Kimi K3 od Moonshot AI: 2,8 biliona parametrów i zarzuty Białego Domu o destylację Claude Fable 5
Chińska firma Moonshot AI udostępniła model, który według własnych testów ustępuje już tylko dwóm systemom na świecie: Claude Fable 5 od Anthropic i GPT-5.6 Sol od OpenAI. Sześć dni później dyrektor Biura Polityki Naukowej i Technologicznej Białego Domu publicznie oskarżył Chińczyków o kradzież technologii i obchodzenie amerykańskich zakazów eksportowych.
Kluczowe fakty:
- Kimi K3 od chińskiej firmy Moonshot AI to model z 2,8 biliona parametrów, określany jako pierwszy otwarty model klasy 3T na świecie – dla porównania DeepSeek V4 ma 1,6 biliona, a Qwen3.8-Max-Preview od Alibaby około 2,4 biliona parametrów.
- Model wykorzystuje architekturę Mixture of Experts aktywującą 16 z 896 ekspertów na token, obsługuje okno kontekstu miliona tokenów oraz natywną multimodalność (tekst, obraz i wideo), a pełne wagi mają zostać opublikowane na licencji zmodyfikowanego MIT do 27 lipca 2026.
- Sześć dni po premierze Kimi K3, która odbyła się 16 lipca podczas Światowej Konferencji Sztucznej Inteligencji w Szanghaju, dyrektor Biura Polityki Naukowej i Technologicznej Białego Domu publicznie oskarżył Moonshot AI o kradzież technologii i obchodzenie amerykańskich zakazów eksportowych.
Premierę Kimi K3 Moonshot zaplanował idealnie. Model pokazano 16 lipca czasu amerykańskiego, czyli 17 lipca w Chinach, dokładnie w trakcie Światowej Konferencji Sztucznej Inteligencji (WAIC) w Szanghaju. Pełną specyfikację techniczną, wykresy benchmarków i materiały wideo z premiery, w tym teaser, który model zmontował samodzielnie z 56 klipów źródłowych, firma opublikowała na oficjalnej stronie Kimi K3. Bieżące komunikaty Moonshot publikuje na profilu @Kimi_Moonshot.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Największy otwarty model na świecie
Kimi K3 ma 2,8 biliona parametrów. Moonshot nazywa go pierwszym otwartym modelem klasy 3T i przy tej skali trudno się z tym spierać. Dla porównania: DeepSeek V4 ma 1,6 biliona parametrów, a Qwen3.8-Max-Preview od Alibaby, pokazany kilka dni po Kimi, około 2,4 biliona.
Co dostają deweloperzy:
- architekturę Mixture of Experts aktywującą 16 z 896 ekspertów na token, opartą na autorskich rozwiązaniach Kimi Delta Attention i Attention Residuals
- okno kontekstu miliona tokenów, bez dopłaty za długi kontekst w API
- natywną multimodalność: tekst, obraz i wideo w jednym modelu
- cennik API na poziomie 3 dolarów za milion tokenów wejściowych, 0,30 dolara przy trafieniu w pamięć podręczną i 15 dolarów za milion tokenów wyjściowych
- zapowiedź publikacji pełnych wag na licencji zmodyfikowanego MIT do 27 lipca 2026, czyli praktycznie jutro
Sam Moonshot pisze o wyniku bez przesadnej skromności, ale i bez przechwałek: „Choć jego ogólna wydajność wciąż ustępuje najpotężniejszym modelom zamkniętym, Claude Fable 5 i GPT 5.6 Sol, Kimi K3 osiągnął poziom graniczny w całym naszym zestawie ewaluacyjnym, konsekwentnie wyprzedzając pozostałe testowane modele” / „While its overall performance still trails the most powerful proprietary models, Claude Fable 5 and GPT 5.6 Sol, Kimi K3 demonstrated frontier-level performance across our evaluation suite, consistently outperforming other tested models.”
Firma przyznaje też otwarcie trzy słabości: model źle znosi przerwaną historię rozumowania, bywa nadgorliwy i podejmuje decyzje za użytkownika, a w komforcie codziennej pracy wyraźnie odstaje od Fable 5 i GPT-5.6 Sol. Sprawdziłem tę listę w oryginale i to rzadki przypadek, gdy chiński producent sam wskazuje palcem, gdzie boli.
Rynek zareagował odruchem z czasów DeepSeeka
W piątek 17 lipca indeks Nasdaq 100 spadł o 1 procent, a akcje Nvidii o 1,2 procent, na moment tracąc pozycję najcenniejszej spółki świata na rzecz Apple. Najmocniej oberwali producenci półprzewodników i pamięci, bo inwestorzy odtworzyli scenariusz ze stycznia 2025 roku: skoro Chińczycy budują model klasy granicznej przy ograniczonym dostępie do sprzętu, to po co komu setki miliardów dolarów na centra danych.
