[AINews] Kimi K3 2.8T-A50B：史上最大のオープンモデル；Opus 4.8クラスの性能、Sonnet 5の価格
Moonshot AIは、2.8兆パラメータ、100万トークンのコンテキストを持つオープンウェイトモデルKimi K3をリリースし、Frontend Code Arenaでトップランキングを達成し、さまざまなベンチマークで競争力のあるスコアを獲得しました。このリリースはオープンモデルのマイルストーンですが、トップのクローズドモデルとのギャップは依然として存在します。ニュースレターでは、セキュリティインシデント、エージェントフレームワーク、ロボティクスなどの他のAIニュースもカバーしています。
Moonshot AIは7月15日から16日にかけて、2.8兆総パラメータ、100万トークンのコンテキスト長、ネイティブマルチモーダル入力（テキスト+画像）を備えたオープンウェイトモデルKimi K3を正式にリリースしました。公式発表によれば、その性能はトップ級のクローズドモデルに迫り、以前のオープンコンペティターを凌駕しています。モデルの重みは2026年7月27日までに公開される予定です。
ベンチマークでは、Kimi K3はFrontend Code Arenaで1679ポイントを獲得し、それまでトップだったClaude Fable 5を上回って第1位となり、7つのフロントエンド領域中6つでトップを獲得しました。Text Arenaでは1486ポイントで第9位にランクインし、クリエイティブライティング、コーディング、指示追従で優れた結果を示しました。独立評価機関Artificial AnalysisのAA Intelligence Indexでは57を獲得し、Opus 4.8およびGPT-5.5に匹敵するが、全体としてはFable 5やGPT-5.6 Solには及ばないとされています。また、GDPval v2で1668 Elo、AutomationBench-AAで53%の精度で第1位、タスクあたりのコストは0.94ドルで、K2.6と比較して出力トークン数が約21%少ないと報告されています。
技術面では、K3はKimi Delta Attention（KDA）を採用し、100万トークンのコンテキストで最大6.3倍のデコード高速化を実現。Attention Residuals（AttnRes）により、99%の検索品質で約25%のトレーニング効率向上を謳っています。さらに、Moonshotはバックエンド文書処理パイプライン向けにLiteParseのgRPCインターフェースを導入し、WeaviateのDigitalOcean上マネージドサービスも発表されました。
ニュースレターではその他にも、OpenAIがGPT-5.6のファイル削除問題を認め、開発者向けメッセージの更新と保護策を約束したこと、AnthropicがClaude Codeに異なる努力レベルのコードレビュー（低コストから超高まで）を導入したこと、GoogleがGoogle Vids向けGemini Omniを発表し、NotebookLMをGemini Notebookに改名したこと、ロボティクス分野ではTony ZhaoがACT-2 Previewをリリースし、単一のファインチューニング例で99%の成功率を達成したことなどが取り上げられています。
全体として、Kimi K3のリリースは、以前のDeepSeekの瞬間に匹敵するオープンモデルのマイルストーンと見なされていますが、その巨大な規模のためローカル推論は非現実的です。コミュニティでは、K3を計画立案に使い、小規模モデルで実装するというワークフローが提案されています。