SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Chiński model wygrał ranking kodowania. Co pokazały pierwsze niezależne testy?

Kimi K3, chiński model z otwartymi wagami, wygrał frontendowy ranking Areny o 48 punktów przed Claude Fable 5, ale pierwsze niezależne testy prostują ten obraz. Jessica Wachtel z The New Stack dała obu to samo zadanie na narzędziu fd: diffy wyszły co do bajta identyczne, tylko K3 kosztował jedną trzecią ceny i był kilka razy wolniejszy, całość zajęła mu 28 minut zamiast siedmiu. Jego wskaźnik halucynacji skoczył za to do 51 procent, a uruchomienie go u siebie wymaga 64 kart graficznych, więc realną alternatywą na dziś zostają GLM 5.2 i DeepSeek V4 Pro.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  5 min  · 

Chiński model wygrał ranking kodowania. Co pokazały pierwsze niezależne testy?
Ilustrację przygotowała AI.

Tydzień temu pisałem tu, że Kimi K3 wskoczył na pierwsze miejsce frontendowego rankingu Areny, 48 punktów przed Claude Fable 5 od Anthropica. To nadal się zgadza. Tyle że przez ten tydzień pojawiły się pierwsze niezależne pomiary, a te pokazują coś, czego jedna liczba na liście nie odda: na tym samym zadaniu oba modele oddają poprawkę co do bajta identyczną, tylko że jeden robi to za ułamek ceny i kilka razy wolniej. Ranking Areny mówi tylko tyle: który model deweloperzy wolą do klepania interfejsów, bo głosują w ciemno na lepszy kod. Nie mówi, co się stanie, kiedy dasz modelowi prawdziwą robotę w prawdziwym repozytorium.

Przypomnę, o czym mowa: K3 to model z otwartymi wagami, czyli taki, którego każdy z odpowiednim sprzętem może pobrać i uruchomić u siebie, zamiast płacić za dostęp przez API. I nie jest sam. Za nim stoi cała fala chińskich premier, które w tym samym cyklu dobiły do amerykańskiej czołówki na testach kodowania.

Ta sama poprawka, jedna trzecia ceny, cztery razy wolniej

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Kimi K3 prowadzi w kodowaniu i przedstawia się jako Claude
Model / Badania

Kimi K3 prowadzi w kodowaniu i przedstawia się jako Claude

5 min

Kimi K3 od chińskiego Moonshot AI wskoczył na pierwsze miejsce w kodowaniu frontendu, 1679 punktów wobec 1631 dla Claude Fable 5. Liczy 2,8 biliona parametrów, ale dzięki rzadkiej mieszance ekspertów przy każdym tokenie pracuje tylko 16 z 896 podsieci, więc rachunek za inferencję jest bliższy modelowi stumiliardowemu. Ciągnie się za nim zarzut destylacji, bo świeży K3 przedstawiał się jako Claude, a Anthropic oskarża Moonshot o przepuszczenie przez Claude'a 3,4 miliona wymian, choć dla kogoś, kto chce tanio generować dobry kod, otwarte wagi ważą więcej niż pochodzenie trenowania.

FrontierCode 1.1: Claude Opus 5.5 wygrywa, ale przechodzi wszystkie blokady tylko w 58% prób
Model / Badania

FrontierCode 1.1: Claude Opus 5.5 wygrywa, ale przechodzi wszystkie blokady tylko w 58% prób

4 min

Claude Opus 5.5 wygrał benchmark FrontierCode 1.1 od Cognition z wynikiem 52,2%, choć wszystkie kontrole blokujące przeszedł tylko w 57,7% prób, a każda oblana blokada zeruje próbę mimo zielonych testów. Artificial Analysis sprawdziło 23 modele na zadaniach od opiekunów Celery czy Mattermost, które oceniają, czy ktoś przyjąłby taki pull request. Przewaga nad GPT-6.1 Sol to 3,1 punktu przy koszcie 10,15 dolara za zadanie wobec 0,81 dolara, więc do codziennej pracy agenta bardziej opłaca się tańszy model.

Kimi K3 na jednym Macu Studio zamiast 64 kart graficznych
Model / Badania

Kimi K3 na jednym Macu Studio zamiast 64 kart graficznych

3 min

Niezależny projekt PipeNetwork udostępnił wersję chińskiego modelu Kimi K3, która wchodzi na jeden Mac Studio: 451 GB zamiast 1,56 TB, ładowana w 62 sekundy. Sztuczka to metoda REAP od Cerebras, która wycina większość ekspertów mieszanki (z 896 do 242 na warstwę), oszczędzając akurat te od kodu, więc uzupełnianie kodu przechodzi cięcie niemal bez szwanku, choć model częściej gubi wątek. Najciekawsze nie jest jednak samo cięcie, tylko to, że autor złapał własny błąd pomiarowy zaniżający wydajność 39 razy (0,14 zamiast 5,51 tok/s) i publicznie go sprostował.