Kimi K2.6能替代Claude Opus 4.6吗？工程能力强但逻辑稳定性存硬伤_办公软件

1. Claude Sonnet4.6编程追平Opus了，价格便宜4成，老金算了笔账

2. 当OpenAI们还在拼谁烧的钱多中国工程师已经在拼谁的方法更巧。#大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI #kimi

3. 月之暗面直接把OpenClaw塞进Kimi里 Kimi Claw Beta上线，简单说就是浏览器里跑AI Agent，不用自己搭服务器装环境了核心就三点：接入了ClawHub的5000+社区技能，比自建多好几倍；给了40GB云存储，Agent能记长期东西；搜索升级了，能抓Yahoo Finance实时数据底层跑的是Kimi K2.5模型，万亿参数MoE架构，实际只激活320亿，性能实测超了Claude Opus 4.5。还有个Agent Swarm能并行跑100个子任务，速度提升4.5倍最关键是那个Bring Your Own Claw，你可以把自己本地部署的OpenClaw接进来，本地控数据，云端用界面和技能库，灵活度拉满国外已经有老哥拿来管课程、做闪卡、调度任务、搞智能家居自动化。不过也有担心安全的，毕竟目前缺合规认证，定位更像个人和小团队的原型工具，离企业级还有距离但我觉得这玩意儿最大的意义，是把AI Agent的门槛从“配VPS”干到了“打开浏览器”。以前折腾OpenClaw得折腾半天，现在点一下就行#ai#

4. 试了一下 kimi2.5 怎么说呢，和claude opus以及sonnet 4.5 还是有明显差距的，但是比glm4.7还是好一点……//@梁斌penny://@古月中心相心:glm4.7也很好用，为啥使用量不大呢//@高飞:Kimi，大模型版的优衣库

5. Cursor 上线 Composer 2 不到 24 小时，就被开发者扒出了底裤。（以下内容 Claude 辅助生成）一个叫 Fynn 的开发者在调试 Cursor 的 API 时，发现返回的模型 ID 赫然写着：kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast。翻译成人话：这就是月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K2.5，加了一层强化学习（RL）微调。Moonshot AI 预训练负责人 Yulun Du 随即在 X 上发帖确认，经测试 Composer 2 的 tokenizer 和 Kimi 的完全一致，并直接 @ 了 Cursor 联合创始人 Michael Truell，质问为什么不遵守许可证、也没有支付任何费用。另外两名 Moonshot 员工也发帖证实，不过三条帖子后来都被删除了。而 Cursor 在 3 月 19 日发布 Composer 2 时，只提到性能提升来自"对基座模型的持续预训练加强化学习"，全程没有提到 Kimi K2.5。这两件事并不矛盾，持续预训练和 RL 本来就是在某个基座模型上做的，Cursor 只是没说基座是谁的。Cursor 回应：承认用了开源基座舆论发酵后，Cursor 开发者体验副总裁 Lee Robinson 在 X 上做出了官方回应。他承认 Composer 2 确实基于一个开源基座模型构建，但强调最终模型只有约四分之一的算力来自基座，其余都是 Cursor 自己的训练。他还表示 Cursor 正在通过推理合作伙伴的条款遵守许可证，并称未来会做完全自主的预训练。这个回应有几个值得注意的地方。第一，Lee Robinson 全程没有提"Kimi K2.5"这个名字，只说了"开源基座"。第二，"四分之一算力来自基座"这个说法很巧妙，把外界"拿了别人的模型换个壳"的指控转化成了一个算力比例问题。第三，"通过推理合作伙伴条款遵守许可证"这句话很模糊，并没有解释 Cursor 的界面上为什么看不到任何 Kimi K2.5 的标识，而这正是许可证条款明确要求的。这不是第一次了去年 10 月 Cursor 发布 Composer 1 时，多国开发者发现生成的代码中频繁出现中文。Alley Corp 合伙人 Kenneth Auchenberg 当时贴出截图，直言这是"铁证"，认为 Composer 1 就是基于中国开源模型微调的。KR-Asia 和 36Kr 后来证实，Cursor 和 Windsurf 都在使用中国开源模型，其中 Windsurf 承认用的是智谱的 GLM。Cursor 从来没有公开披露 Composer 1 的底层模型，后来悄悄发了 Composer 1.5 就翻篇了。许可证才是核心问题Kimi K2.5 使用的是修改版 MIT 许可证，里面有一条专门为这种场景设计的条款：如果使用该模型（包括衍生作品）的商业产品月活超过 1 亿或月收入超过 2000 万美元，必须在产品界面上醒目展示"Kimi K2.5"字样。Cursor 今年 2 月的年化收入已经突破 20 亿美元，换算成月收入大约 1.67 亿美元，是许可证门槛的 8 倍多。但 Cursor 的界面上只写着"Composer 2"，没有任何 Kimi 的标识。与此同时，Cursor 正在跟投资人谈一轮新融资，估值目标约 500 亿美元，相比去年 11 月的 293 亿美元估值几乎翻倍。而 Moonshot AI 上一轮估值据报道约 43 亿美元。一个估值是对方 12 倍的公司，拿了对方的模型包装成自研技术，用来支撑"前沿实验室"的叙事去融资。截至目前，Cursor 没有做出任何公开回应。这件事的后续走向，对整个开源 AI 生态有标杆意义。如果 Moonshot 不对一家年收入 20 亿美元的公司执行许可证，那以后所有开源模型的署名条款就成了摆设。每家 AI 实验室都会算同一笔账：为什么要开源自己的模型，让分发能力更强的公司去掉署名、包装成自研、然后以 12 倍于你的估值去融资？

