Le labo chinois Moonshot affirme que Kimi K3 sera si bon que vous n'aurez peut-être pas besoin de payer Anthropic
Moonshot affirme que son Kimi K3 égalera l'Opus 4.8 d'Anthropic tout en étant open-weight et quasi-gratuit, relançant le débat sur l'utilité de payer pour des modèles d'IA.
Le labo chinois d'IA Moonshot AI revient avec un nouveau modèle qui, selon lui, rendra enfin les modèles occidentaux de pointe trop chers. Selon le Financial Times, le prochain Kimi K3 de Moonshot devrait égaler, voire surpasser, l'Opus 4.8 d'Anthropic. C'est ça – le modèle open-weight qui pourrait ne vous coûter rien vise le modèle closed-source qui vous coûte tout.
Les modèles Kimi K2 de Moonshot ont déjà été bien accueillis sur le marché de l'IA open-source, se classant haut dans les benchmarks et démontrant des capacités pas loin derrière les derniers modèles de pointe. Maintenant, Kimi K3 est censé aller encore plus loin, comblant l'écart avec les modèles closed-source d'OpenAI et d'Anthropic. Le FT rapporte que Kimi K3 sera le plus grand modèle d'IA open-weight de Chine, avec un nombre de paramètres entre 2 000 et 3 000 milliards, et sera publié « dans les jours à venir ».
Moonshot lèverait également de nouveaux capitaux lors d'un tour qui le valoriserait à 31,5 milliards de dollars. Soit une hausse par rapport à une valorisation de 20 milliards de dollars en mai, lorsqu'il avait levé 2 milliards. Pas mal pour une entreprise qui s'apprête peut-être à faire passer vos abonnements IA coûteux pour une perte d'argent.
Cette nouvelle intervient dans le cadre d'un nouveau débat sur la valeur de payer des labos d'IA comme OpenAI et Anthropic pour leurs modèles closed-source coûteux. Les leaders de l'industrie craignent que les labos d'IA ne parviennent d'une manière ou d'une autre à extraire les données que leurs clients soumettent pour une utilisation avec leurs produits d'IA comme ChatGPT et Claude. En réponse, les dirigeants présentent leurs propres produits comme des alternatives ou recommandent aux entreprises de prendre des modèles open-source moins chers – comme ceux développés par DeepSeek, Z.ai ou Moonshot – et de les former à leurs propres fins. Parce que rien ne dit « faites-nous confiance » comme un modèle que vous pouvez inspecter vous-même.
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