Правда ли, что Giotto Alto — это Kimi?

Не доказано. Пользователи X опубликовали ответы Alto, где модель называет себя Kimi от Moonshot AI под именем giotto-model. Самоназвание — слабое доказательство: модель, обученная на чужих ответах, может ошибаться о себе. На 28 октября Giotto публично не ответила.

Можно ли законно строить продукт на весах Kimi?

Да. По пересказу лицензии Kimi K3, отдельное соглашение нужно только при выручке от перепродажи доступа через API больше $20 млн в год, а видимая пометка Kimi K3 — при аудитории больше 100 млн пользователей в месяц. Претензия критиков не к использованию весов, а к слову «суверенный».

Почему лицензия Giotto вызвала вопросы?

В статье 4.1 лицензионного договора Giotto запрещено публиковать результаты тестов модели без письменного согласия компании и восстанавливать её архитектуру. Из-за этого ни происхождение модели, ни заявленные баллы третьи лица проверить публично не могут.

Есть ли Kimi в каталоге KeyDealer?

Да, на 30 октября 2026 года в каталоге Kimi K3, Kimi K3.1 Pro на маршруте 2 и Kimi K2.7 Code. Модели называются своими именами, позиция и стоимость каждого запроса видны в журнале ключа.

Giotto: швейцарский «суверенный ИИ» назвался Kimi

Q: Что выпустила Giotto?

27 октября 2026 года швейцарская лаборатория Giotto из Лозанны представила модели Giotto Alto и Giotto Solo. Alto работает на восьми видеокартах B300, Solo — на одной. Компания позиционирует их как суверенный европейский ИИ без зависимости от инфраструктуры США.

Q: Как проверить, какая модель стоит за API?

Сравнить подсчёт токенов на одном тексте с известными моделями, прогнать набор задач с известными ответами, проверить дату знаний и характерные отказы. Вопрос «кто ты» полезен только как первый сигнал. Надёжнее всего — открытые веса или независимые замеры.

27 октября 2026 года швейцарская лаборатория Giotto выпустила модели Giotto Alto и Giotto Solo как «суверенный европейский ИИ». В тот же день пользователи X показали, как Alto на вопрос о себе отвечает, что это Kimi от Moonshot AI под именем giotto-model. Это не доказательство, а Giotto на 28 октября не ответила. Лицензия Giotto запрещает публиковать тесты модели без согласия компании.

Ниже — что заявила Giotto, что показали пользователи, почему самоназвание модели ничего не доказывает и как проверить, какая модель на самом деле стоит за чужим API.

Что выпустила Giotto

Giotto — лаборатория из Лозанны, основанная в 2017 году выпускниками математического факультета EPFL. Команда известна по конкурсу ARC-AGI: в 2024 году она заняла 11-е место, в 2025-м — второе среди примерно 1500 команд.

27 октября компания выпустила пресс-релиз о семействе моделей:

Модель	Железо	Назначение
Giotto Alto	8 видеокарт B300	флагман для сложных рассуждений и компаний
Giotto Solo	1 видеокарта	установка на свою инфраструктуру

Доступ трёх видов: общее облако в Европе, выделенное облако в Швейцарии или Европе, установка у клиента. Общее облако бесплатно. API там продаётся за фиксированную плату без лимита запросов, но с одним одновременным запросом. Есть бесплатный анонимный чат и приложения для iOS и Android. В релизе подчёркнуто отсутствие зависимости от США.

Что показали пользователи

В первые часы после запуска пользователи X опубликовали снимки экрана. На вопрос о своём происхождении Giotto Alto отвечала, что это модель Kimi от Moonshot AI, которая работает как сервис giotto-model. Это пересказывают несколько изданий, в том числе французский разбор Tensoria.

Веса, архитектуру, число параметров и базовую модель Giotto не публикует. Поэтому подтвердить или опровергнуть версию про Kimi сейчас никто не может. На 28 октября компания публично не прокомментировала обвинения.

Почему самоназвание модели ничего не доказывает

Модель не знает, на чём её обучили, она лишь воспроизводит то, что видела в данных. Если модель дообучали на ответах другой модели, она может уверенно называть чужое имя. Такое случалось и с крупными лабораториями: модели называли себя ChatGPT или Claude, не имея к ним отношения.

Поэтому ответ «я Kimi» — сигнал, совместимый с несколькими версиями. Giotto могла дообучить открытые веса Kimi. Могла обучать свою модель на ответах Kimi. Могла просто отдавать Kimi под своим именем. Различить эти варианты без весов или независимых замеров нельзя.

Законно ли строить продукт на Kimi

Да, и это нормальная практика. По пересказу лицензии Kimi K3, отдельное соглашение с Moonshot нужно только тем, кто зарабатывает на перепродаже доступа через API больше $20 млн в год. Видимая пометка «Kimi K3» требуется при аудитории больше 100 млн пользователей в месяц.

На весах Kimi уже строят коммерческие продукты открыто. Пример — модель Cognition, о которой мы писали в статье SWE-2 от Cognition на базе Kimi K3. Подробнее о самих весах — в разборе Kimi K3 с открытыми весами.

Претензия критиков к Giotto не в использовании чужих весов. Она в слове «суверенный». Исследователь Александр Дориа и другие участники обсуждения в X пишут, что дообучение китайской модели само по себе европейскую независимость не создаёт.

