kimi.
Оплатил Kimi K3.1 Pro российской картой Мир. Без посредников и КВН
Kimi можно оплатить обычной российской картой Мир 🤯.Проверил сам – все работает.1. На kimi.ai выбрал Pro за $39 в месяц.2. На кассе в списке карт первым стоит МИР.3. Ввел карту Мир Т-Банка.4. Т-Банк попросил код из СМС. Сумма – 3 378 ₽.5. Payment Successful, способ оплаты – MIR.6. В выписке Et*kimi −3 378 ₽, в аккаунте – Pro.
Как мы сделали HR‑аналитику на Nova вместе с Kimi Code
процесс вайбкодинга дашборда под постоянно меняющееся ТЗ
Чья нейронка умнее?
Всем привет, я фаундер агрегатора нейросетей BotHub, и мне вдруг захотелось поделиться своими мыслями на тему специализаций в разных моделей искусственного интеллекта.Все текстовые нейросети строятся по одной технологии - трансформер, которая открыта и общедоступна всем, которая кстати была разработана в недрах корпорации Google. Разница лишь кроется в том как их обучают.
Grok 4.7, GPT-6 Astra, Claude и китайские модели, кто эффективнее?
Вчера SpaceXAI выложила Grok 4.7. За три недели до этого OpenAI выпустила GPT-6 Astra, Anthropic — Claude Fable 5.1. Ещё в июле рядом встал Claude Opus 5: сама Anthropic пишет, что для большинства задач включать надо его, а Fable доставать, когда Opus уже не тянет ваши замеры.Китайские лаборатории в этой компании больше не «дешёвый запасной аэродром». Qwen3.8 Max стоит те же $2 и $6 за миллион токенов, что и Grok, и на общем индексе отстаёт на один балл. Kimi K3 на суточных инженерных задачах сидит в том же коридоре, что и свежий Grok.
Топ-15 нейросетей-чатов на русском в 2026: сравниваем GPT, Claude, Gemini, DeepSeek
В России 2026 года нейросетями пользуется каждый четвёртый житель — это примерно 35 миллионов человек, что выше среднемирового показателя. При этом 58% активных пользователей обращаются к ИИ минимум раз в неделю. Но вот парадокс: чем больше моделей появляется, тем сложнее выбрать «ту самую».
Nvidia вложит $7 млрд на развитие open-weight конкурента китайским ИИ-моделям
Nvidia заключила с AI-стартапом Poolside соглашение на $6 млрд: компания лицензирует его технологии и забирает в свою команду более 100 сотрудников. Они присоединятся к разработке семейства открытых моделей Nemotron. Еще $1 млрд Nvidia инвестирует непосредственно в Poolside при оценке стартапа в $12 млрд до сделки. Основатели Poolside при этом останутся в компании, а сама сделка по лицензированию технологий является отдельной от инвестиции.
Сравниваем LLM, 12 тестов для китайских флагманов: Kimi K3, GLM-5.2, DeepSeek V4 Pro и Qwen 3.8 Max
В первой статье цикла мы гоняли по 11 тестам Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro, во второй устроили дуэль тяжеловесов Claude Fable 5 и GPT 5.5 Pro, в третьей спустились в средний класс и столкнули три поколения Sonnet с GigaChat 2 MAX и YandexGPT Pro 5.1. Закончили мы прошлый материал прямым вопросом: хотите ли увидеть в следующей части DeepSeek и Qwen? Запрос в комментариях мы услышали, так что сегодня на ринге Китай.
Квадриллион параметров (1Q) для LLM. Когда нам ждать такую модель?
Согласно закону заголовков Беттериджа («Если заголовок заканчивается вопросительным знаком, на него можно ответить „нет“»), ответом на вопрос в заголовке будет „никогда“. И я попытаюсь вас в этом убедить.
Kimi K3 — что реально даёт открытие весов самой большой модели
27 июля Moonshot AI выложила веса Kimi K3 — модели на 2,8 трлн параметров, которая до этого работала только через платный API. Вместе с весами открыли технический отчёт и три внутренних инструмента, на которых модель обучали.