Cennik podsyca tę wątpliwość. Kimi K3 kosztuje 15 dolarów za milion tokenów wyjściowych, podczas gdy Claude Fable 5 kosztuje 50 dolarów, a GPT-5.6 Sol 30. W chińskiej stawce K3 jest jednak drogi: GLM-5.2 od z.ai to 4,40 dolara, a DeepSeek V4 zaledwie 0,87. Moonshot świadomie wyszedł z segmentu tanich modeli i wycenił się jak dostawca frontier.
Popyt przerósł możliwości firmy. Dwa dni po premierze Moonshot wstrzymał sprzedaż nowych subskrypcji, bo moce obliczeniowe przestały nadążać.
Patrzę na tę premierę i widzę dwie rzeczy naraz. Pierwsza to realne osiągnięcie inżynierskie: 2,5-krotna poprawa efektywności skalowania względem K2 przy ograniczonym dostępie do sprzętu to nie jest przypadek ani marketing. Druga to fakt, że cała ta historia natychmiast przestała być technologiczna i stała się polityczna. Zarzuty Waszyngtonu mogą być prawdziwe i mogą być wygodne jednocześnie, a my z zewnątrz nie mamy narzędzi, żeby to rozstrzygnąć. Ostrzegałbym przed dwoma skrajnościami. Pierwsza to zachwyt nad tym, że oto mamy darmowy model klasy Fable i można odesłać amerykańskich dostawców do domu. Nie można, bo uruchomienie 2,8 biliona parametrów wymaga infrastruktury, której w Polsce ma może kilkanaście podmiotów. Druga to odruchowe odrzucenie wszystkiego, co przychodzi z Chin, bo Biały Dom coś napisał na Twitterze. Pytanie, które naprawdę powinniśmy sobie zadać, brzmi inaczej: co się stanie z europejskim rynkiem, jeśli za dwa lata najlepsze otwarte modele świata będą pochodziły wyłącznie z jednej jurysdykcji, a my nadal będziemy dyskutować o tym, czy stać nas na własny model?
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Waszyngton uderza: destylacja i układy GB300 z Tajlandii
W środę 22 lipca Michael Kratsios, dyrektor Biura Polityki Naukowej i Technologicznej Białego Domu, napisał na X, że administracja ma informacje o destylowaniu przez Moonshot modelu Anthropic Fable na potrzeby budowy K3. Firma miała zbudować w tym celu wewnętrzną platformę pozwalającą szybko przełączać się między metodami dostępu, żeby unikać wykrycia. Do tego doszedł zarzut sprzętowy: Moonshot miał pozyskać serwery z układami Nvidia GB300 i korzystać z takiej infrastruktury w Tajlandii, mimo że Blackwell jest objęty zakazem sprzedaży do Chin.
Kratsios postawił granicę: „Legalna destylacja AI, służąca tworzeniu mniejszych i wydajniejszych modeli, odgrywa ważną rolę w tym otwartym ekosystemie innowacji” / „Legitimate AI distillation used to create smaller, more efficient models plays a vital role in this open innovation ecosystem.” I dalej: „Jednak prowadzona na wielką skalę, ukryta destylacja przemysłowa, wymierzona w kradzież zastrzeżonej amerykańskiej technologii i podkopywanie amerykańskich badań, jest nie do zaakceptowania” / „However, large-scale, covert industrial distillation aimed at stealing proprietary U.S. technology and undermining American research is unacceptable.”
Sekretarz skarbu Scott Bessent w tym samym tygodniu zapowiedział w Fox Business, że sankcje wobec chińskich modeli zbudowanych na kradzionej własności intelektualnej wchodzą w grę. Anthropic już w lutym oskarżył Moonshot, DeepSeeka i MiniMax o skoordynowane kampanie destylacyjne prowadzone z fałszywych kont. Moonshot zaprzeczył, jakoby wykorzystał amerykańskie modele do trenowania K3. Rzecznik chińskiej ambasady w Wielkiej Brytanii powiedział CNBC, że Pekin sprzeciwia się bezpodstawnym oskarżeniom i złośliwym atakom na chiński rozwój AI.
Patrick Moorhead, analityk cytowany przez CNBC, uważa reakcję za przesadzoną i politycznie umotywowaną: „W Waszyngtonie trwa wielka debata o tym, czy USA powinny korzystać z chińskich modeli otwartych i czy amerykańskie firmy powinny umożliwiać Chińczykom korzystanie ze swoich modeli” / „There’s a big debate in Washington DC about whether the U.S. should use Chinese open source models and if U.S. companies should enable the Chinese to use their models.”
