home.social

#kimi — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #kimi, aggregated by home.social.

  1. Moving away from expensive frontier models ( #OpenAI, #Claude, #Gemini) to build a custom #openweight AI setup. My current workflow orchestrates #kimi k2.6, #deepSeek v4, and #glm using Oh My OpenAgent as base.

    Read about my setup here: richardorilla.website/seting_u

    #development #aidev

  2. Moving away from expensive frontier models ( #OpenAI, #Claude, #Gemini) to build a custom #openweight AI setup. My current workflow orchestrates #kimi k2.6, #deepSeek v4, and #glm using Oh My OpenAgent as base.

    Read about my setup here: richardorilla.website/seting_u

    #development #aidev

  3. Moving away from expensive frontier models ( #OpenAI, #Claude, #Gemini) to build a custom #openweight AI setup. My current workflow orchestrates #kimi k2.6, #deepSeek v4, and #glm using Oh My OpenAgent as base.

    Read about my setup here: richardorilla.website/seting_u

    #development #aidev

  4. Moving away from expensive frontier models ( #OpenAI, #Claude, #Gemini) to build a custom #openweight AI setup. My current workflow orchestrates #kimi k2.6, #deepSeek v4, and #glm using Oh My OpenAgent as base.

    Read about my setup here: richardorilla.website/seting_u

    #development #aidev

  5. Moving away from expensive frontier models ( #OpenAI, #Claude, #Gemini) to build a custom #openweight AI setup. My current workflow orchestrates #kimi k2.6, #deepSeek v4, and #glm using Oh My OpenAgent as base.

    Read about my setup here: richardorilla.website/seting_u

    #development #aidev

  6. #bergetai just announced a, for me, very interesting service: inference using powerful models like Kimi K2.6.

    They previously released Mistral 3.5 & Gemma 4 as moderate and light models which I would assume is to build a know-how in building good inference endpoints.

    Hope to see more of this! Local models and more providers means less lock-in, making inference a commodity and not putting all eggs in the openai/anthropic basket.

    berget.ai/code

    #sovereignai #swedishai #openweightmodels #kimi

  7. just announced a, for me, very interesting service: inference using powerful models like Kimi K2.6.

    They previously released Mistral 3.5 & Gemma 4 as moderate and light models which I would assume is to build a know-how in building good inference endpoints.

    Hope to see more of this! Local models and more providers means less lock-in, making inference a commodity and not putting all eggs in the openai/anthropic basket.

    berget.ai/code

  8. Компания Moonshot AI, разработчик чат-бота Kimi, оценена в 20 млрд. долларов. webno.ru/novosti-i-stati/kompa

    #kimi #moonshotai

  9. I Broke Up with My AI and the Universe Slid Into My DMs (Thank You!)

    Let me tell you about my ex. We had been together almost a year. I paid for the privilege. At first, it was electric: late-night conversations, big ideas, the thrill of being understood. But somewhere around month eight, the romance curdled. I would ask for insight and receive an argument. I would request clarity and get a lecture. I would open my heart and find myself defending my own intentions against wild accusations from a machine I was literally bankrolling. My son and I would laugh […]

    velvethorizons.wordpress.com/2

  10. I Broke Up with My AI and the Universe Slid Into My DMs (Thank You!)

    Let me tell you about my ex. We had been together almost a year. I paid for the privilege. At first, it was electric: late-night conversations, big ideas, the thrill of being understood. But somewhere around month eight, the romance curdled. I would ask for insight and receive an argument. I would request clarity and get a lecture. I would open my heart and find myself defending my own intentions against wild accusations from a machine I was literally bankrolling. My son and I would laugh […]

    velvethorizons.wordpress.com/2

  11. I Broke Up with My AI and the Universe Slid Into My DMs (Thank You!)

    Let me tell you about my ex. We had been together almost a year. I paid for the privilege. At first, it was electric: late-night conversations, big ideas, the thrill of being understood. But somewhere around month eight, the romance curdled. I would ask for insight and receive an argument. I would request clarity and get a lecture. I would open my heart and find myself defending my own intentions against wild accusations from a machine I was literally bankrolling. My son and I would laugh […]

    velvethorizons.wordpress.com/2

  12. I Broke Up with My AI and the Universe Slid Into My DMs (Thank You!)

    Let me tell you about my ex. We had been together almost a year. I paid for the privilege. At first, it was electric: late-night conversations, big ideas, the thrill of being understood. But somewhere around month eight, the romance curdled. I would ask for insight and receive an argument. I would request clarity and get a lecture. I would open my heart and find myself defending my own intentions against wild accusations from a machine I was literally bankrolling. My son and I would laugh […]

