تصل Kimi K3 من Moonshot AI إلى Amazon Bedrock مع سياق من مليون رمز

Kimi K3 من Moonshot AI، وهو نموذج وزن مفتوح يصفه المطور بأنه أول نموذج مفتوح يصل إلى 2.8 تريليون معلمة، أصبح متاحًا على Amazon Bedrock في 18 سبتمبر 2026، مضيفًا خيارًا جديدًا للبرمجة والعمل المعرفي.

أعلنت Amazon Web Services عن الإطلاق على AWS Machine Learning Blog. وفقًا لـ Moonshot AI، تُعد Kimi K3 نموذجها الأكثر قدرة، حيث تجمع بين قدرات الرؤية الأصلية مع نافذة سياق تبلغ مليون رمز وتقدم تحسينًا تقريبيًا بمقدار 2.5 مرة في كفاءة التوسع مقارنةً بـ Kimi K2.

في المقال التقني حول Kimi K3 من Moonshot AI، تقول الشركة إن النموذج مبني على تحديثين معماريين تسميهما Kimi Delta Attention وAttention Residuals، صُمما لتحسين تدفق المعلومات عبر طول السلسلة وعمق النموذج. تستخدم Kimi K3 تصميمًا مختلطًا من الخبراء تُسميه الشركة Stable LatentMoE، حيث تُفعّل فعليًا 16 من أصل 896 خبيرًا، وتطبق تدريبًا واعيًا بالتكميم بدءًا من مرحلة الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، باستخدام أوزان MXFP4 مع تنشيطات MXFP8. تُعزى الشركة الزيادة التقريبية بمقدار 2.5 مرة في كفاءة التوسع مقارنةً بنموذجها السابق إلى هذه التغييرات الهيكلية إلى جانب تحسينات التدريب ووصفات البيانات.

تذكر Moonshot AI أن الأداء العام لـ Kimi K3 لا يزال يتخلف عن نماذج Claude Fable 5 و GPT 5.6 Sol المملوكة، بينما تُبلغ أن Kimi K3 قدمت نتائج على مستوى الطليعة عبر مجموعة تقييمها وتفوقت باستمرار على النماذج الأخرى المختبرة. تُدرج الشركة أيضًا القيود: تم تدريب النموذج في وضعية تاريخ تفكير محفوظ، لذا قد تصبح جودة التوليد غير مستقرة إذا فشل وكيل التوصيل في إرجاع محتوى التفكير التاريخي، كما أن تركيزه على المهام طويلة الأمد قد يدفعه لاتخاذ قرارات غير متوقعة نيابةً عن المستخدم عندما تكون التعليمات غامضة، وهو ما تقول الشركة إنه قد يتطلب مزيدًا من القيود السلوكية الصريحة في موجه النظام.

قدمت Moonshot AI في الأصل Kimi K3 في يوليو 2026، مُعلنةً في ذلك الوقت أن أوزان النموذج الكاملة ستُصدر بحلول 27 يوليو 2026. عند ذلك الإطلاق، كان النموذج متاحًا عبر قنوات Moonshot AI الخاصة: تطبيق Kimi، وتطبيق Kimi Work لسطح المكتب، وأداة Kimi Code الطرفية، وواجهة برمجة تطبيقات Kimi API.

نماذج الوزن المفتوح ومعالجة البيانات على Amazon Bedrock

قالت AWS إن الإطلاق يعكس استثمارًا مستمرًا في نماذج الوزن المفتوح على الخدمة. منذ عام 2025، أضاف Bedrock العشرات من نماذج الوزن المفتوح من مزودين بما في ذلك DeepSeek وGoogle وMiniMax وMistral AI وMoonshot AI وNVIDIA وOpenAI وQwen. في عام 2026، أضاف Bedrock دعمًا لاستدعاء الأدوات، والإخراج المُنظم، والاستدلال، وتدفق الاستجابة، وواجهات برمجة التطبيقات Responses وChat Completions كقدرات للمنصة بدلاً من تكاملات لكل نموذج، بحيث يمكن للنماذج الجديدة ذات الوزن المفتوح استخدامها بمجرد توفرها.

