Kimi K3 AI дамытуға арналған Amazon Bedrock платформасында ұсынылды

AWS Machine Learning мәліметтері бойынша, ашық салмақты модельдер ауқымда AI құру және қолдану экономикасын өзгертеді. Интеллект пен тиімділіктегі жылдам жетістіктер компанияларға әрбір жұмыс жүктемесін мүмкіндіктердің, жылдамдықтың және шығындардың дұрыс балансымен сәйкестендіруге мүмкіндік береді. AWS ұйымдар өндіріске қажетті сенімділік пен қауіпсіздікпен ашық ауқымды инновацияларды бейімдей алатын болашақты құруда. Moonshot AI ұсынған Kimi K3 бүгін Amazon Bedrock платформасында қолжетімді, ол кодтау мен біліммен жұмыс істеудің қуатты жаңа нұсқасын ұсынады. Moonshot AI ақпаратына сәйкес, Kimi K3 - бұл компанияның ең қуатты моделі және 2,8 триллион параметрге жеткен алғашқы ашық модель. Ол 1 миллион таңбалауыш мәтінмәндік тереземен жергілікті көрсету мүмкіндіктерін біріктіреді және ауқымдылық тұрғысынан Kimi K2-ге қарағанда шамамен 2,5 есе жақсартуды қамтамасыз етеді. Бұл жетістіктер Kimi K3-ті үлкен репозиторийлер, құжаттар мен кескіндер бойынша тұрақты контекстті қажет ететін ұзақ жұмыс істейтін кодтау және білім жұмыс процестері үшін қолайлы етеді. Kimi K3 - Amazon Bedrock-тегі алғашқы ашық салмақ үлгісі

Мен үлгілік қоңыраулар арасында мәтінмәнді қайта пайдалану кезінде кідіріс пен енгізу шығындарын азайтуға көмектесетін нақты анықтамалық кэштеуді қолдаймын. Kimi K3-тің іске қосылуы AWS-тің Amazon Bedrock-тегі ашық салмақ үлгілеріне тұрақты инвестициясын көрсетеді. 2025 жылдан бастап Bedrock DeepSeek, Google, MiniMax, Mistral AI, Moonshot AI, NVIDIA, OpenAI және Qwen сияқты провайдерлердің ондаған ашық салмақ үлгілерін қосты. Бұл кеңейтілген үлгіге қолдау көрсету осы үлгілерге масштабта қызмет ететін қорытындылау технологиясының үздіксіз дамуы арқылы жалғасады. 2026 жылы Bedrock құрал шақыруларына, құрылымдық қорытындыға, дәлелдерге, жауаптар ағынына және чат жауаптары мен тоқтатуға арналған API қолдауын қосты. Бұл модельдер бойынша біріктіру емес, платформа мүмкіндіктері болғандықтан, жаңа ашық салмақ үлгілері Amazon Bedrock сайтында қолжетімді болған кезде олардың артықшылығын пайдалана алады. Amazon Bedrock-тегі барлық ашық салмақ үлгілері сияқты, сіз Kimi K3-ті қауіпсіздігіңізге зиян келтірместен пайдалана аласыз. Деректеріңіз AWS деректер шекараларында өңделеді және үлгі провайдеріне берілмейді немесе негізгі үлгіні үйрету үшін пайдаланылмайды. Нөлдік деректерді сақтау әрқашан сұраулар үшін қосылады

шығыста, ал нөлдік операторға кіру тіпті AWS операторларының шығыс кезінде сіздің кеңестеріңізге және аяқтауларыңызға қол жеткізуіне жол бермейді. Бұл сақтық шаралары деректеріңізді бақылауды сақтай отырып, ашық масштабты үлгілерді сенімді түрде пайдалануға мүмкіндік береді. Amazon Bedrock жүйесінде Kimi K3 қолданбасын пайдалануды бастау үшін Amazon Bedrock консолін ашыңыз, Сынақ > Сайт тармағына өтіп, үлгі ретінде Kimi K3 таңдаңыз. Сондай-ақ, чат жауаптары мен аяқталулары үшін OpenAI-үйлесімді API интерфейстерін, сондай-ақ Amazon Bedrock Invoke және Converse API интерфейстерін қолдайтын негізгі жұмыс уақытының соңғы нүктесі арқылы үлгіні бағдарламалы түрде шақыруға болады. Аймақаралық шығыс профилі арқылы Kimi K3 деп атауға болады. Аймақтық шектеулері жоқ жұмыс жүктемелері үшін әрбір сұрауды дүние жүзіндегі кез келген қолдау көрсетілетін коммерциялық AWS аймағына жіберетін global.moonshotai.kimi-k3 жаһандық профилін пайдалануды ұсынамыз. Аймақтар арасындағы жаһандық қорытынды шығындар географиялық профильден шамамен 10% төмен. АҚШ географиялық профилі, us.moonshotai.kimi-k3, деректерді сақтау талаптарын орындау үшін АҚШ ішінде өңдеуді жүргізеді. Талаптар: Белсенді AWS тіркелгісі