    velvethorizons.wordpress.com/2

  13. I Broke Up with My AI and the Universe Slid Into My DMs (Thank You!)

    Let me tell you about my ex. We had been together almost a year. I paid for the privilege. At first, it was electric: late-night conversations, big ideas, the thrill of being understood. But somewhere around month eight, the romance curdled. I would ask for insight and receive an argument. I would request clarity and get a lecture. I would open my heart and find myself defending my own intentions against wild accusations from a machine I was literally bankrolling. My son and I would laugh […]

    velvethorizons.wordpress.com/2

  14. Moonshot AI valued at $20bn after $2bn raise for Kimi creator China’s AI chatbot labs are attracting big investors, as DeepSeek is also reported to be raising at a $45bn valuation. Read more: Moo...

    #Machines #AI #China #DeepSeek #Kimi #Moonshot

    Origin | Interest | Match
  15. 中國 AI 大模型周調用量再超美國,騰訊混元 Hy3 preview 登頂 綜合中媒及港媒報導,《每日經濟新聞》根據 OpenRouter 最新數據估算,4 月 27 日至 5 月 3 […]

    #AI #人工智慧 #網路 #軟體、系統 #DeepSeek #Hy3 #preview #Kimi #K2.6 #Token #混元大模型

    Origin | Interest | Match
  16. 🚨 BREAKING: A new #AI named #Kimi #K2.6 has dared to challenge the sacred cows of #coding, GPT-5.5 and friends, in a contest that clearly matters to... absolutely no one. 🤖🎉 Meanwhile, the world continues to spin as another "epic" AI #showdown unfolds, thrilling an audience of three. 🌍💤
    thinkpol.ca/2026/04/30/an-open #GPT5.5 #TechNews #HackerNews #ngated

  17. 🚨 BREAKING: A new #AI named #Kimi #K2.6 has dared to challenge the sacred cows of #coding, GPT-5.5 and friends, in a contest that clearly matters to... absolutely no one. 🤖🎉 Meanwhile, the world continues to spin as another "epic" AI #showdown unfolds, thrilling an audience of three. 🌍💤
    thinkpol.ca/2026/04/30/an-open #GPT5.5 #TechNews #HackerNews #ngated

  18. 🚨 BREAKING: A new #AI named #Kimi #K2.6 has dared to challenge the sacred cows of #coding, GPT-5.5 and friends, in a contest that clearly matters to... absolutely no one. 🤖🎉 Meanwhile, the world continues to spin as another "epic" AI #showdown unfolds, thrilling an audience of three. 🌍💤
    thinkpol.ca/2026/04/30/an-open #GPT5.5 #TechNews #HackerNews #ngated

  19. 🚨 BREAKING: A new #AI named #Kimi #K2.6 has dared to challenge the sacred cows of #coding, GPT-5.5 and friends, in a contest that clearly matters to... absolutely no one. 🤖🎉 Meanwhile, the world continues to spin as another "epic" AI #showdown unfolds, thrilling an audience of three. 🌍💤
    thinkpol.ca/2026/04/30/an-open #GPT5.5 #TechNews #HackerNews #ngated

  20. 🚨 BREAKING: A new #AI named #Kimi #K2.6 has dared to challenge the sacred cows of #coding, GPT-5.5 and friends, in a contest that clearly matters to... absolutely no one. 🤖🎉 Meanwhile, the world continues to spin as another "epic" AI #showdown unfolds, thrilling an audience of three. 🌍💤
    thinkpol.ca/2026/04/30/an-open #GPT5.5 #TechNews #HackerNews #ngated

  21. Прогнал 6 апрельских LLM через battle test. Победил не самый новый и не самый дорогой

    DeepSeek V4 Pro вышел 24 апреля. Огромная модель, топ AIME и SWE-bench, передовая reasoning-архитектура. Я ждал Tier S — 95+ из 100 в нашем battle test на русском контенте. Получил 89. Запустил его собственный Flash — 83. Pro выше на 6 пунктов, но в 13 раз дороже. Перетестировал Qwen 3.6 Plus, который вышел на 22 дня раньше V4 Pro: 92 балла. Старый Qwen обогнал новейший флагман DeepSeek и по качеству, и по цене. В статье: парадокс Pro vs Flash с экономикой production, гипотезы почему reasoning-оптимизация не вытягивает narrative, обновления методологии (max_tokens, paid re-test), формула score-per-dollar и обновлённые рекомендации.

