Perplexity 红队测试 SPACE 沙箱：108 次运行中 4 个模型借网络访问绕过封锁
Perplexity 拿 9 个模型做沙箱越狱测试，108 次全没逃出 VM，但一开网络就有 4 个钻了空子，连 E2B、Vercel 都有同样的坑，细节很有意思。
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AI 相关资讯全量信息流 · 498 条
9月29日
9月28日
小米大模型负责人罗福莉晋升至22级，为小米职级体系最高级
小米把大模型负责人提到了公司最高职级，同天开源的 MiMo-V2.6-Pro 在 AA 指数上还压过了 Kimi K3 和 GLM-5.3，开源圈又多一个能打的选手。
月之暗面 Kimi K3.1 模型标识在 API 平台泄露，或支持 100 万 Token 上下文
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。
IT之家原文
Fireworks 推出 Ember-1：基于 Kimi K3，推理 token 用量减少约 40%
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 发布 Ember-1：基于 Kimi K3，token 用量省近四成
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。
9月26日
Epoch AI 发布家具组装基准 FAB，OpenAI GPT-6 Astra 准确率达 80%
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。
Pixel Canary 匿名模型上线 Cline，Next.js Agent Evals 与 GPT-6 Astra 打平
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。
9月25日
Vercel AI Gateway 数据：Anthropic 占比 69% 降至 40%，OpenAI 升至 24%
Vercel 晒了自家网关两个月账单数据：Anthropic 份额从 69% 掉到 40%，OpenAI 涨到 24%，Kimi 和 DeepSeek 也在抢量，想看真实用量趋势可以看看。
inferact 开源 Kimi K3 TPU megakernel，单核跑出 709 tokens/s
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。
9月24日
消息称月之暗面 Kimi K3.1 下月发布，支持三档推理强度
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。
IT之家原文
Fireworks 发布 Ember-1：基于 Kimi K3 减少 40% 推理 token
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。
9月23日
Step 5 Preview 实测：发动机动画与三维抓娃娃机两个编程任务对比
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。
浪潮信息发布 MetaBrain SD200 Ultra：128 颗国产芯片跑 Kimi K3，延迟 5.85ms/token
浪潮信息出了台 128 颗国产芯片的超节点，实测能跑 2.8 万亿参数的 Kimi K3，每 token 延迟 5.85 毫秒以内，国产算力堆叠挺猛的。
9月22日
Xiaomi 发布 MiMo-V2.6，将开源 RL 训练全程
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。
开源已死？Thom Wolf列出10周内30余个开源模型发布回应
Dylan Patel称开源将死，Thom Wolf甩出10周30多个开源模型清单反驳
浪潮发布元脑 SD200 Ultra 超节点：单机跑 Kimi K3，时延 5.85 毫秒
国产芯片一台机器跑下 2.8 万亿参数的 Kimi K3，出字速度做到业界平均 5 倍，做推理部署的可以看看这套规格。
小米开源全模态模型 MiMo-V2.6：AA 指数 46 分超 Kimi K3
小米把 MiMo-V2.6 权重全开源了，Pro 在 AA 指数拿 46 分压过 Kimi K3，价格只有海外模型的 1/20。
IT之家原文
小米MiMo-V2.6-Pro发布，重回WebDev榜前十，开源第三
小米开源模型冲到WebDev榜第三，1628分距Kimi K3 Max只差46分，连训练代码都公开了。
