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Il laboratorio cinese Moonshot AI lancia il modello Kimi K3 con 2.800 miliardi di parametri scaricabili e modificabili da tutti

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Il laboratorio cinese Moonshot AI lancia il modello Kimi K3 con 2.800 miliardi di parametri scaricabili e modificabili da tutti

Cos’è successo

Moonshot AI, laboratorio cinese, ha rilasciato Kimi K3: 2,8 trilioni di parametri, il più grande modello a parametri interni aperti (scaricabili e modificabili) mai fatto, con il rilascio dei pesi previsto per il 27 luglio. K3 è multimodale e gode di un milione di token di contesto: sui benchmark riportati, batte sistematicamente Claude Opus 4.8 e GPT-5.5, oltre che il “collega” cinese GLM-5.2, soprattutto su task agentici e coding. Su Artificial Analysis, che misura con un unico indice l’insieme di vari benchmark, K3 risulta però dietro ai due modelli di punta, Claude Fable 5 e GPT-5.6-Sol.

K3, inoltre, rompe uno schema: non è il classico modello cinese a prezzo stracciato. Pur costando 3$15 dollari per milione di token in input/output — come Claude Sonnet, la fascia media di Anthropic — è un modello meno efficiente, che quindi tende a compensare il vantaggio di costo con la necessità di un maggiore utilizzo. È una maturazione ovvia, quasi necessaria, che inizia a forzare Pechino a non poter più svendere la sua frontiera.

Perché conta

Va messo in chiaro che, nei numeri, K3 è senza alcun dubbio un modello complessivamente impressionante. Il gap si è accorciato, e sul serio. Ma parlare di Cina che ha “cancellato il vantaggio americano", come ha titolato ad esempio Axios, è hype. Sarebbe più opportuno non perdere la misura.
- Kimi K3 non batte Mythos, il modello di punta di Anthropic — ormai “vecchio” di quasi sei mesi — che infatti esclude dai confronti; e i lab americani, naturalmente, hanno nel frattempo preparato sistemi più grandi e performanti, verosimilmente fermi nel momentaneo limbo regolatorio sulle possibilità di rilascio. Tolte le abilità di coding, su cui Moonshot sembra essersi (ragionevolmente) concentrata molto, rimane un divario sensato di 6-8 mesi;
- Kimi K3 è un lavoro che mostra come la Cina sia giunta ad un livello tale da potersi permettere di usare gli strumenti come parte dell’arsenale per costruirne di nuovi, con sempre maggiore autonomia. Ma su K3 la distillazione dai modelli americani rimane forte (alla domanda “Chi sei?”, prima di una patch repentina, K3 rispondeva “Claude”) — togli quella scia, stima il ricercatore Ryan Greenblatt, e a Moonshot servirebbero dieci mesi per arrivare al miglior modello che Anthropic ha in casa;
- Nell’utilizzo reale, lontano dai benchmark, Kimi K3 sembra infatti avere ancora le lacune “tradizionali” dei modelli distillati, a partire dalla “verbosità” (quindi l’inefficienza dei token) e dalle allucinazioni (dal 39% delle risposte del modello precedente ad un sonoro 51%). Rimane un sistema straordinariamente capace, ma la riprova che una distanza ancora marcata con la frontiera vera e propria c’è.

Adesso

  • Assente dai benchmark pubblicati da Moonshot c'è poi un vuoto sul lato rischio, ovvero le capacità cyber. Moonshot non ha pubblicato valutazioni su vulnerabilità o exploit, né tantomeno una system card vera e propria, quindi non è chiaro quale possa essere il livello di pericolosità. Eppure la traiettoria è leggibile: Greenblatt si aspetta entro cinque mesi un modello aperto "a livello Mythos nel cyber", con conseguenze politiche serie. Il pericolo di oggi è ignoto; quello di domani, intuibile;
  • Al netto di blocchi imprevisti, con i pesi resi pubblici, un modello appena dietro la frontiera sarà comunque disponibile per chiunque — o quasi. Per far girare un modello da 2,8 trilioni di parametri servono centinaia di GPU, che quindi solo un attore organizzato può realisticamente mettere insieme;
  • Questo ci lascia in un momentaneo punto di mezzo: non si conosce né la piena potenza di Kimi K3 laddove può verosimilmente fare più male né quali sono le difese che Moonshot ha costruito nei pesi stessi, per annullare richieste eventuali via API. La traiettoria, comunque, è chiara: se non adesso, entro la fine dell’anno un modello pienamente Mythos-class sarà tecnicamente raggiungibile. Sulla possibilità che venga realmente distribuito, però, è meglio non fare previsioni azzardate.

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