تؤكد AWS أن بيانات العملاء، كما هو الحال مع جميع نماذج الوزن المفتوح على Amazon Bedrock، تُعالج داخل حدود بيانات AWS، ولا تُشارك مع مزود النموذج، ولا تُستخدم لتدريب النموذج الأساسي. يتم دائمًا تمكين عدم الاحتفاظ بالبيانات لطلبات الاستدلال، كما يمنع عدم وصول المشغلين مشغلي AWS من الوصول إلى المطالبات والإكمالات أثناء الاستدلال.

دليل Amazon Bedrock يدرج Kimi K3 كواحد من ثلاثة نماذج Moonshot AI في الخدمة، إلى جانب Kimi K2.5، وهو نموذج متعدد الوسائط يتمتع بقدرات محسنة في الاستدلال والبرمجة وتعدد اللغات، وKimi K2 Thinking، وهو نموذج استدلالي يتمتع بقدرات سلسلة التفكير لحل المشكلات المعقدة في الرياضيات والبرمجة والمنطق.

الوصول إلى وحدة التحكم، وواجهات برمجة التطبيقات، وملفات تعريف الاستدلال

يمكن للمستخدمين تجربة Kimi K3 في وحدة تحكم Amazon Bedrock تحت Test > Playground، أو استدعاؤه برمجيًا عبر نقطة النهاية bedrock-runtime. تدعم نقطة النهاية واجهات برمجة التطبيقات Responses وChat Completions المتوافقة مع OpenAI بالإضافة إلى واجهات Amazon Bedrock Invoke وConverse.

يتم استدعاء النموذج عبر ملفات تعريف الاستدلال عبر المناطق. بالنسبة لأعباء العمل التي لا توجد لها قيود إقليمية، توصي AWS بملف التعريف العالمي، global.moonshotai.kimi-k3، الذي يوجه كل طلب إلى أي منطقة تجارية مدعومة من AWS حول العالم، ووفقًا لـ AWS، يكلف تقريبًا أقل بنسبة 10٪ مقارنةً بملف تعريف جغرافي. ملف التعريف الجغرافي للولايات المتحدة، us.moonshotai.kimi-k3، يبقي المعالجة داخل جغرافية الولايات المتحدة لتلبية متطلبات إقامت البيانات.

تشمل المتطلبات المسبقة التي تُدرجها AWS حساب AWS نشط مع إمكانية الوصول إلى Amazon Bedrock، وPython 3.10 أو أحدث، وأذونات AWS Identity and Access Management لـ bedrock:InvokeModel وbedrock:InvokeModelWithResponseStream وbedrock:CreateInference.

التخزين المؤقت الصريح للمطالبات وأدوات المطورين

وفقًا لـ AWS، تُعد Kimi K3 أول نموذج وزن مفتوح على Amazon Bedrock يدعم التخزين المؤقت الصريح للمطالبات، والذي يستهدف سير عمل البرمجة والمعرفة طويل الأمد الذي يعيد إرسال سياق ثابت مثل تعليمات المستودع أو تعريفات الأدوات أو المستندات المرجعية. A prompt_cache_breakpoint يمكن للعلامة تحديد النهاية الدقيقة لمقدمة مطالبة قابلة لإعادة الاستخدام بعد ما لا يقل عن 1,024 رمزًا. في الوضع الصريح، تُفوتر الرموز المكتوبة إلى التخزين المؤقت بمعدل أعلى لكن تُحفظ في التخزين المؤقت لمدة لا تقل عن 30 دقيقة. تُفوتر الطلبات اللاحقة التي تطابق المقدمة المخزنة مؤقتًا بمعدل مدخل مخفض ولا تُحسب ضمن حصص الرموز المدخلة في الدقيقة.

بعيدًا عن الاستخدام المباشر لواجهة برمجة التطبيقات، يعمل النموذج عبر أدوات تدعم Amazon Bedrock. تبرز AWS OpenCode، وهو وكيل ترميز مفتوح المصدر وغير مقيد بنموذج معين مع موفر amazon-bedrock أصلي يستخدم واجهة Converse API، وHermes Agent، وهو مساعد إنتاجية مفتوح المصدر يدعم النماذج على Amazon Bedrock بشكل أصلي. كما نشرت AWS مستودع عينات Moonshot AI على AWS على GitHub مع أمثلة إضافية.

Kimi K3 متاح من خلال ملفات تعريف الاستدلال الجغرافية للولايات المتحدة والملفات العالمية عبر المناطق، مع القائمة الكاملة للمناطق المدعومة في وثائق Bedrock.