6. 刚刚，Claude Opus 4.7 发布！复杂Coding+视觉能力显著升级

7. “源神”的新年贺礼！深度实测Qwen3.5，原生多模态表现如何

8. 多模态大模型这条赛道，阿里云开始拉速度了

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11. 增加难度：我的AirPods、MacBook、索尼A7795L和家里的鹦鹉突然都没声音了，维修它们并且带鹦鹉去看兽医需要大约多少钱？Gemini 3 Pro：回答正确 ✅️GPT 5.2 Thinking Heavy：回答正确✅️Qwen3-Max 开启思考：回答正确 ✅️Kimi K2.5 思考：回答错误 ❌️GLM 4.7 深度思考：回答正确 ✅️Claude Opus 4.6 Extended：回答错误 ❌️结果翻车的还是Kimi和Claude。

12. 实测OpenRouter黑马模型，批量任务秒级响应，成本只有GPT-5.4-mini的1/10

13. #小米发布最新MiMo大模型#小米在2025年12月16日深夜闪电开源了全新MoE大模型MiMo-V2-Flash，凭借3090亿总参数和150亿活跃参数的“瘦身”设计，一举实现150 token/秒的极速响应和百万token输入0.1美元的超低成本，迅速引发行业热议。小米MiMo-V2-Flash的核心突破在于平衡性能与效率。它采用专家混合架构（MoE），每次推理仅激活150亿参数，通过混合注意力机制（128窗口滑动+全局注意力）支持256K长上下文，适用于多轮复杂任务。实测生成速度达150 token/秒，用户反馈“问题发出即出答案”，延迟低至毫秒级，成本仅为闭源模型的1/10。性能上，该模型在多项基准测试中与头部开源模型DeepSeek-V3.2持平甚至超越。技术负责人罗福莉（前DeepSeek核心研究员）的贡献是关键。她主导的自研R3路由重放技术解决了MoE模型强化学习的稳定性问题，确保训练到150步仍保持平稳。#老张聊科技# 小米发布最新mimo大模型

14. #小米天才少女罗福莉首次登场# 小米发布最新MiMo大模型，媲美DeepSeek V3.2 ！Xiaomi MiMO大模型负责人罗福莉，被誉为“"95后AI才女"”，本科毕业于北京师范大学计算机专业、硕士就读于北京大学计算语言学研究所。曾通过阿里 “阿里星项目” 入职达摩院，主导开发多语言模型VECO，后任职幻方量化，并成为DeepSeek-V2关键开发者。2025年11月起，罗福莉担任小米MiMo大模型团队负责人。今日发布并开源的MiMo-V2-Flash，是其加入小米后领导开发的“作品”。据小米官方介绍，Xiaomi MiMo-V2-Flash总参数 309B（激活15B），采用专家混合架构 (MoE)，在多个 Agent 测评基准上进入全球开源模型 Top 2；代码能力超过所有开源模型，比肩标杆闭源模型 Claude 4.5 Sonnet，但推理价格仅为其 2.5% 且生成速度提升至 2 倍。

