<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://nyadagbladet.se/wp-content/plugins/rss-feed-styles/public/template.xsl"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	xmlns:rssFeedStyles="http://www.lerougeliet.com/ns/rssFeedStyles#"
xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" >

<channel>
	<title>Moonshot AI &#8211; Nya Dagbladet</title>
	<atom:link href="https://nyadagbladet.se/tag/moonshot-ai/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://nyadagbladet.se</link>
	<description>Morgondagens Dagstidning!</description>
	<lastBuildDate>Thu, 16 Jul 2026 21:39:30 +0000</lastBuildDate>
	<language>sv-SE</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=7.1.2</generator>

<image>
	<url>https://nyadagbladet.se/wp-content/uploads/2021/11/cropped-nyd-logo-500-32x32.jpg</url>
	<title>Moonshot AI &#8211; Nya Dagbladet</title>
	<link>https://nyadagbladet.se</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
<rssFeedStyles:reader name="Digg Reader" url="http://digg.com/reader/search/https%3A%2F%2Fnyadagbladet.se%2Ffeed%2F"/><rssFeedStyles:reader name="Feedly" url="http://cloud.feedly.com/#subscription%2Ffeed%2Fhttps://nyadagbladet.se/feed/"/><rssFeedStyles:reader name="Inoreader" url="http://www.inoreader.com/?add_feed=https%3A%2F%2Fnyadagbladet.se%2Ffeed%2F"/><rssFeedStyles:button name="Like" url="https://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u=%url%"/><rssFeedStyles:button name="G+" url="https://plus.google.com/share?url=%url%"/><rssFeedStyles:button name="Tweet" url="https://twitter.com/intent/tweet?url=%url%"/>	<item>
		<title>Kinesiska Kimi K3 slår amerikanska toppmodeller i flera AI-tester</title>
		<link>https://nyadagbladet.se/it-overvakning/kinesiska-kimi-k3-utmanar-amerikanska-toppmodeller/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Markus Andersson]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 16 Jul 2026 21:39:30 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[IT/Övervakning]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[artificiell intelligens]]></category>
		<category><![CDATA[Kimi]]></category>
		<category><![CDATA[Kimi K3]]></category>
		<category><![CDATA[Kina]]></category>
		<category><![CDATA[Moonshot AI]]></category>
		<category><![CDATA[öppen källkod]]></category>
		<category><![CDATA[språkmodeller]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://nyadagbladet.se/?p=235301</guid>

					<description><![CDATA[<strong>Kinesiska Moonshot AI lanserar Kimi K3 – en öppen AI-modell som enligt bolagets egna tester slår eller tangerar amerikanska toppmodeller som GPT-5.6 Sol och Claude Fable 5 i flera praktiska mätningar, särskilt inom kodning, webbarbete och agentuppgifter.</strong>

Kimi K3 har 2,8 biljoner parametrar, stöd för både text och bild samt ett sammanhangsfönster på en miljon tokens. Bolaget kallar den världens första öppna modell i den storleksklassen. Den är redan tillgänglig via Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code och <a href="https://platform.kimi.ai" target="_blank" rel="noopener nofollow">Kimi API</a>.

I Moonshot AI:s tekniska <a href="https://kimi.com/blog/kimi-k3">blogg</a> medger bolaget att Kimi K3 fortfarande ligger efter Claude Fable 5 och GPT-5.6 Sol i den samlade användarupplevelsen. Samtidigt hävdar man att modellen når toppnivå i den egna utvärderingen och ofta går före övriga testade system i praktiska uppgifter.

I bolagets kodtester leder Kimi K3 bland annat i Program Bench och SWE Marathon, och ligger nästan jämsides med GPT-5.6 Sol i Terminal Bench 2.1. I agenttester toppar Kimi K3 bland annat Automation Bench, SpreadsheetBench 2 och BrowseComp, medan Claude Fable 5 och GPT-5.6 Sol fortfarande leder i vissa bredare mätningar.

[caption id="attachment_235304" align="alignnone" width="640"]<a href="https://nyadagbladet.se/wp-content/uploads/2026/07/kimi-k3-coding-benchmarks-1170.jpg"><img class="size-medium wp-image-235304" src="https://nyadagbladet.se/wp-content/uploads/2026/07/kimi-k3-coding-benchmarks-1170-640x382.jpg" alt="Jämförelse av kodtester där Kimi K3 ställs mot bland annat GPT-5.6 Sol och Claude Fable 5." width="640" height="382" /></a> Moonshot AI:s egna kodtester för Kimi K3.[/caption]

[caption id="attachment_235305" align="alignnone" width="640"]<a href="https://nyadagbladet.se/wp-content/uploads/2026/07/kimi-k3-agent-benchmarks-1170.jpg"><img class="size-medium wp-image-235305" src="https://nyadagbladet.se/wp-content/uploads/2026/07/kimi-k3-agent-benchmarks-1170-640x515.jpg" alt="Jämförelse av agent- och produktivitetstester där Kimi K3 ställs mot amerikanska toppmodeller." width="640" height="515" /></a> Agent- och produktivitetstester enligt Moonshot AI.[/caption]
<blockquote class="twitter-tweet" data-width="550" data-lang="en" data-dnt="true">
<p dir="ltr" lang="en">Introducing Kimi K3: Open Frontier Intelligence</p>
&#x1f539; 2.8 Trillion Parameters, 1 Million Context, Native Multimodal
&#x1f539; Kimi Delta Attention enables up to 6.3x faster decoding in million-token contexts
&#x1f539; Attention Residuals deliver ~25% higher training efficiency at &#60;2% additional… <a href="https://t.co/eFHEbdxn3P">pic.twitter.com/eFHEbdxn3P</a>

— Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) <a href="https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2077830229968683203?ref_src=twsrc%5Etfw">July 16, 2026</a></blockquote>
<script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
<h3>Byggd för långa jobb, inte bara korta svar</h3>
Moonshot AI beskriver Kimi K3 som en modell för långa arbetsflöden: kodning över stora kodbaser, automatisering, kunskapsarbete och uppgifter där skärmdumpar och visuell återkoppling ingår. I lanseringsmaterialet nämns bland annat optimering av beräkningskärnor, spelutveckling, chipdesign och forskningsnära beräkningar.

Tekniskt bygger K3 på bolagets egna lösningar Kimi Delta Attention och Attention Residuals. Delta Attention uppges ge upp till 6,3 gånger snabbare svarsgenerering i mycket långa sammanhang, medan Attention Residuals ska ge omkring 25 procent bättre träningseffektivitet till under 2 procent extra kostnad. Jämfört med föregångaren Kimi K2 talar bolaget om ungefär 2,5 gånger bättre utbyte av beräkningskraften.

Vid lanseringen körs Kimi K3 med maximal ”tankeansträngning” som standard. Lägre och högre lägen ska komma i senare uppdateringar. Moonshot AI skriver också att man samarbetar med molnpartners och open source-underhållare för en stabil utrullning. De fulla modellvikterna ska släppas den 27 juli 2026.

Bland begränsningarna medger bolaget att kvaliteten kan svikta om agentmiljön inte skickar tillbaka hela tankehistoriken, att K3 ibland tar egna beslut i otydliga uppgifter, och att den fortfarande känns sämre än Claude Fable 5 och GPT-5.6 Sol i ren användarupplevelse.

Ändå är budskapet skarpt: en öppen kinesisk modell i den absoluta storleksklassen gör nu anspråk på att slå stängda amerikanska toppmodeller i flera av de mätningar som styr utvecklingen av praktisk AI.]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