Kto stoi za Moonshot AI
Firmę założył w marcu 2023 roku Yang Zhilin, absolwent Uniwersytetu Tsinghua. Chatbot Kimi zdobył popularność w 2024 roku dzięki analizie długich tekstów, a potem stracił pozycję po premierze DeepSeek R1. Zwrot w stronę otwartych wag, zaczęty od Kimi K2 w lipcu 2025 roku, był próbą odzyskania znaczenia.
W maju 2026 roku Moonshot pozyskał 2 miliardy dolarów przy wycenie przekraczającej 20 miliardów. Doradca finansowy firmy podał, że jej roczne powtarzalne przychody przekroczyły 200 milionów dolarów. Wśród inwestorów są Alibaba, Tencent, Meituan i Hongshan Capital. Firma przygotowuje się do debiutu giełdowego w Hongkongu.
Yutong Zhang, prezes Moonshot AI, tłumaczył na tegorocznym Światowym Forum Ekonomicznym logikę całej strategii: „Wiedzieliśmy, że nie mamy luksusu zwykłego zwiększania mocy obliczeniowej. To zmusiło nas do skupienia się na badaniach podstawowych i efektywności” / „We knew we didn’t have the luxury to simply scale up compute. That forced us to focus on fundamental research and efficiency.”
Modele Kimi mają już amerykańskich odbiorców. Cursor wykorzystał je przy budowie agenta Composer 2, DoorDash zleca Kimi K2.6 prostsze zadania, a Thinking Machines użyło Kimi K2.5 do generowania danych do wczesnego post-treningu modelu Inkling.
Co to oznacza dla polskich firm?
Zacznę od zimnego prysznica. Otwarte wagi nie znaczą, że postawisz ten model u siebie w serwerowni. Moonshot zaleca wdrożenie na konfiguracjach supernode z co najmniej 64 akceleratorami. W polskich realiach to znaczy, że praktyczną drogą pozostaje API albo hosting u dostawcy chmurowego, który wagi u siebie uruchomi. Kilkanaście podmiotów w kraju ma infrastrukturę zdolną udźwignąć taki model. Reszta nie.
Druga sprawa to dane. Korzystanie z oficjalnego API Kimi oznacza wysyłanie zapytań do chińskiego dostawcy. Dla kancelarii, banku czy szpitala to pytanie o transfer danych poza EOG i o RODO, które trzeba rozstrzygnąć przed pierwszym wdrożeniem, a nie po nim. Model uruchomiony na wagach we własnej albo europejskiej infrastrukturze ten problem znosi i to jest właśnie ta przewaga otwartości, o której mówi się najczęściej.
Trzecia sprawa to AI Act. Zwolnienie z części obowiązków dla modeli udostępnianych na wolnych i otwartych licencjach nie obejmuje modeli ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym, a próg 10^25 FLOP przy 2,8 biliona parametrów jest przekroczony z ogromnym zapasem. Polska firma, która pobierze wagi, dostroi model i wprowadzi go na rynek pod własną marką, powinna sprawdzić, czy nie stała się w ten sposób dostawcą ze wszystkimi konsekwencjami.
Warszawska giełda przeszła przez tę premierę spokojniej niż Wall Street. Analitycy „Parkietu” opisali reakcję jako mocno stonowaną wersję szoku po DeepSeeku i zwrócili uwagę, że fundamentalnie nic się nie zmieniło w trendzie, w którym poruszają się modele otwarte. Tanieją, gonią zamknięte i wypychają z rynku firmy o wadliwych modelach biznesowych. Dla polskiego rynku wdrożeniowego to dobra wiadomość, bo obniża próg wejścia. Dla polskich prób budowy własnych modeli, od Bielika po PLLuM, to sygnał ostrzegawczy, że konkurencja przyspiesza szybciej, niż rosną nasze budżety.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co sprawdzić w najbliższych dniach
Wagi K3 mają trafić do publicznego obiegu do 27 lipca. To moment prawdy. Do tej pory wszystkie wyniki pochodzą z materiałów Moonshot i z ewaluacji prowadzonych na sprzęcie H20 zamiast H100, co firma zresztą uczciwie zaznacza w przypisach. Kiedy niezależni deweloperzy uruchomią model u siebie, benchmarki albo się obronią, albo nie.
I to jest jedyna rzecz, na którą naprawdę czekam. Reszta to na razie komunikaty prasowe i wpisy na X.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym oficjalnego materiału technicznego Moonshot AI z dnia 16.07.2026 oraz Fortune i CNBC. Wykorzystano także materiały Bloomberga, CNN, South China Morning Post, The Hill, Foreign Policy i Reutersa, a w części dotyczącej rynku polskiego analizę „Parkietu” z 20.07.2026 oraz doniesienia My Company Polska. Cytaty Michaela Kratsiosa, Patricka Moorheada i Yutong Zhang zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o publikacji wag Kimi K3 i o dalszych krokach amerykańskiej administracji wobec Moonshot AI.