15. #DeepSeekV4要发布了吗#DeepSeek V4 最新爆出的消息来看，主要的变化就是上下文窗口扩至100 万 token，编程基准 SWE-Bench 达83.7%，原生多模态、创新架构降低显存占用，延续高性价比，API 定价仅为海外竞品的 15%-30%，预计 2 月底至 3 月初正式发布。现在市场比较关注DeepSeek V4 编程与长文本处理能力是否真的跻身全球第一梯队？是否真的能够实现以算法创新打破算力内卷，普惠企业与开发者？DeepSeek作为一款专业大模型覆盖能力是否能够解决开发工具与行业解决方案的生态体系问题。DeepSeek V4会成为2026年的第一炸吗？

16. #2月DeepSeek还会发新模型吗#AI圈2月模型的发布和迭代处于一个高峰期！头部厂商扎堆上新大模型，DeepSeek的新模型动态目前其新模型已完成灰度测试，技术储备到位，大概率会在2月正式亮相。根据目前媒体的爆料来看，DeepSeek的新模型主要亮点应该在：1M Token超长上下文，可轻松处理完整长篇文档；Engram条件记忆架构，大幅降低推理成本；强化数学与代码能力三个方面。巩固开源领域优势，同时更新知识库，提升多模态文档理解能力。也是DeepSeek稳稳抓住关注的关键。因为“长上下文+低成本”的差异化优势，精准匹配法律、金融等专业场景，开源属性也贴合开发者与企业需求。#过个有AI年# #HOW I AI#

17. 最近几天一直在配置龙虾（OpenClaw）和喂龙虾数据，一个好的大脑（API模型）真的至关重要前两天用的Kimi K2.5，Kimi Coding Plan和Kimi API都用了。回复速度还是挺快的，很多问题也能解决。但是它一直都没办法定时主动发我我设置的进程的信息，让它自己解决了很多遍都没办法但是Kimi Coding Plan算是性价比首选了，每个月199的套餐你就可以每天玩很久很久，绝大多数人都不会碰到Token不够用的情况如果你还要追求一点速度的话，可以试试Kimi API后面为了解决定时进程问题我又用了Opus 4.6，好处自然是极好的，它能解决问题。但是坏处就是它真的很费钱，可能跑完几个问题$200的额度就用完了现在切换到了Gemini，价格我能接受，也十分聪明，比Kimi K2.5要聪明不少。我让龙虾执行一些任务也能很好的按照我设想的来，少了很多次委托的过程现在龙虾还是有隐私问题，所以在本地部署一定要注意，尽量找一台清除过数据的电脑当然目前最好的方式还是找个云服务器部署，阿里云和腾讯云啥的都有相关的服务器套餐，99块即可拥有一个一年的龙虾服务器，如果有更多需要你再升级套餐就行

18. Gemini 3实现智能水平断层碾压。Artificial Analysis智能指数73分（行业平均42分），在Humanity's Last Exam等基准测试中刷新纪录。核心突破在于生成式UI，可创建交互式界面和微型应用，从"回答问题"跃升至"生成体验"。原生多模态能力无缝处理文本、图像、视频、音频，并集成Nano Banana图像模型；支持100万token超长上下文。智能体能力实现自主规划与多工具协同，代码生成在SWE-bench达76.2%，搭配Antigravity平台构建自动化编码代理。响应速度达128 tokens/秒，但输出成本较高。Gemini 3无疑是当前最强大脑，适合需要顶尖推理和企业保障的场景；Grok 4.1以2M上下文和超低成本称王，适合海量文本处理；ChatGPT 5.1仍是均衡的通用选择，生态最成熟；国内Kimi K2在开源和Agentic方向独具特色，适合定制化部署#Gemini3凭什么被称为最强AI#