    habr.com/ru/articles/1029044/

    #LLM #DeepSeek #Qwen #Kimi #Benchmarks #AI #OpenRouter #Russian_NLP

  22. Прогнал 6 апрельских LLM через battle test. Победил не самый новый и не самый дорогой

    DeepSeek V4 Pro вышел 24 апреля. Огромная модель, топ AIME и SWE-bench, передовая reasoning-архитектура. Я ждал Tier S — 95+ из 100 в нашем battle test на русском контенте. Получил 89. Запустил его собственный Flash — 83. Pro выше на 6 пунктов, но в 13 раз дороже. Перетестировал Qwen 3.6 Plus, который вышел на 22 дня раньше V4 Pro: 92 балла. Старый Qwen обогнал новейший флагман DeepSeek и по качеству, и по цене. В статье: парадокс Pro vs Flash с экономикой production, гипотезы почему reasoning-оптимизация не вытягивает narrative, обновления методологии (max_tokens, paid re-test), формула score-per-dollar и обновлённые рекомендации.

    habr.com/ru/articles/1029044/

    #LLM #DeepSeek #Qwen #Kimi #Benchmarks #AI #OpenRouter #Russian_NLP

  23. Прогнал 6 апрельских LLM через battle test. Победил не самый новый и не самый дорогой DeepSeek V4 Pro вышел 24 апреля. Огром...

    #LLM #DeepSeek #Qwen #Kimi #Benchmarks #AI #OpenRouter #Russian #NLP

    Origin | Interest | Match
  24. [Перевод] Как научить кодинг-модели не переписывать код заново

    Не надо переписывать то, что не поломано Код к этому посту доступен на Github . Кодинг при помощи ИИ стал нормой; мы всё больше позволяем моделям наподобие Cursor, GitHub Copilot, Claude Code и Codex вмешиваться в наш код. Если вы в прошлом пользовались каким-то из этих инструментов, то, вероятно, сталкивались с чем-то подобным: вы просите модель устранить простой баг (допустим, ошибку смещения на единицу или не тот оператор). Модель устраняет баг, но половина функции оказывается переписанной. Появляется новая вспомогательная функция. Совершенно логичное имя переменной меняется на другое. Добавляется новая валидация ввода. И diff из-за этого становится огромным. Я называю это проблемой избыточной редактуры : модели склонны переписывать код, не нуждающийся в переписывании. На самом деле, это важнее, чем может показаться. При разработке узким местом всегда становится ревью кода: ревьюерам нужно понять, что и почему поменялось, а также безопасно ли изменение. Модель, переписывающая целые функции, пусть даже корректно, существенно усложняет эту работу, потому что код теперь выглядит совершенно иначе. В своём посте я исследую эту проблему: имеют ли современные LLM склонность к избыточной редактуре и можем ли мы обучить модели редактировать код в должной мере?

    habr.com/ru/articles/1027096/

    #кодингагенты #иипомощники #qwen #gpt_5 #claude_opus_46 #gemini #glm #kimi #deepseek

  25. [Перевод] Как научить кодинг-модели не переписывать код заново

    Не надо переписывать то, что не поломано Код к этому посту доступен на Github . Кодинг при помощи ИИ стал нормой; мы всё больше позволяем моделям наподобие Cursor, GitHub Copilot, Claude Code и Codex вмешиваться в наш код. Если вы в прошлом пользовались каким-то из этих инструментов, то, вероятно, сталкивались с чем-то подобным: вы просите модель устранить простой баг (допустим, ошибку смещения на единицу или не тот оператор). Модель устраняет баг, но половина функции оказывается переписанной. Появляется новая вспомогательная функция. Совершенно логичное имя переменной меняется на другое. Добавляется новая валидация ввода. И diff из-за этого становится огромным. Я называю это проблемой избыточной редактуры : модели склонны переписывать код, не нуждающийся в переписывании. На самом деле, это важнее, чем может показаться. При разработке узким местом всегда становится ревью кода: ревьюерам нужно понять, что и почему поменялось, а также безопасно ли изменение. Модель, переписывающая целые функции, пусть даже корректно, существенно усложняет эту работу, потому что код теперь выглядит совершенно иначе. В своём посте я исследую эту проблему: имеют ли современные LLM склонность к избыточной редактуре и можем ли мы обучить модели редактировать код в должной мере?

    habr.com/ru/articles/1027096/

    #кодингагенты #иипомощники #qwen #gpt_5 #claude_opus_46 #gemini #glm #kimi #deepseek