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

Kimi K3 من Moonshot AI، وهو نموذج وزن مفتوح يصفه مطوره 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 مدونة التعلم الآلي لـ AWS. وفقًا لـ Moonshot AI، فإن Kimi K3 هو النموذج الأكثر قدرة لديها، يجمع بين قدرات الرؤية الأصلية مع نافذة سياق تبلغ مليون رمز، ويقدم تحسينًا تقريبيًا بمقدار 2.5× في كفاءة التوسيع مقارنةً بـ Kimi K2.

في المقال التقني لـ 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. يستخدم Kimi K3 تصميمًا مختلطًا من الخبراء تُسميه الشركة Stable LatentMoE، حيث يتم تنشيط 16 من أصل 896 خبيرًا، ويطبق تدريبًا واعيًا بالكمية بدءًا من مرحلة الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، باستخدام أوزان MXFP4 مع تنشيطات MXFP8. تُعزى الشركة الزيادة التقريبية بمقدار 2.5× في كفاءة التوسيع مقارنةً بنموذجها السابق إلى هذه التغييرات الهيكلية إلى جانب تحسينات التدريب ووصفات البيانات.

تُشير Moonshot AI إلى أن الأداء العام لـ Kimi K3 لا يزال يتخلف عن نماذج Claude Fable 5 وGPT 5.6 Sol المملوكة، مع الإبلاغ عن أن Kimi K3 قدم نتائج على مستوى الطليعة عبر مجموعة تقييمه وتفوق باستمرار على النماذج الأخرى التي تم اختبارها. كما تسرد الشركة القيود: تم تدريب النموذج في وضعية تاريخ التفكير المحفوظ، لذا قد تصبح جودة التوليد غير مستقرة إذا فشل وكيل الحزام في إرجاع محتوى التفكير التاريخي، وتركيزه على المهام طويلة الأفق 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 آنذاك 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 التطبيقات Kimi API.

النماذج ذات الوزن المفتوح وإدارة البيانات على Amazon Bedrock

ذكرت AWS أن الإطلاق يعكس استثمارًا مستمرًا في النماذج ذات الوزن المفتوح على الخدمة. منذ عام 2025، أضاف Bedrock عشرات النماذج ذات 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 الاستجابات، وواجهات برمجة التطبيقات Responses وChat Completions كقدرات للمنصة بدلاً من تكاملات لكل نموذج، بحيث يمكن للنماذج ذات الوزن المفتوح الجديدة استخدامها بمجرد توفرها.

تؤكد AWS أنه، كما هو الحال مع جميع النماذج ذات الوزن المفتوح على Amazon Bedrock، يتم معالجة بيانات العملاء ضمن حدود بيانات AWS، ولا يتم مشاركتها مع مزود النموذج، ولا تُستخدم لتدريب النموذج الأساسي. يتم دائمًا تمكين عدم الاحتفاظ بالبيانات لطلبات الاستدلال، ويمنع عدم وصول المشغلين مشغلي AWS من الوصول إلى المطالبات والإكمالات أثناء الاستدلال.

وثائق Amazon Bedrock تُدرج Kimi K3 كأحد ثلاثة نماذج من Moonshot AI في الخدمة، إلى جانب Kimi K2.5، وهو نموذج متعدد الوسائط يتمتع بتحسين في الاستدلال والبرمجة والقدرات متعددة اللغات، وKimi K2 Thinking، وهو نموذج استدلالي بقدرات سلسلة التفكير لحل المشكلات المعقدة في الرياضيات والبرمجة والمنطق.

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

يمكن للمستخدمين تجربة Kimi K3 في وحدة تحكم Amazon Bedrock ضمن 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 فيها 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٪ من ملف تعريف جغرافي. ملف التعريف الجغرافي للولايات المتحدة، us.moonshotai.kimi-k3، يبقي المعالجة داخل جغرافية الولايات المتحدة لتلبية متطلبات إقامة البيانات.

تشمل المتطلبات المسبقة التي تسردها AWS حساب AWS نشط مع إمكانية الوصول إلى Amazon Bedrock، وإصدار Python 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، يُعد Kimi K3 أول نموذج وزن مفتوح على Amazon Bedrock يدعم التخزين المؤقت الصريح للمطالبات، والذي يستهدف سير عمل البرمجة والمعرفة طويل الأمد الذي يُعيد إرسال السياق المستقر مثل تعليمات المستودع، وتعريفات الأدوات، أو الوثائق المرجعية بشكل متكرر. يمكن لعلامة فاصل ذاكرة التخزين المؤقت للمطالبة تحديد النهاية الدقيقة لبادئة مطالبة قابلة لإعادة الاستخدام بعد ما لا يقل عن 1,024 رمزًا. في الوضع الصريح، تُفوتر الرموز المكتوبة إلى الذاكرة بمعدل أعلى ولكن تُحتفظ بها في الذاكرة لمدة لا تقل عن 30 دقيقة. الطلبات اللاحقة التي تطابق البادئة المخزنة تُفوتر بمعدل إدخال مخفض ولا تُحسب ضمن حصص الرموز المدخلة في الدقيقة.

بعيدًا عن الاستخدام المباشر لواجهة برمجة التطبيقات، يعمل النموذج عبر الأدوات التي تدعم Amazon Bedrock. تسلط AWS الضوء على OpenCode، وهو وكيل ترميز مفتوح المصدر وغير مرتبط بنموذج معين مع موفر amazon-bedrock أصلي يستخدم 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.

يتوفر Kimi K3 عبر ملفات تعريف الاستدلال US Geo وGlobal cross-Region، مع القائمة الكاملة للمناطق المدعومة في وثائق Bedrock.