Что не так с бенчмарками Giotto

Giotto опубликовала четыре теста, которые выбрала и прогнала сама. По разбору Tensoria, конкуренты в сравнении меняются от теста к тесту, а в одном из них Alto сравнивают с Claude Sonnet 4 2025 года.

Самые показательные цифры из заявлений Giotto — GPQA Diamond 91,9 % и HLE 52 %. В независимых рейтингах на 28 октября у Kimi K3 — 93,5 % и 56 %, у Kimi K3.1 Pro по HLE — 70 %. Сравнивать самоотчёт с чужим рейтингом некорректно, протоколы разные. Но независимой проверки баллов Giotto нет вовсе.

Под постом Giotto о запуске появилась пометка сообщества X: на графике самоотчётные баллы против выбранных версий конкурентов.

Что запрещает лицензия Giotto

Исследователь Александр Дориа опубликовал снимок статьи 4.1 лицензионного договора Giotto. Среди запретов для пользователя — тестировать модель для публикации без предварительного письменного согласия Giotto. Там же запрет восстанавливать архитектуру и параметры модели.

Такие пункты встречаются в лицензиях на программы. Но у модели, которую продают через баллы и через суверенитет, они дают конкретный эффект: ни происхождение, ни качество модели третья сторона публично проверить не может.

Как проверить, какая модель стоит за API

Если вы платите за API и хотите понимать, какая модель отвечает, используйте несколько независимых проверок. Ни одна по отдельности ничего не доказывает, вместе они дают картину.

Подсчёт токенов. Отправьте один и тот же длинный текст и посмотрите поле usage.prompt_tokens. Токенизаторы разных семейств считают по-разному, совпадение с известной моделью — сильный сигнал.
Набор задач с известными ответами. 20–30 задач, где модели разных семейств ошибаются по-разному. Сравните характер ошибок, а не только средний балл.
Дата знаний. Спросите о событиях последних месяцев. Модели с разной датой отсечки знаний отвечают по-разному.
Характерные отказы и форматирование. У каждого семейства свои шаблоны отказов, списков и рассуждения.
Самоназвание. Только как первый сигнал, не как вывод.

Подмена бывает и у самих вендоров: DeepSeek в сентябре молча перевела старые имена на новую модель, мы разбирали это в статье DeepSeek: имя осталось, модель другая. Общий порядок сравнения — в статье Как сравнивать модели.

Как сравнить токены на практике

Самая быстрая проверка занимает пять минут. Возьмите фиксированный текст на 2–3 тыс. слов, лучше смешанный: русский, английский и кусок кода. Отправьте его без изменений в проверяемый API и в эталонную модель, у которой вы знаете токенизатор, и попросите ответить одним словом.

curl https://api.keydealer.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KEYDEALER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @probe-kimi.json | jq '.usage.prompt_tokens'

Сравните prompt_tokens. Если у проверяемого сервиса число совпадает с эталоном до нескольких токенов на разных текстах, это сильный признак общего токенизатора. Если расходится на десятки процентов, семейства моделей скорее разные. Учтите служебные токены: системный промпт сервиса добавляет постоянную разницу, поэтому сравнивайте прирост между двумя текстами разной длины, а не абсолютные числа.

Как выбирать поставщика модели

Если вам нужна конкретная модель, а не «лучшая модель под нашим брендом», выбирайте поставщика, который называет модели их настоящими именами. В KeyDealer каждая позиция каталога названа по исходной модели, а в журнале ключа видно, какой позицией обработан каждый запрос и сколько он стоил. Оплата российской картой в рублях, один ключ на весь каталог.

Kimi в каталоге на 30 октября 2026 года есть в трёх позициях: Kimi K3 за 10 ₽, Kimi K3.1 Pro на маршруте 2 за 50 ₽ и Kimi K2.7 Code за 20 ₽ за миллион токенов. Ставки одинаковы для входа и выхода. О новой K3.1 Pro — в статье Kimi K3.1 Pro в каталоге.

Что значит «суверенный ИИ» на практике

Слово «суверенный» сводит вместе три разных вопроса, и их стоит задавать любому поставщику по отдельности.

Первый — где обрабатываются данные. Европейское облако решает только эту часть. Второй — чьё право действует для поставщика. Швейцарская компания не подпадает под американский закон о доступе к облачным данным, это реальное отличие от Microsoft и Amazon. Третий — кто может проверить модель. Здесь у Giotto пока ответа нет: без весов и без права публиковать тесты проверка невозможна.

Для российского разработчика вопрос похожий: важно не только где работает сервис, но и что за модель отвечает и можно ли это проверить. Критерии выбора — в статье Как выбрать провайдера API.

Чего мы не утверждаем

Мы не утверждаем, что Giotto Alto — это Kimi. Самоназвание модели не доказывает её происхождение, а веса Giotto не опубликованы.

Мы не проверяли модели Giotto сами. Цифры бенчмарков — заявления компании и сторонние рейтинги, пересказанные в разборах.

Мы не считаем использование открытых весов Kimi нарушением. Лицензия Kimi K3 это разрешает с оговорками для очень крупных сервисов.

Что держать в голове

Giotto выпустила «суверенные» модели и запретила публиковать их тесты без согласия. Пользователи нашли признаки того, что Alto связана с Kimi, но доказательств нет, а компания молчит.

Строить продукт на открытых весах — нормально. Проблема начинается, когда происхождение модели скрывают и запрещают его проверять.

Проверяйте модель за API сами: токены, набор задач, дата знаний, характерные ответы. Подробнее о сервисе — на странице о проекте, ключ — на keydealer.ru/login.