери качества.

Одновременно в Kimi интегрировали возможность поиска и Retrieval-Augmented Generation (RAG, генерация с дополненной выборкой) — подход, который даёт нейросети доступ к документам за пределами её заученной информации (файлы пользователя, базы данных или интернет-страницы). Фирменный поиск, индексирующий сайты в реальном времени, сделал Кими лучшим ИИ для непринуждённого веб-серфинга (согласно бенчмарку BrowseComp).

В апреле 2025 года вышла Kimi-VL — компактная мультимодальная модель с отличной поддержкой видео и изображений. Это была первая модель от Moonshot AI с "открытыми весами", которую любой разработчик может скачать и запустить на своём компьютере. Она была основана на архитектуре MoE (Mixture of Experts), активирующей лишь часть экспертов из своего "коктейля" под конкретную задачу. Это позволило ей быть гораздо экономнее — что породнило "Кими" с китайским собратом DeepSeek.

_{Релиз Kimi K2.5: новый стандарт автономных агентов}

Следующей важной вехой стал релиз Kimi K2 в июле 2025. Это была открытая MoE-модель с 1 трлн. параметров (32 млрд. из которых активны). В сентябре её контекстное окно расширили до 256 тыс. токенов. На её основе в январе 2026 была создана Kimi K2.5 — модель с нативной мультимодальностью и продвинутыми агентными функциями. Теперь Kimi могла решать длительные задачи, разбивая их на части и делегируя агентам-исполнителям.

Главной инновацией Kimi, которая вывела нейросеть в лидерские чарты, стала экспериментальная исследовательская функция Agent Swarm (рой агентов). Её значительно улучшили и закрепили в качестве стандарта в Kimi K2.6 20 апреля 2026 года, что позволило модели масштабироваться до 300 суб-агентов, вызывая более 4000 инструментов в рамках одной задачи.

На бенчмарках K2.6 показал впечатляющие результаты:

SWE-Bench Pro: 58,6 против 57,7 (GPT-5.4) и 53,4 (Claude Opus 4.6);
Agentic HLE-Full: 54,0 против 52,1 (GPT-5.4) и 53,0 (Claude Opus 4.6);
BrowseComp: 86,3 против 78,4 (Kimi K2.5, предыдущая версия).

Нативная мультимодальность позволила K2.6 анализировать сложные графики, читать картинки и расставлять временные маркеры на видео с учётом контекста происходящего в нём не хуже, чем Gemini, у которой подобная способность с самого старта была главной "фишкой".

Но всё это не идёт ни в какое сравнение с тем, что продемонстрировала Kimi K3 16 июля 2026 года, накануне Всемирной конференции по искусственному интеллекту в Шанхае.

Kimi K3: новый глобальный рекордсмен

Moonshot AI представила Kimi K3 16 июля 2026 года, а 27 июля открыла полные веса модели, сделав её доступной для локального развёртывания. K3 со своими 2,8 триллионами параметров стала крупнейшей открытой моделью в мире. Успех был оглушительным: спрос оказался настолько высоким, что через 48 часов компания была вынуждена приостановить новые подписки, чтобы справиться с нагрузкой на серверы.

Ключевые характеристики K3:

Архитектура MoE с 896 экспертами (16 на запрос);
2.8 триллиона параметров (одновременно активны 104 млрд);
100 млн. токенов контекстного окна;
Нативная мультимодальность;
Собственная технология KDA (Kimi Delta Attention) — гибридный линейный механизм внимания, который ускорил декодирование кэша в 6,3 раза на 1 млн. токенов;
Ещё одна инновация — Attention Residuals, подход, позволяющий каждому слою нейросети выборочно извлекать информацию из любых более ранних слоёв, благодаря чему нейросеть стала обучаться на 25% эффективнее.

Благодаря двум последним ноу-хау по оптимизации архитектуры разработчики добились повышения общей эффективности расширения примерно в 2,5 раза по сравнению с предыдущим поколением K2. Каждая дополнительная единица вычислений приносит больше пользы с куда меньшими затратами.

K3 мгновенно заняла лидирующие позиции в международных рейтингах:

Frontend Code Arena — 1-е место с 1679 баллами, обойдя Claude Fable 5 (1631) и GPT-5.6 Sol (1618). Это первый случай в истории, когда открытая модель возглавила рейтинг программирования, превзойдя все ведущие закрытые модели;
GDPval-AA v2 (работа со знаниями) — 3-е место с 1687 баллами, уступая только Claude Fable 5 Max и GPT-5.6 Sol Max;
Artificial Analysis (индекс интеллекта) — 57 баллов, 3-е место в мире;
BrowseComp (поиск в сети) — 91,2 балла, рекордно высокий результат.

В Text Arena (общий рейтинг, "многоборье" нейросетей по работе с текстом, включающий программирование, математику и креативные тексты) версия K3 стала первой открытой моделью, вошедшей в мировую десятку — 1486 баллов, 9-е место.

На практике Kimi K3 смог за двое суток спроектировать микрочип, за два часа провести научную работу по астрофизике (соотношение I-Love-Q, три важнейших параметра нейтронных звёзд), смонтировать рекламный видеоролик из 56 материалов, с обработкой музыки и синхронизацией её с движением, и подготовил презентацию по глубокому исследованию 42-летней истории полупроводниковой отрасли.

_{"Китайские флешбеки" — как Kimi K3 обвалил фондовый рынок (снова)}

Всё это сотрясло ИИ-индустрию так же, как появление DeepSeek-R1 в январе 2025. За 72 часа после выхода K3 акции американских AI-компаний потеряли в совокупности около $470 млрд. Филадельфийский полупроводниковый индекс PHLX за неделю упал на 12,5%, провалившись в берлогу к "медведям". Пострадали не только американцы — акции китайской ИИ-компании Zhipu рухнули на 28,49%, а MiniMax — на 15,62%.

Белый дом поспешил обвинить Moonshot AI в "масштабном дистиллировании" американских моделей, глава Nvidia Дженсен Хуан заявил, что американским компаниям "определённо следует разрешить использовать китайские модели", а Илон Маск лаконично назвал работу Moonshot AI "впечатляющей".

Итоги

В 2026 году Kimi уверенно следует по пути, начерченном Яном Чжилинем ещё в самом начале. Начав с сверхдлинного контекста, нейросети Moonshot AI освоили истинную мультимодальность, за три года поставив две "галочки" из трёх. Под последним шагом к AGI — масштабируемой архитектурой — лежит прочный фундамент самой оптимизированной на текущий день нейросети.

Сегодня Moonshot AI стоит на пороге IPO с оценкой в $50 млрд (на момент написания статьи раунд ещё не закрыт). Её основатель Ян Чжилинь рисует будущее, в котором модели будут персонализированы, разовьют собственные ценности и эстетический вкус, и будут способны к автоматической научной работе над новыми открытиями — дорожная карта расписана на 10-20 лет вплоть до K100. После релиза К3 всё это уже не кажется такой уж фантастикой.