Ayın Karanlık Yüzü Kimi K3, kullanıcı taleplerinin tahminlerin çok üzerinde olması nedeniyle 48 saat içinde yeni kullanıcı aboneliklerini durdurarak hesaplama kapasitesinde “eriyiş” uyguladı. K3’ün toplam parametre boyutu 2,8 trilyon ve KDA karışık doğrusal dikkat mekanizmasını kullanıyor; bu, dikkat katmanlarının hesaplama karmaşıklığını kareselden doğrusala düşürüyor, KV önbelleğini en fazla %75 oranında azaltıyor ve 1 milyon bağlam uzunluğunda dekodlama verimliliğini 6 kat artırıyor. Bu mimari, AI alanında “Tao Yasası” uygulaması olarak görülüyor ve sistem düzeyindeki mimari yeniliklerle performans atlaması sağlıyor. K3, küresel AI model değerlendirme testlerinde toplam 57 puan alarak Claude Fable 5 ve GPT-5.6’nın ardından üçüncü sırada yer alıyor. Sermaye piyasalarında, K3’ün duyurulduğu gün Nvidia’nın piyasa değeri yaklaşık 111,1 milyar dolar kaybetti ve Ayın Karanlık Yüzü’nün değeri altı ay içinde 4,3 milyar dolarlık bir değerden 31,5 milyar dolara yükseldi.Yazan: 36氪
Kimi'nin kendi "Tao Yasası" var.
K3 patlıyor, Kimi ise duraklatmak zorunda kalıyor.
19 Temmuz'da gece yarısı, Ay'ın Karanlık Yüzü Kimi ekibi, Kimi K3'ün başlatılmasından 48 saat içinde kullanıcı taleplerinin tahminlerin çok üzerinde olması nedeniyle, hesaplama kaynaklarının yetersizliği nedeniyle Kimi için yeni kullanıcı aboneliklerinin açılmasını durdurduğunu ve sınırlı hesaplama kaynaklarını mevcut abone kullanıcıları için öncelikli olarak koruyacağını duyurdu.
Üyelik sistemi, kaynakların daha doğru dağıtılması amacıyla Kimi ana hakları ve Code hakları olarak ayrıldı. Sonraki resmi yanıtta, Kimi'nin üyelik sistemini değiştirmediği, sadece sınırlı hesaplama gücü altında kullanıcı deneyimini yeniden dengelediği belirtildi.
K3, hesaplama gücüne “kapanma” tetiklendiği için yeni müşterileri reddetmek zorunda kaldı ve mevcut müşterilere odaklandı.
Kimi'nin "Taolü"
Şu anda tüm model üreticileri, yeni kullanıcıları çekmek için ücretsizlik, fiyat indirimi gibi maliyet-etkinlik stratejileriyle kullanıcı tabanını genişletmeye çalışıyor. Kimi’nin yaptığı ise bunun tam tersi olup, bir nevi “Vernis” gibi görünüyor.
Ancak modelin gücü ne kadar artarsa, bağlam o kadar uzunsa ve kullanıcıların çağrısı o kadar sıklıkla yapılırsa, çıkarım hesaplama gücüne olan talep o kadar artar. “K3 istek hacmi mevcut hesaplama kümesinin taşıma sınırına yaklaşırken”, Kimi de “DouBao” gibi bir sorunla karşılaşıyor: C taraflı kullanıcı sayısı ne kadar artarsa, gelire katkısı o kadar az görünüyor, ancak GPU’lar dayanamıyor.
K3, Ay'ın Karanlık Yüzü'nün ilk 3 trilyon parametreli MoE modelidir ve toplam parametre boyutu 2,8 trilyondur. Geleneksel anlayışa göre, bu ölçekli bir model, her çıktıda hesaplama kaynakları üstel olarak tüketir. Ancak benzersiz çekirdek mimarisi sayesinde Huawei'nin çip alanında ortaya koyduğu "Tao Yasası" etkisini sağlar.
Bu mimari, KDA (Kimi Delta Attention) karışık doğrusal dikkat, dikkat kalıntıları (Attention Residuals) ve yüksek seyreklikte MoE olmak üzere üç temel teknolojiyi uygulayarak her bir hesaplama gücünü model performansına dönüştürme verimliliğini maksimum seviyeye çıkarır.
Uzun yıllardır çip endüstrisi, transistör boyutunu küçülterek performansı artırmak için Moore Yasası'na dayanıyordu. Ancak ileri üretim süreçleri fiziksel sınırlara yaklaşırken maliyetler patlak verdi ve sadece donanımı biriktirmek suretiyle büyüme modeli bir sertlik noktasına ulaştı.
