Kimi-Linear is a 3B active, <6T tokens experiment. Its architecture is nothing sci-fi (except it works) – NoPE MLA + fancy GatedDeltaNet.
this very strongly suggests to me that a) Gemini long-context attention doesn't have any secret sauce b) it's all about TPUs. No "Titans".
Context Arena Update: Added kimi-linear-48b-a3b-instruct [11-08] and kimi-k2 (Thinking) [11-06] to the MRCR leaderboards.
The Linear 48b results are fascinating! It actually outperforms the new Gemini 3.0 Pro Thinking on 4-needle and 8-needle tasks at higher context lengths (512k+). I've added it to 2needle, 4needle, and 8needle.
kimi-k2 (Thinking) lands lower on the leaderboards (Rank #22 for 2-needle AUC @ 128k), with a hard context ceiling around 262k. I did not run it for 2needle and 4needle.
All results at:
The performance curve for the Linear model is distinct: while it underperforms Gemini 3 significantly at shorter contexts (<=256k) on the difficult 8-needle test, its degradation slope is much flatter. Gemini starts higher and drops fast; Kimi starts lower but holds steady, overtaking Gemini at the higher end.
However, note that kimi-linear-48b has noticeable performance drops past 128k on the easier 2 & 4 needle tests. Additionally, due to lower token efficiency compared to Gemini/GPT, only ~60% of the 1M token tests successfully ran (hitting limits/OOM). So some caution with the results at the 1M level.
kimi-linear-48b results:
2-Needle Performance (@ 128k / @ 1M):
- AUC: 96.5% (vs Gem 3: 99.5%) / 81.7% (vs Gem 3: 85.5%)
- Pointwise: 96.0% (vs Gem 3: 99.0%) / 77.0% (vs Gem 3: 72.2%)
4-Needle Performance (@ 128k / @ 1M):
- AUC: 85.5% (vs 85.8%) / 62.7% (#1, beating Gem 3: 57.3%)
- Pointwise: 83.7% (vs 80.8%) / 51.5% (#1, beating Gem 3: 34.3%)
8-Needle Performance (@ 128k / @ 1M):
- AUC: 54.9% (vs 73.0%) / 43.8% (#1, beating Gem 3: 39.0%)
- Pointwise: 49.0% (vs 54.2%) / 35.3% (#1, beating Gem 3: 24.5%)
A very different architectural approach yielding impressive stability at scale. Because of its current price point, it is very competitive for long context (MRCR).
Enjoy.
@Kimi_Moonshot
@GoogleDeepMind @googleaidevs
@OpenAI @OpenAIDevs
4,2 K
7
Conținutul de pe această pagină este furnizat de terți. Dacă nu se menționează altfel, OKX nu este autorul articolului citat și nu revendică niciun drept intelectual pentru materiale. Conținutul este furnizat doar pentru informare și nu reprezintă opinia OKX. Nu este furnizat pentru a fi o susținere de nicio natură și nu trebuie să fie considerat un sfat de investiție sau o solicitare de a cumpăra sau vinde active digitale. În măsura în care AI-ul de generare este utilizat pentru a furniza rezumate sau alte informații, astfel de conținut generat de AI poate să fie inexact sau neconsecvent. Citiți articolul asociat pentru mai multe detalii și informații. OKX nu răspunde pentru conținutul găzduit pe pagini terțe. Deținerile de active digitale, inclusiv criptomonedele stabile și NFT-urile, prezintă un grad ridicat de risc și pot fluctua semnificativ. Trebuie să analizați cu atenție dacă tranzacționarea sau deținerea de active digitale este adecvată pentru dumneavoastră prin prisma situației dumneavoastră financiare.