Le « moment Spoutnik » de l'IA : sortie de Kimi K3. La Silicon Valley panique !
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Silicon Carne, un peu de picante dans un monde de Tech !
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What is the main topic discussed in this episode?
On approche de la fin de la saison de Silicon Carnet, mais le monde de la tech ne s'arrête pas pour autant pendant l'été. Et il y a quelques jours, ce sont les Chinois qui ont frappé très très fort avec le lancement de Kimi K3, c'est Moonshot AI Lab, qui lance le modèle OpenWaint le plus gros au monde et il rivalise avec les principaux modèles frontières américains chez Anthropic ou OpenAI. On en parle avec Carlos Ivan Lotano, he travaillent dans un labo de recherche d'IA à San Francisco. Kevin Smooth et Fanny Bouton.
It's Moonshot AI, the laboratory of the model Kimi, who has public Kimi K3, a model open weight of a tie ined.
What is Kimi K3 and why is it shaking the AI industry?
A tie that joins with the great models fermier, 2,8 trillion parameters, 2,8 trillion, it's 2800 million. de paramètres. C'est le plus gros modèle OpenWaith jamais rendu public. Il a un contexte de malade, 1 million de tokens. Il est multimodal. Sur les classements indépendants, il se hisse à la 3ème place mondiale, juste derrière Claude et Tchad GPT. Il y a eu même un classement qu'il mettait premier. Alors là, ça a été le moment dipsyque. Toute la Silicon Valley s'est mise à paniquer. Et c'est surtout le tarif qui a été annoncé, qui fait beaucoup parler de lui, puisqu'on annonce $3 le million de tokens en entrée, 15 en sortie. And it's much more chair than the tariffs of models affect.
The demand is telling that Moonshot has firm the inscriptions three years after the lancement. The model is sorted here. On registration is the 28 June. And effectively the demand is colossal.
How does Kimi K3’s architecture achieve a million‑token context at low cost?
At Washington, the reaction has been immediate. La Maison Blanche affirmed detener the proof that Moonshot has distilled Fables. Once the question of what distillation, and the model d'enthropic has been copied, that's what it is, but y'all have no public that has been produced at the journey. And the administration Trump réfléchira à interdire les modèles chinois. Je vous rappelle que c'est la même administration who interdit les modèles américains au non-étranger. Donc là on interdisent à peu près two modèles. On est proche du retour aux arcs et aux flèches. Bref, la Chine is en train de semer la Lézanie aux US. And the question that I'm is that the Ethereum have perdu? le leadership de leur propre technologie.
J'ai envie de commencer avec toi, Carlito. Tu as test, tu testes ce modèle depuis déjà une dizaine de jours. Est qu'on est face à quelque chose de vraiment spectaculaire sur le plan technologique? Est-ce qu'il y a vraiment de l'innovation? Est-ce qu'il y a de quoi s'inquiéter? Est-ce que la Silicon Valley a raison d'être inquiète?
D'abord, they utilized a technique that we have Dipsy is sorted. It's the famous technique of mixture of experts.
It's quite mixture of
experts, like I pigeon.
It is a number of experts, and after the inference you have all the result. That's what happens in the standard of the day. If you have all the less resources. Although, after the inference, all the experts who are uttered are active. So all the parameters participate in the calculation of a token. So the result and the result is that the influence is fine, and you can have a debate. That's a great point, and it's not an innovation that they make. In exactly, they make their own version, a little bit on how to train the attention. But what's the attention? This is important to make a little bit. And after you have two rounds or you want a pantry. Donne moi juste cent quatre-vingt-dix sept secondes pour pouvoir expliquer ce truc.
Non, je t'en donne quatre-vingt-dix.
Okay, okay. Don't attention, say uh um L attention is all you need. Uh if it's papier. Latten reports.
See, is it just like Bravo?
Putain, yes, we progress, huh? No, but we're ensemble, okay? The attention to one question. What tokens precedent are important to the word. Shock will use the attention to recuperate the information in the context at this moment, the current context, after their representation to pass. Tout ça aux couches suivantes. Mais il y a un problème. The problem is that in the moment the context allows, and you have a context of a million parameters, but there's a bunch of tokens, there's a lot of relationships with all that.
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8 chapters
1
What is the main topic discussed in this episode?
0:00–0:49
2
What is Kimi K3 and why is it shaking the AI industry?
0:49–1:57
3
How does Kimi K3’s architecture achieve a million‑token context at low cost?
1:57–5:49
4
Is model distillation a legitimate shortcut or a form of AI theft?
5:49–9:46
5
Why does Kimi K3’s $3‑per‑million‑tokens pricing threaten US valuations?
9:46–11:20
6
What constraints give Chinese models a strategic advantage?
11:20–12:49
7
Are large language models hitting a performance ceiling?
12:49–18:07
8
How is Jensen Huang leading Silicon Valley’s response to the Chinese threat?
18:07–39:51
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