19. Claude Opus 4.7深夜上线，评分碾压

20. #为什么AI迭代速度这么快#2025年下半年AI模型的密集更新，绝非偶然，而是技术积累、资本加持与市场需求共振的必然结果。从GPT-5系列到Gemini 3，从DeepSeek多轮迭代到阿里Qwen持续升级，按月迭代的节奏背后，是全行业的竞速与突破。数据闭环为迭代提供“燃料”，用户交互反馈持续反哺模型优化；算法架构的革新与超参数精细调优，让模型性能实现阶梯式提升；GPU集群与分布式训练的算力支撑，大幅缩短训练周期。更关键的是，全球科技巨头的竞争博弈与巨额资本投入，如OpenAI“星际之门”计划的算力布局，构筑起迭代的“基础设施”。市场对智能体、多模态等实用功能的迫切需求，进一步牵引迭代方向。这场竞速不仅是技术实力的较量，更在重塑产业生态。AI迭代的加速度，正让“更智能、更实用”的技术愿景加速照进现实。（视频：戏说九州）#秒懂热点就用智搜# 为什么ai迭代速度这么快川北小哥的微博视频

21. 把手教你用上开源版Claude Code，Windows系统接入保姆级教程！

22. Claude Opus 4.6一天内被超两次，这次来自国产模型

23. #千问Qwen3.5大模型发布#千问 Qwen3.5 是采用极致稀疏 MoE 架构在保持超强性能的同时，显存占用降低 60%，推理效率大幅提升，部署成本显著下降。模型支持最高 256K 超长上下文，让长文本处理变的更加的轻松有效率了！原生多模态统一也是Qwen3.5的特点之一，也是目前国内外大模型的发展的主要趋势，模型在图文、视频理解能力全面升级，精准解析图表、文档与复杂视觉内容。实现了一个入口实现多种属性。Qwen3.5对于中小企业特别友好，很大程度上降低了企业运营成本，可以让中小企业得到高效、普惠、全能的运营工具。不再因为高昂的费用而排斥企业去追逐AI。#过个有AI年##HOW I AI#

24. 刚刚，Anthropic史上最强大、超越Opus的新模型泄露了

25. 本地AI哪家强？统一内存大横评！

26. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

27. #科技先锋官# 别再被 GPT-5.4、DeepSeek V4 的超长上下文洗脑了！很多人以为上下文越长，AI 就越厉害，这完全是误区！真正决定 AI 实力的，从来不是能记住多少字，而是能不能思考、推理、落地做事。超长上下文只是锦上添花，强推理和多模态融合，才是下一代 AI 的核心杀招！只会读文档、背内容的 AI，再长的上下文也只是 “复读机”；能拆解难题、看懂图像、自主执行任务，才是真进化。为什么很多大模型参数再高、上下文再长，依然不好用？答案就在视频里。看完你会彻底明白：AI 的未来，拼的不是记忆，而是真正的专业能力。#过个有AI年##HOW I AI##微博超有用视频大赛##上微博涨知识##MWC2026# 种斌Marco的微博视频

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101. 实测对比：Kimi K2.6 凭硬核编码与智能体能力，全面超越千问3.6 Max？完整深度解析与实测对比

102. 实测Claude Opus 4.7，到底强在哪？这条是我上手实测Claude Opus 4.7后的结论，不是泛聊AI。我重点测了4个方向：代码能力、视觉理解、长任务推进，以及token（托肯）消耗和真实使用成本。我自己的感受很明确：它这次最重要的变化，不是更会聊天了，而是真的更像一个能干活的模型了。但问题也很明显：更强了，是不是也更贵了？更像“数字员工”了，是不是反而少了点人味？这条视频，我把自己实测后的几个关键感受都讲清楚了。#实测ClaudeOpus4.7#四郎科创说#ClaudeOpus4.7#人工智能#AI

103. 开源模型屠榜闭源巨头？GLM 4.7实测性能爆炸开源模型首次在核心能力上实现对闭源巨头的全面反超？GLM 4.7的实测表现给出了肯定答案。凭借创新的思维链技术，它在代码与推理任务中不仅匹敌甚至超越了Claude 4.5与GPT-5。其在前端开发领域能自主产出高质量项目代码，证明了强大的工程实用性。加之极低的成本与开放免费使用，这款模型无疑给整个AI开发领域带来了新的选择与冲击。#热门小助手 #知识前沿派对 #人工智能技术 #aigc #AI技术前沿

104. 每个闭源模型都有平替

105. 开源又赢闭源！商汤8B模型空间智能碾压GPT-5，AI看懂世界又进了一步

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107. 谈谈对kimi 2.6-code的使用体验

108. Claude 4.7 杀疯了！接入Blender一句话自动建3D房间，人类建模师也危险了？

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