Moonshot AI a présenté Kimi K3, un modèle vision-langage de 2,8 billions de paramètres disponible via API, avec des poids promis pour le 27 juillet, se positionnant comme le plus grand modèle à poids ouverts connu à ce jour. Parallèlement, Meta a lancé Muse Spark 1.1, un modèle vision-langage entraîné pour des tâches agentic, accompagné de son premier accès payant à l'API Meta Model.
- Kimi K3 utilise Kimi Delta Attention et les Résidus d'Attention pour obtenir des gains d'efficacité d'entraînement d'environ 2,5 fois par rapport à son prédécesseur.
- Sur l'Index d'Intelligence d'Artificial Analysis, Kimi K3 a obtenu un score de 57, derrière seulement Claude Fable 5 (60) et GPT-5.6 Sol (59), tout en menant tous les modèles ouverts.
- Kimi K3 a dominé le classement Code Arena WebDev d'Arena.ai avec un Elo préliminaire de 1 679 et a mené AutomationBench-AA à 53 pour cent.
- Meta Muse Spark 1.1 prend en charge jusqu'à 1 million de tokens d'entrée et égalise GPT-5.6 Luna et GLM-5.2 sur l'Index d'Intelligence d'Artificial Analysis à faible coût.
- Muse Spark 1.1 domine les classements d'utilisation d'outils MCP Atlas et JobBench, avec des niveaux de raisonnement ajustables et la mise en cache des prompts.
Les performances de Kimi K3 remettent en question la domination propriétaire en offrant des capacités proches du niveau le plus avancé avec des poids ouverts pour le fine-tuning et l'étude. L'entrée de Meta sur le marché des API payantes la positionne comme un concurrent à faible coût dans le domaine de l'IA agentic.