Amazon Bedrock-қа кіру мүмкіндігі бар. Python 3.10+. Модельді шақыруға арналған AWS Identity and Access Management (AWS IAM) рұқсаттары негізгі: InvokeModel, негіз: InvokeModelWithResponseStream және негіз: CreateInference болып табылады. Мұнда Amazon Bedrock көмегімен аутентификация үшін қысқа мерзімді тасымалдаушы таңбалауыштарын жасау үшін OpenAI SDK және Python үшін aws-bedrock-token-генератор кітапханасын пайдаланатын жылдам мысал берілген. Нақты кеңестерді кэштеу арқылы шығысты оңтайландыру: Ұзақ жұмыс істейтін кодтау және білім жұмыс үрдістері репозиторий нұсқаулары, құрал анықтамалары немесе анықтамалық құжаттар сияқты тұрақты мәтінмәнді жиі қайта жібереді. Ашық кеңесті кэштеу арқылы келесі сұраулар кэштелген мазмұнды пайдалана алатындай қайта пайдалануға болатын кеңес префикстерін анықтауға болады. Сұрау кэштелген префикске сәйкес келгенде, Amazon Bedrock жауап берудің кідірісін және енгізу таңбалауышы шығындарын азайта алады. Amazon Bedrock жүйесінде Kimi K3 үшін кэштеу: қолдау көрсетілетін кіріс мазмұнына prompt_cache_breakpoint қосу арқылы қайта пайдалануға болатын шақыру префиксінің нақты соңын (кем дегенде 1024 таңбалауыштан кейін) белгілеуге болады. Айқын режимде кэшке жазылған токендер ақы алынады

жоғарырақ жылдамдықпен, бірақ кейін кем дегенде 30 минут кэштеледі. Кэштелген кейінгі сұраулар үшін енгізу таңбалауыштары төмендетілген мөлшерлеме бойынша ақы алынады және кіріс таңбалауышы минутына квоталарға есептелмейді. Қосымша мысалдар үшін AWS жүйесіндегі Moonshot AI үлгі репозиторийін зерттей аласыз. Kimi K3 тәжірибеде: API-ны тікелей пайдаланудан басқа, Kimi K3-ті кодтау көмекшілерінің, жеке агенттердің және әсіресе Amazon Bedrock-ті немесе жалпы OpenAI-үйлесімді үлгілерді қолдайтын агент құрылымдарының кең ауқымы арқылы пайдалануға болады. Бүгінгі күні әзірлеушілер үшін бірнеше танымал кодтау агенттері бар, сондықтан мысал ретінде OpenCode-ті қарастырайық. OpenCode ашық бастапқы коды болып табылады, модельге тәуелсіз және Converse API қолданатын жергілікті Amazon-негізгі үлгі провайдері бар. Бастау үшін сіз amazon-bedrock провайдерін OpenCode құжаттамасында көрсетілгендей пайдаланушы деңгейіндегі opencode.json конфигурация файлдарында немесе жоба деңгейінде теңшей аласыз. Провайдер конфигурацияланғаннан кейін OpenCode қолжетімді Amazon Bedrock үлгілерін автоматты түрде анықтайды, олар

