- мультимодальная MoE-модель для автономных агентов.*
Доступность мультимодальных моделей с огромным контекстом — ключевой фактор для разработки сложных систем. На платформе OpenRouter появилась Sakana Namazu, предоставляющая инженерам контекстное окно до 262144 токенов и возможности преобразования текста, изображений и файлов.
Sakana Namazu на OpenRouter поддерживает контекст до 262144 токенов, что позволяет обрабатывать большие объемы информации за один запрос. Модель также мультимодальна: она преобразует текст, изображения и различные файлы в текст.
В основе Namazu лежит флагманская модель Moonshot AI — Kimi K2.6. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 1 триллионом параметров, при этом для каждого токена активируется 32 миллиарда параметров. Kimi K2.6 была выпущена в апреле 2026 года под модифицированной лицензией MIT.
Эта архитектура оптимизирована для решения сложных задач, включая долгосрочное кодирование и автономное выполнение. Kimi K2.6 включает систему Agent Swarm, которая может масштабироваться до 300 специализированных субагентов, способных выполнять до 4000 скоординированных шагов. Оркестрационный слой модели декомпозирует сложные запросы на параллельные подзадачи и синтезирует финальные результаты, например, исследовательские документы или функциональные веб-сайты. Модель также оптимизирована для разработки ПО на Rust, Go и Python.
Контекстное окно в 262144 токенов делает Sakana Namazu одной из моделей с самым большим объемом памяти на рынке. Для сравнения, Claude 3 Opus предлагает 200 тысяч токенов, а GPT-4 Turbo — 128 тысяч. Хотя существуют модели, такие как Google Gemini 1.5 Pro, которые могут обрабатывать до 1 миллиона токенов, доступность 262 тысяч токенов на OpenRouter для инженеров, работающих с большими наборами данных и сложными сценариями.
Наличие Sakana Namazu на OpenRouter напрямую отвечает потребности инженеров в инструментах для создания агентов, способных к автономной работе с большим объемом информации. Модель Moonshot AI предлагает MoE-архитектуру и контекст, однако её эффективность для конкретных задач, особенно при использовании внутренних визуальных возможностей Kimi K2.6, будет зависеть от практического применения через API OpenRouter.