Huawei'nin bu yıl sunduğu "Taolu Yasası", "uzay küçültme" geleneksel yaklaşımını bırakarak "zaman küçültme"ye geçiş yapar: mantıksal katlama, üç boyutlu yığma ve tam zincir mimarisi optimizasyonu yoluyla sinyal iletim gecikmesini azaltır ve veri fazlalığının taşınmasını düşürür; olgun proses üzerinde ileri proses düzeyindeki verimlilik artışı sağlanır.
Temel yöntemleri şudur: Donanım sınırlamaları veya maliyet kısıtlamaları altında, sistem düzeyi mimari yeniliklerle performans atlaması sağlamak.
K3'ün kullandığı KDA karışık doğrusal dikkat mekanizmasının, AI alanındaki "Tao Yasası" uygulaması olduğuna inanıyorum.
Transformer mimarisi, dikkat mekanizmasında en çok hesaplama gücü tüketir. Standart dikkat, dizgi uzunluğuyla karesel olarak artar; milyonlarca bağlamlı görevlerde, hesaplama gücünün büyük bir kısmı uzun dizgilerin dikkat matrisini korumaya harcanır. KDA mekanizması, dikkat katmanlarının büyük bir kısmının hesaplama karmaşıklığını kareselden doğrusala düşürür.
Minghuang önceki teknik raporuna göre, deney modelinde KDA ve MLA karışık oranları kullanılarak KV önbellek kullanımı en fazla %75 azaltıldı ve 1 milyon bağlam uzunluğunda dekodlama verimliliği 6 katına çıkarıldı. Dikkat kalıntısı ve yüksek seyreklikte MoE teknolojileriyle birlikte eğitim verimliliği yaklaşık %25 artırıldı ve ek maliyet %2'nin altındadır.
Bu, "model verimliliği" için bir yeniden yapılandırmadır. Silicon Valley'nin ana akımı Transformer yolunu, "güçle mucize" yapan bir benzinli araba olarak düşünürsek, KDA daha çok "termal verimliliğin maksimum seviyesini" hedefleyen bir hibrit motor gibidir.
SemiAnalysis raporu, KDA'nın çıkarım hızını %300 artırırken uzun bağlam işlemede Transformer seviyesinde bir performans koruduğunu belirtiyor. Bu, eşit hesaplama kaynağı harcamasıyla K3'ün daha fazla etkili akıllılık üretmesi anlamına geliyor.
Geliştirici topluluğundan gelen gerçek dünya geri bildirimleri, K3'ün uzun süreçli Agent görevlerinde ve kod üretmede öne çıktığını ve uluslararası öncü modellerle rekabet edebilecek güçlü bir yapıya sahip olduğunu gösteriyor.
Temelde, K3 hâlâ Ölçekleme Yasası'na uyar, ancak kaba algoritmik israfı hedef alır. Silicon Valley'deki AI şirketleri hâlâ çip biriktirmeye ve hesaplama gücüne dayanmaya devam ederken, Kimi, algoritma zincirini yeniden yapılandırarak ve hesaplama fazlalıklarını basitleştirerek, sınırlı hesaplama gücüyle performans ve verimlilik dengesini sağlar ve “her watt başına akıllı çıktı” maksimum seviyeye çıkarılan bir yol izler.
Wall Street gözlemcilerini ve yatırımcıları şaşırttı; DeepSeek'e benzer şekilde, Silicon Valley'de milyarlarca doların AI'ye yatırılmasının karşılığını alıp alamayacağını ve ABD'nin AI'daki öncülüğünün zayıflayıp zayıflamadığını yeniden sorguladılar.
Aynı zamanda, kurumsal kullanıcılar ve geliştiriciler de AI kullanım maliyetlerine başlamıştır. Bazı geliştiriciler, farklı görevlere göre en düşük maliyetli ve en verimli AI modelini otomatik olarak seçen “Model Yönlendirme” hizmetini kullanmaya başlamıştır; bu durumda Kimi dahil Çin modelleri de yer almaktadır.
Yang Zhilin yüksek zıplıyor
Geriye dönüldüğünde, Kimi hesaplama gücüne yapılan saldırı, teknik bir başarıyanın yan etkisiydi: model verimliliğindeki artış, tek seferlik kullanım maliyetini düşürdü ve bunun yerine toplam talebin patlamasına neden oldu.
Öne çıkan bir nokta, 11 Temmuz'da Zhipu'nun kurucusu Tang Jie'nin "Touch High摸高 Planı"nı duyurması, "zirveye çıkmazsan başarısızlık" dediği ve gelecek iki yıl boyunca kısa vadeli uygulama geliri elde etmek yerine AGI'nin dört temel yönüne odaklanmak için kaynakları yoğunlaştırmayı ve milyarlarca düzeyinde kaynak yatırımı planladığını açıklamasıdır; bu sayede mekanik açıklanabilirlik teknolojisinde atılım yapılacaktır.
