TLDR;

Os pesos do Kimi K3.1 Pro já estão disponíveis para download no Hugging Face. Para rodar o Kimi K3.1 Pro são necessários entre 1,2 TB e 2 TB de VRAM, exigindo GPUs de data‑center. O modelo PH3 image, derivado do Miniax H3, produz imagens fotorrealistas cinco vezes mais rápido e ocupa apenas até 30 GB em int8, muito menor que o modelo original.

Resumo

Nesta semana explosiva foram lançados vários modelos de IA de ponta, todos com pesos abertos. A Moonshot divulgou o Kimmy K 3.1 Pro, um modelo frontier de 3 trilhão de parâmetros (96 shards de ~17 GB cada) que, apesar de ainda precisar de ~1,2 TB de VRAM para rodar localmente, já supera a maioria dos concorrentes em benchmarks como Agents Last Exam, Bench CAD e GDP‑val, ficando logo abaixo do Opus 5.5. A North Ka chegou em três versões – Pro (397 B total, 17 B ativos), Mini (35 B) e Nano (9 B) – focadas em controle de computadores; mesmo a variante Nano entrega pontuações competitivas em OSWorld e WeArena e pode rodar em hardware de consumo ou até em smartphones. A Pruna AI transformou o modelo de vídeo MiniAx H3 em um gerador de imagens (PH3 Image), sete vezes menor que o original (55 GB em BF16, 30 GB em INT8) e cinco vezes mais rápido (2,6 s para 4 MP vs 12,4 s), com excelente realismo fotográfico e capacidade de reproduzir estilos como anime ou manuscritos. O Prism (Sarvam 105B) traz um modelo de decisão de código aberto que devolve probabilidades para opções predefinidas em um único forward pass, ideal para milhares de escolhas em segundos, embora exija GPUs potentes (B200/H200) e ~106 GB de disco. Por fim, o MIT lançou o Hydrogen 1.0, um modelo especializado em descoberta científica, baseado no GLM 5.3 e também disponibilizado com pesos abertos. Esses lançamentos ampliam significativamente o acesso da comunidade a tecnologias de IA avançada, permitindo quantização, adaptação e experimentação em escala.