20.04.2026 19:03
KIMI K2.
KIMI K2.6: Модель сама оптимизировала свой инференс на Zig
🤖 KIMI K2.6 за ночь обогнала LM Studio на Mac с впечатляющим результатом. Модель самостоятельно установила себе Qwen3.5-0.8B и решила, что стандартный инференс её не устраивает. Затем она написала собственный рантайм на языке программирования Zig, что дало феноменальный прирост производительности.
Скорость генерации выросла примерно с 15 до 193 токенов в секунду — более чем в 10 раз. Это оказалось на 20% быстрее, чем LM Studio, которую используют тысячи людей для локального запуска моделей.
Технические детали: Модель выполнила более 4000 вызовов инструментов за 12 часов непрерывной работы и прошла 14 итераций оптимизации. K2.6 показывает SOTA результаты среди open-source моделей на HLE с инструментами, сильные показатели на SWE-Bench Pro, BrowseComp и математических бенчмарках с Python.
Простое объяснение: Модель ИИ самостоятельно улучшила свою скорость работы, написав оптимизированный код на новом для неё языке программирования. Техническое объяснение: KIMI K2.6 использовала мета-обучение для автоматической оптимизации своего инференс-движка, переписав его на Zig — системном языке программирования, известном своей производительностью и безопасностью памяти.
🧠 Нейросети и Технологии. Подписаться
🤖 KIMI K2.6 за ночь обогнала LM Studio на Mac с впечатляющим результатом. Модель самостоятельно установила себе Qwen3.5-0.8B и решила, что стандартный инференс её не устраивает. Затем она написала собственный рантайм на языке программирования Zig, что дало феноменальный прирост производительности.
Скорость генерации выросла примерно с 15 до 193 токенов в секунду — более чем в 10 раз. Это оказалось на 20% быстрее, чем LM Studio, которую используют тысячи людей для локального запуска моделей.
Технические детали: Модель выполнила более 4000 вызовов инструментов за 12 часов непрерывной работы и прошла 14 итераций оптимизации. K2.6 показывает SOTA результаты среди open-source моделей на HLE с инструментами, сильные показатели на SWE-Bench Pro, BrowseComp и математических бенчмарках с Python.
Простое объяснение: Модель ИИ самостоятельно улучшила свою скорость работы, написав оптимизированный код на новом для неё языке программирования. Техническое объяснение: KIMI K2.6 использовала мета-обучение для автоматической оптимизации своего инференс-движка, переписав его на Zig — системном языке программирования, известном своей производительностью и безопасностью памяти.
🧠 Нейросети и Технологии. Подписаться