Eğer ZhiPu'nun "yüksek atma" girişimi, halka açılımdan sonraki son çaresiyse, bu girişim, "dünya çapında ilk büyük model şirketi" hikayesini pekiştirmek ve gerçek endişeleri hafifletmek için teknolojinin sınırlarını zorlamayı amaçlıyor.
Yáng Zhílín'in kararlarında da Kimi'nin üç boyutta "yükselişini" görüyorum:
Birincisi, hesaplama gücüne odaklanmak ve akış düşüncesinden değer düşüncesine geçmek. Açık bilgilere göre, Kimi'nin API iş modeli oranı %70'i aştı ve önceki C taraflı abonelik modelinden büyük ölçüde farklılaştı. Eski kullanıcıları korumak, yeni müşterileri reddetmek, sınırlı hesaplama gücünü yüksek değerli senaryolara yönlendirmek ve gelirin temelini oluşturan B taraflı işlerin payını zaten mevcut olan C taraflı akışların baskısıyla azaltmamak anlamına gelir.
Bu maliyet de açıktır. Örneğin, "var olan kullanıcıların öncelikli korunması" uygulama kriteri şeffaf değildir; hangi taleplerin öncelikli yanıtlandığı, hangilerinin düşürüldüğü, yanlış bir işlem yapıldığında kullanıcı güvenini zayıflatarak etkiler.
Uzun vadede, Kimi'nin teknoloji yıldızından olgun bir AI lider şirketine dönüşümünü tamamlaması için esnek hesaplama havuzu, sınıflandırılmış yanıt mekanizması ve dinamik atama yetenekleri gibi altyapıları sağlamlaştırmalıdır.
İkinci olarak, fiyatlamada maksimum seviyeye ulaşma; Kimi, ucuz buffetten değer katmanlarına geçiş için bir basın testi gerçekleştiriyor. Duyuruda bahsedilen "Kimi ana hakları ile Code haklarının ayrılması", hem hesaplama gücü kıtlığına karşı kısa vadeli bir düzenleme hem de fiyatlandırma sisteminin yeniden yapılandırmasının başlangıcı olabilir.
Geçmişte, kullanıcılar kod yazsa da, bilgi arsa da ya da sohbet etse de, aynı maliyeti ödüyor ve aynı hesaplama gücüne sahipti. Yüksek hesaplama gücü tüketen Code kullanıcılarının oranı arttıkça, bu model yapısal bir uyumsuzluğa neden olacaktı.
Kimi, üyelik haklarını bu fırsatı kullanarak bölüyor ve kullanım senaryolarına göre yeniden fiyatlandırıyor: hafif kullanıcılar temel hizmetleri享受到, yoğun kullanıcılar yüksek değerli yetenekler için prim ödüyor.
Bu, değerli kullanıcı segmentasyonu yoluyla model ürünleri için fiyatlandırma hakkını elde etmeye çalışmaktır. Şu anda K3 ücretlendirme standartları, milyon Token başına 2,3 dolar olup, yurt dışı en üst düzey modellerden daha düşük olsa da, yerel modeller için yeni bir rekor kırmıştır.
Belki Kimi, ucuz modelden ayrılmak ve yüksek performanslı modellerin fiyat belirleme kapasitesine sahip olduğunu bir mesaj olarak iletmek istiyor. Bundan sonra büyük modeller arasındaki rekabet, "parametre yarışı"ndan "altyapı yarışı" ve "maliyet tabanlı fiyatlandırma yarışı"na geçecektir.
Bu adım, liste başına ulaşmaktan daha zor ve ticari özüne daha yakındır.
Üçüncü olarak, statü yükselişi: Kimi, coğrafi değişkenlerden fiyat referans noktasına geçiş yapıyor.
K3, yayınlandıktan hemen sonra küresel ilgi gördü. Bağımsız AI model değerlendirme kuruluşu Artificial Analysis'ın yayınladığı en son "Akıllılık Endeksi"nde, toplam puanı 57 olarak üçüncü sırada yer aldı ve Claude Fable 5 (60 puan) ile GPT-5.6 Sol (59 puan) ardından, Claude Opus 4.8 (56 puan) üzerinde yer aldı.
Bu başarı, sektördeki "açık kaynak, kapalı kaynaktan yarım nesil geride" algısını da aynı anda yıktı.
