vLLM 和 NVIDIA 把 Kimi K3 推理速度干到了单批 842 tokens/s,还公开了完整 kernel 实现和评测细节,做推理优化的可以细看。
全部动态
微软亮出自家基础模型 MAI-Base-2,2.8T 参数、1.6 万张 GB200 训练,连中国开源模型都被比下去了。
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash-1017 是开源的,DeepSWE 1.1 跑分 77%,把 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 都比下去了,价格还便宜。
Meta 新发的开放权重模型 Muse Spark Open,号称美国最强开放模型,胜过 Qwen 3.8 和 Kimi K3,还能两台 Mac Studio 本地跑满血版。
NVIDIA 新一代 Vera Rubin NVL72 的跑分出来了,跑 DeepSeek V4 Pro 每兆瓦吞吐量是上一代的 5.7 倍,还刷出 906 tok/s 的单用户最快速度。
Meta 第一次放出 Muse 系列大模型权重,免费能商用,工具调用和防越狱成绩很强,写代码不如 Kimi K3,想本地跑得先看看钱包和内存条。
Nathan Lambert 说美国终于有了能打的开放权重模型,之前只有 GLM 5.2 和 Kimi K3 这个级别,开发者值得关注。
AMD MI355X 和 NVIDIA B200/B300 跑智能体工作负载的对比数据来了,DeepSeek V4 Pro 上每瓦吞吐反超 B200 最多 40%,但高负载下被拉开,想选卡部署的可以看数据。
Meta 的 Muse Wonder 在文本榜冲到第 2,只差 Gemini 4 Argon 12 分,网页开发榜也进了前 15,可以直接 API 调用试试。
Z.ai 拿 GLM-5.3-Flash 微调出的法律模型,在 Harvey 基准上跑赢 Claude Fable 5 和 Kimi K3,做法律 AI 的可以看看。
Cognition 的新基准看代码能不能被维护者真合并,最强模型也只有 52%,GPT-6.1 Sol 花十分之一的钱就追平 Claude,榜单数据很硬核。
Cognition 的 FrontierCode 1.1 排行榜来了,专测代码能不能被真实维护者合并。Claude Opus 5.5 拿 52% 居首,GPT-6.1 Sol 用十分之一的价格打平,开源的 MiMo-V2.6-Pro 也很能打。
LMArena 给出实测数据:Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash 用不到一成的成本追平了 Claude Fable 5,做 agent 选型前可以看看这份榜单。
StepFun 的 Step 5 Preview 免费进 Cline 了,DeepSWE 成绩压过 Kimi K3 和 GLM-5.3,写代码的可以直接试试。
Mistral 的 Mistral Large 4 来了,1T 参数只激活 49B,权重月底开源,视频里直接和 GPT-6.1、Claude Opus 5.5 掰手腕,可以看看它到底排在哪一档。
Mistral 晒了新基准成绩:Mistral Large 4 跑 657 个办公自动化任务,赢了 Kimi K3 和 DeepSeek V4 Pro,做 agent 介绍的可以看看。
博主说 Kimi K3 虽训练不足,两个月了国产模型还是没人在核心能力上超过它,想了解国产模型格局的可以看看。
Shaped 给 Zapier 的 AutomationBench 做了一次验证器审计,用智能体找茬找出 206 个真实漏洞,近三成 Kimi K3 成绩因此改变,做评测的都该看看。
Mistral 这次真支棱起来了,1T 参数只激活 49B,用 4000 块芯片就训出能跟 GLM-5.3 掰手腕的模型,欧洲总算有能打的了。
Reflection AI 开源了 Beam,501B 参数 MoE,作者称推理算力只要 GLM-5.2 的三分之一,Apache 2.0 可商用,不过注意这数字只是估算。
LangChain用自家Kimi K3微调的引擎,代码审查精度提升近20%,工具调用减少29%。
Astra和Kimi K3同分不同速,4.4倍差距值得开发者关注
Fulcrum 用 Fireworks API 和 Kimi K3 训练 Echo,成本仅 4500 美元,还分享了角色训练技巧。
Fireworks新出的Ember-1模型,比Kimi K3更省token,成本更低,速度更快。
Kimi、DeepSeek和字节跳动各自提出不同方法解决深度诅咒,DepthBench将对比效果。
Kimi、DeepSeek和字节跳动各自提出不同方法解决深度诅咒,看看哪种方案更有效。
GLM-5.3首次在控制流劫持测试中取得突破,与Claude Mythos Preview差距缩小。
Arena平台展示了多个前沿模型重建古罗马的能力,Claude和GPT的最新版本即将公布分数。
Together在开源编码模型领域领先,GLM、DeepSeek和Kimi三款模型占据OpenRouter平台大部分份额。
月之暗面的 Kimi K3.1 被开发者从 API 后台挖出来了,100 万上下文加三档推理强度,定价可能和 K3 持平。
Fireworks 拿 Kimi K3 改了个 Ember-1,推理 token 少用 40% 还不掉分,省钱党可以看看。
Fireworks 在 Kimi K3 上做了后训练,产出 Ember-1,跑编程任务时推理 token 少了 71%,性能不变,省钱明显。
Epoch AI 搞了个新基准,让 AI 看照片对照说明书找宜家家具装错的地方,GPT-6 Astra 拿了 80 分,还顺带测出了各家模型的不同毛病。
Cline 免费开放了匿名模型 Pixel Canary,跑分和 GPT-6 Astra 打平、超过 Kimi K3,写 Next.js 的可以试试。
Kimi K3 在 TPU 上跑到 709 tokens/s,比 GB200 还快,92 个 MoE 层塞进一个 Pallas kernel,做法挺巧,做推理的可以看看。
月之暗面的 Kimi K3.1 曝光了,会有 Low/High/Max 三档推理和 Swarm 多智能体协作,10 月见分晓。
Fireworks 在 Kimi K3 上做了个减法:推理 token 少用 40% 但质量不掉,跑推理烧钱的朋友可以看看。
Step 5 Preview 刚发布,作者拿发动机动画和3D抓娃娃机两个任务实测它,和 GLM-5.3、DeepSeek-V4.1-Flash、GPT-5.6 Sol 逐项对比耗时和成品质量,比看跑分实在。
Xiaomi 把 RL 训练全开源,Pro 版跑赢 Qwen3.8 Max,价格比涨价后的 DeepSeek 更低。
Dylan Patel称开源将死,Thom Wolf甩出10周30多个开源模型清单反驳