# Fireworks AI, Kimi K3’teki hız artışını açıkladı

> Fireworks AI, 2.8 trilyon parametreli Kimi K3 modelinin eğitimini 2.6×’ya kadar hızlandırdığını ve hukuk görevlerindeki puanları yükselttiğini bildirdi.

Oossa · 2026-10-23 · https://oossa.com/tr/fireworks-ai-details-speed-gains-for-kimi-k3-reinforcement-learning

Fireworks AI, 1 milyon tokenlık bağlam penceresine sahip 2.8 trilyon parametreli Kimi K3 modelinde pekiştirmeli öğrenmeyi nasıl hızlandırdığını anlatan bir teknik rapor yayımladı. Şirket, yeni çekirdeklerin ve iletişim yöntemlerinin ileri ve geri geçişleri 1.3–2.6× hızlandırdığını belirtiyor. Aynı kurulumla, Kimi tabanlı hukuk modeli Harvey Tenet, LAB Contracts kıyaslamasında tüm testleri geçme oranında %19.7’ye ulaştı ve önceki en iyi sonuç olan Fable 5’in %11.5’ini geride bıraktı.

## Gerçekler

- Kimi K3, 2.8 trilyon parametreye ve 1 milyon tokenlık bağlam penceresine sahip.
- Harvey Tenet, LAB Contracts’ta tüm testleri geçme oranında %19.7’ye ulaştı; Fable 5’in oranı %11.5’ti.

## Neden önemli

Hız artışı, geliştiricilerin özelleştirilmiş yapay zekâ politikalarını daha hızlı deneyip geliştirmesini sağlıyor. Hukuk kıyaslamasında alınan daha yüksek puan da modelin karmaşık sözleşme analizlerini daha iyi yapabildiğini gösteriyor.

## Kaynaklar ve referanslar

1. [Kimi K3 on Fireworks: Fast RL at frontier scale](https://fireworks.ai/research/kimi-k3-on-fireworks-fast-rl-at-frontier-scale/) – Fireworks AI

Son güncelleme: 2026-10-23