Ayrıca, K3'ün etkisi teknoloji dairesinin dışına çıkmıştır. ABD teknoloji yatırım kurumu, K3'ü AI gelişiminin bir "dönüm noktası" olarak görmekte ve kaliteli açık kaynak modellerin yetenek yayılımını hızlandırdığını düşünmektedir; Kaliforniya Üniversitesi Berkeley campusu bilgisayar bilimi profesörü, K3'ün Çin'in açık kaynak modelleri ile ABD'nin ileri modelleri arasındaki farkı 2 ila 3 aya indirdiğini belirtmiştir.
Kapital piyasaları da benzer şekilde tepki verdi; K3'ün ilk işlem gününde NVIDIA'nın günlük piyasa değeri yaklaşık 111,1 milyar dolar kaybetti; JPMorgan Chase stratejisti raporda bunu doğrudan "DeepSeek 2.0" olarak adlandırdı.
Bu ivme, fiyatlandırma mantığını değiştiren şeydir.
Ayrıca, Ay'ın Karanlık Yüzü'nün ARR'si (yıllık gelir) Haziran itibarıyla 3 milyar ABD dolarına yaklaşmış, yurt dışı büyüme oranı %400, fiyat artışından sonra bile gelir artmış; bu üç veri bir araya geldiğinde, Kimi'nin "açık kaynak + verimlilik" modelinin ölçeklenebilir bir şekilde kazanç sağlamayı başardığını göstermektedir.
Açıklanan bilgilere göre, Ay'ın Karanlık Yüzü, Hong Kong'da en kısa altı ay içinde halka açık olmayı hedefliyor ve değerlemesi altı ay içinde 4,3 milyar dolarlıktan 31,5 milyar dolara yükseldi, bu da artışın yedi katı aşması anlamına geliyor.
Bu, sermaye piyasalarının Silicon Valley'in ana akım dışı bir yolunu “doğrulamasıdır.” “Birim ekonomi modelini başarıyla uygulayan SOTA” üzerine bahis yaparken, Kimi'nin OpenAI veya Anthropic ile karşılaştırılmadan kendi bağımsız bir değerleme mantığına sahip olduğu da gösterilmiştir.
Ayın Karanlık Yüzü - Görüntü kaynağı: İnternet kaynakları
Ancak K3, AGI'ye kadar hâlâ uzun bir yol kat etmelidir. Örneğin, performans puanlarında K3, Fable 5'ten sadece 3 puan geride olsa da, aradaki fark hâlâ büyüktür.
Ayrıca, Kimi teknik raporda iki dağıtım seviyesindeki eksikliği de kabul etti: Birincisi, K3, eğitim sırasında tam bir düşünme geçmişi (thinking history) korur; eğer çağırıcı önceki akıl yürütme sürecini doğru bir şekilde geri göndermezse veya oturumda başka bir modelden K3'e geçilirse, çıktı kalitesi belirgin şekilde düşer;
İkinci olarak, K3 görevler belirsiz olduğunda "aşırı aktif" olur ve kullanıcı yerine karar verme eğilimindedir. Bu "kendi başına hareket etme" davranışı, kesin yürütme gerektiren mühendislik süreçlerinde zincirleme hatalara yol açabilir.
Ancak çok önemli ancak kolayca gözden kaçırılan bir sorun daha var: illüzyon. Artificial Analysis, K3'ün illüzyon oranının önceki nesil K2.6'ya göre arttığını özellikle belirtti.
K3'nin parlaklığı ve gizli endişeleri, sektör genelindeki hesaplama gücü talep-tedarik dengesizliğinin bir yansımasıdır ve Çin AI endüstrisinin hesaplama gücü kısıtlamaları, ticarileştirme döngüsünün tamamlanmaması ve kullanıcı beklentilerinin aşırı yüksekliği gibi baskılar altında yaşadığı kolektif acılarla örtüşür.
Bu AI şirketlerinin her bir aşırı yüklenmesi ve her bir “kapanması”, Çin AI’sının “yükselebilmesi” için aşılması gereken engellerdir. Yeni bir rekabet döngüsünün başladığı kesindir; büyük modeller, yetenek yarışından hesaplama gücü yarışına geçecektir.
Algoritma, hesaplama gücü yedekleri gibi altyapı üzerinde avantaj kurabilen, sonunda gülerek bir sonraki nesil AI şirketlerinin varoluş standartlarını tanımlayacaktır.
Kaynaklar:
Harf Sıralaması, K3 Yayınlandı 48 Saat
İpek Kumaş, Hep Kimi'nin Hatası
Bu yazı, WeChat hesabı "Tang Chen Öğrenci" tarafından yazılmıştır, yazar: Tang Chen, 36Kr'nin izniyle yayınlanmıştır.