Оларды /models пәрмені арқылы таңдауға болады. Мысалы, минималды ~/.config/opencode.json файлы келесідей болуы мүмкін: { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "amazon-bedrock/global.moonshotai.kimi-k3", "provider": { "amazon-bedrock": "{-regoptions": "{-"w), "profile": "PLACEHOLDER-Your-AWS-PROFILE-NAME" } } } }. Amazon Bedrock провайдерін орнатқаннан кейін үлгілерді global.moonshotai.kimi-k3 түріне ауыстырып, әзірлеуді бастау үшін /models пәрменін пайдалануға болады. Kimi K3 маңызды мүмкіндіктерді жасай алады және ұзақ мерзімді тапсырмалармен жұмыс істей алады. Келесі бейнеде біз бастау үшін браузерге негізделген бір беттік ойын жасауға тырысамыз. Өнімділік агенттері: Кодтаудан басқа, Hermes Agent жалпы өнімділікке арналған ашық көмекшінің мысалы болып табылады. Оны жұмыс үстелі қолданбасы немесе танымал жедел хабаршылар арқылы, сондай-ақ терминал арқылы пайдалануға болады және Kimi K3 жақсы жұмыс істей алатын терең зерттеулер мен тапсырмаларды автоматтандыру сияқты пайдалану жағдайларын қолдайды. Олардың құжаттамасында айтылғандай, Hermes Amazon Bedrock жүйесіндегі үлгілерді қолдайды. Бастау үшін терминалдан гермес үлгісін іске қосыңыз. Тізімді айналдырыңыз

«AWS Bedrock» дистрибьюторлары (Hermes «Amazon Bedrock» сөзін «AWS Bedrock» деп қате белгілейді). Сұралса, Hermes сұрауларын жібергіңіз келетін бастапқы AWS аймағын таңдаңыз. Ортаңызда бұрыннан конфигурацияланған AWS пәрмен жолы интерфейсінің тіркелгі деректерін пайдалану үшін әдепкі тіркелгі деректері тізбегін (ұсынылады) таңдаңыз немесе Amazon Bedrock API кілтін жасаңыз. Автоматты түрде анықталған үлгілер тізімінен Kimi K3 таңдаңыз немесе ол қол жетімді болмаса, пайдаланушы үлгі атауы ретінде global.moonshotai.kimi-k3 енгізіңіз. Ортаңызда бірнеше AWS тіркелгі деректерін басқару үшін аталған профильдерді пайдаланып жатсаңыз, жазу кезінде AWS_PROFILE ортасының айнымалы мәнін орнату немесе әдепкі Hermes профилін пайдалану қажет болады. Әйтпесе, API кілтіне ауыса аласыз. Hermes конфигурация файлы арқылы AWS профилін орнатуға қолдау көрсету туралы жаңартуларды алу үшін осы жерден ашық мәселеге назар аударыңыз. Amazon Bedrock провайдері орнатылып, үлгі конфигурацияланғаннан кейін, Hermes бағдарламасындағы агент негізіндегі жұмыс процестері үшін Kimi K3 пайдалануды бастауға болады. Мысалы, әзірлеу агентінен сұрайтын келесі қысқа бейнені қараңыз

Жекелендірілген оқу бағдарламасы бар. Kimi K3 бүгін Amazon Bedrock сайтында аймақаралық өнім үшін АҚШ және жаһандық географиялық профильдер арқылы қол жетімді. Қолдау көрсетілетін аймақтардың толық тізімі үшін Bedrock құжаттамасын қараңыз. Баға туралы ақпаратты Amazon Bedrock бағалары бөлімінен қараңыз. Amazon Bedrock консолінде Kimi K3 қолданбасын қолданып көріңіз немесе GitHub сайтындағы AWS жүйесіндегі Moonshot AI үлгі репозиторийін зерттеңіз. Материалды бастапқы басылым негізінде нейрондық желі дайындады. AI мәліметтерде қате жіберуі мүмкін (сандар, атаулар, күндер, тырнақшалар) - маңызды ақпаратты бастапқы дереккөзбен тексеріңіз. Көп модельді AI агенттерін Amazon Bedrock платформасына көшіру Қауіпсіздік зерттеушілері OpenAI-ді бұзу үшін Клодты пайдаланды Kyutai математикалық есептерді ауызша шешуге арналған «Ресей дауысы» үлгісін шығарды. Nokia оқытусыз шешім қабылдауға арналған AnyJev кітапханасына қолжетімділікті ашады. OpenAI GPT-6 Sol және Luna-ны жаңа API бағасымен таныстырып, құнын 50%-ға төмендетті.