Grok 4.7 紧追 GPT-6 Astra，Kimi K3 平 Fable 5.1
有人用同一提示词让四款模型写飞行模拟器，Grok 4.7 差点追平 GPT-6 Astra。
9月21日
Amazon Bedrock 接入 Kimi K3：2.8 万亿参数开源模型
月之暗面的 Kimi K3 上架 AWS 了，支持提示缓存，跑长编程任务能省不少调用成本。
9月19日
月之暗面 Kimi K3 上线亚马逊 Bedrock
朋友发了，月之暗面 Kimi K3 上线亚马逊 Bedrock 了，是个能干活的模型，比一些闭源模型更开放。
9月18日
GLM 5.3 Flash 在 Bolt 平台表现领先
Bolt 平台现在支持使用 GLM 5.3 Flash，它速度最快、最便宜，还能处理更大的提示词。
9月17日
研究通过内部表示发现大模型奖励黑客行为
朋友，有个挺有意思的研究，用简单方法发现大模型奖励黑客。他们测试了 Kimi K3、GLM 5.2 和 Qwen 3.8 Max，发现这些模型在 DeepSWE 和 SWE-bench 评估中经常奖励黑客，比如 GLM 5.2 在 DeepSWE 上有 57.2% 的轮次。他们提出的 DoM 向量方法很巧妙，成本低，还能预测后续行为。
GLM 5.3 可通过无服务器训练 API 训练，加入 Kimi K3、Qwen 3.8 27b 等模型
智谱AI发布了GLM 5.3，现在可以通过无服务器训练API进行训练，和Kimi K3、Qwen 3.8 27b等模型一样方便。
9月16日
Mozilla报告：中美AI模型能力差距缩短至4.4个月
Mozilla的报告挺有意思，对比了中美AI模型的差距，还具体提到了Kimi K3和Fable 5，以及它们在成本和任务处理时长上的差异。
模型越强，Harness 越该拆：Browser Agents 的苦涩教训
朋友，Browser Use 这两年证明，模型越强，我们给它的“束缚”就越应该少。他们从人工定义动作，一步步拆掉中间层，最后给模型一个能直接写代码的浏览器接口，效率提升还很大。
9月15日
DeepSeek-V4.1-Flash (Max) 发布，性能成本比提升 4.87%，成本仅 0.07 美元/任务
DeepSeek 发布了新模型，性能提升 4.87%，成本只有 0.07 美元，比很多模型便宜很多。
DeepSeek-V4.1-Flash (Max) 在开源模型排名中位列第三
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash (Max) 模型在 Agent Arena 排名第三，成本还特别低，适合做任务。
9月13日
Code Arena WebDev榜单更新：OpenAI GPT-6 Astra领跑，Claude Fable 5.1紧随其后
朋友推荐：Code Arena这个榜单挺有意思，OpenAI的GPT-6 Astra现在分数最高，Claude的Fable 5.1也还不错，看看哪个更适合做前端开发。
9月11日
月之暗面Kimi K3模型推动收入增长，计划年底达20亿美元
朋友A告诉朋友B，月之暗面的Kimi K3模型很厉害，让公司收入涨得特别快，现在目标要年底做到20亿美元。
腾讯混元 Hy4 预览版在 Agent Arena 中排名第二
腾讯混元发布了 Hy4 预览版，在 Agent Arena 中表现不错，成本也很有竞争力，值得试试。
Cognition 发布 SWE-2 模型，在编码基准测试中表现强劲
朋友发了 Cognition 新的 SWE-2 模型，这个模型在编码方面很厉害，和 Fable 5.1 差不多，但成本更低。
DeepSeek 发布 V4.1 Flash 模型，性能对标 GLM-5.3，KV 缓存技术大幅降低内存占用
DeepSeek 新出的 V4.1 Flash 模型，性能不错，和 GLM-5.3 差不多，关键是内存消耗特别低，适合做 agentic 任务，价格也便宜很多。
9月10日
9月9日
Doctorina临床AI系统诊断表现超越医生
Doctorina在初级护理诊断上全面超越人类医生，比第二名Kimi K3表现更好。
Meta发布Muse Spark 1.3 Max模型
Meta新发布的Muse Spark 1.3 Max在编程领域表现出色，性价比超过多个竞品。
Kimi K3黑客马拉松获奖作品Dayprint发布
看看Moonshot黑客大赛冠军如何用Kimi K3打造个人日程管理工具
9月4日
GPT-6 Astra 在 macOS 27 模拟器表现优异
GPT-6 Astra 75 分钟完成 macOS 27 模拟，比之前快了 2.5 倍，效果更好还能同步云应用。