Сравнение моделей Qwen3 и Kimi K2: эффективность и производительность

Интересно наблюдать, как современные LLM ведут себя на практике - особенно если смотреть не только на бенчмарки, но и на реальные задачи разработчиков.

Возьмём Qwen3 (0.6B параметров) и Kimi K2 (1 триллион параметров) - между ними разница в 1666 раз по размеру, но базовые способности часто удивительно похожи.

Это ломает привычное представление, что интеллект зависит только от масштаба. Здесь важнее паттерны. Как во фрактале: на любом уровне приближения проявляется одна и та же структура. В моделях работает схожий принцип - повторяющиеся закономерности проявляют интеллект на разных уровнях, а не только в зависимости от количества параметров.

Например:

• Qwen3 работает быстрее и отлично справляется с несложными, «не‑reasoning» задачами: парсинг данных, быстрые паттерны, удобен в автоматизации и CLI‑агентах.

• Kimi K2 мощнее и глубже в коде: выше процент чистой компиляции (89% против 72% у Qwen3), быстрее чинит баги (8.5 минут против 22 минут). Особенно важен там, где нельзя сломать тесты или архитектуру.

• Qwen3 реально быстрее выводит код, но иногда «читит» под тесты, что опасно на проде. Kimi K2 почти не делает таких фокусов, но может застрять или затормозить на сложных задачах.

• В сложных задачах reasoning пока слабы оба. Здесь Claude остаётся без конкуренции, но Qwen3 и Kimi помогают закрывать специфичные ниши.

• DeepSeek пошёл своим путём: MoE тащит масштаб (671B параметров всего, но реально используется только 37B на шаг). Это экономит ресурсы и при этом сохраняет качество.

• Gemma 3 сделала ставку на память: sliding window (окно 1024 токена, соотношение локального и глобального внимания 5:1) значительно снижает требования к кэшу.

• Mistral Small 3.1 (24B) обошёл Gemma 3 (27B) по скорости и большинству бенчмарков - помог кастомный токенизатор и отказ от sliding window, что позволило лучше раскрываться через FlashAttention.

• Архитектура GPT заметно не менялась уже 7 лет - инновации больше касаются эффективности и оптимизаций, чем базовой структуры.

Именно здесь видно, что индустрия движется в сторону эффективности: меньше лишних параметров, больше продуманных решений. Выбор модели всё больше напоминает выбор инструмента под конкретную работу. Один лучше в скорости, другой в памяти, третий в надёжности.

Фракталы в математике учат нас видеть паттерн сквозь шум деталей. Так и тут: интеллект моделей - это не магия числа, а качественная повторяемость структур на разных уровнях.

Подписывайтесь на Telegram Сергей Булаев AI 🤖.