Inkling-Small开源：四分之一规模推理反超原版
08-01 11:29
精选参考来源
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1. Kimi K3 正式开源！全球最强开源模型，免费下载！性能直逼 Claude、GPT 5.6 旗舰模型 | 零度解说
哔哩哔哩 2026-07-29 00:00:00
2. 月之暗面的K3居然真开源了，权重、技术报告、Github仓库都放出来了，包括高性能Attention Kerne、MoE通信库，还有大规模运行Agent环境的基础设施也一起开了。真大方啊 #月之暗面开源kimik3##ai创造营##微博兴趣创作计划#
新浪微博 2026-07-28 00:00:00
3. 「Github一周热点124期」Kimi K3、AI网关、开源部署平台、反AI味设计Skill和人与Agent 协作工作台
哔哩哔哩 2026-07-25 00:00:00
4. 当「变大」不再是唯一的路，又一国产模型开源了
微信公众号 2026-07-26 00:00:00
5. #月之暗面正式开源KimiK3# 别人开源顶多发个权重让你自己跑，月之暗面这回把后厨连锅带灶一起端出来了——K3 的权重能免费下，连支撑它训练的通信库、注意力算子、Agent 沙箱三个底层 Infra 也一块开源了。K3 是个 2.8 万亿参数的 MoE，激活 1040 亿，带原生视觉、100 万 token 上下文，规模是上代 K2.5 的三倍，也是目前全球最大的开源模型。月之暗面说自己在算力并不宽裕的条件下，靠 KDA 混合注意力、注意力残差加自研通信库 MoonEP，把规模化效率干到了 2.5 倍。三项 Infra 里，FlashKDA 是个高性能注意力算子，在英伟达 H20 上 prefill 速度比基线快 1.72 到 2.22 倍；MoonEP 管专家并行的通信、AgentEnv 是和 KVCache.ai 合搞的 Agent 沙箱，后两个都是这次头回开源。说白了，开源权重现在谁都干，真敢把训练系统的底——通信怎么扛不均衡、算子怎么榨 H20、沙箱怎么快照分叉——全亮出来，是另一码事。这等于把行业训练门槛往下砸了一截。Hugging Face 上它半小时登顶趋势榜，上线前三千多开发者蹲守下载，反应很实。不过也别捧过头：官方自己都认，综合性能还够不着 Fable 5、GPT-5.6 那批闭源塔尖，开源不等于登顶。
新浪微博 2026-07-28 00:00:00
6. Eval丨 14天450人500辆Agent坦克大混战：我们完成了一场大规模 Agent 众测
微信公众号 2026-07-25 00:00:00
7. #DeepSeekV4Flash正式版上线#DeepSeek V4-Flash正式版API开启公测，对比之前预览版提升幅度相当亮眼。模型本体规模没有改动，核心依靠后训练优化完成能力升级，最核心的突破集中在Agent智能体能力。 从公开基准测试数据能直观看到，在工具调用、代码工程、终端任务多项榜单里，新版V4-Flash大幅甩开旧预览版本，不少指标甚至超越V4-Pro预览版。同时原生适配Responses API，针对Codex做了兼容，对开发者相当友好。 有意思的一点，没有更换模型结构，只靠后期调优就能实现性能跃升。这也说明大模型行业不再单纯比拼参数量，精细化训练、对齐优化的价值越来越重要。 当然也要客观看待，部分复杂推理任务距离顶级旗舰依旧存在差距。但这款高速模型定位很清晰：兼顾响应速度与智能体执行能力，适合大批量自动化Agent任务落地。 接下来低成本、高性能的Agent模型会越来越多，普通开发者搭建自动化AI应用门槛也会持续降低。大家看好这类轻量化智能体模型的落地前景吗？
新浪微博 2026-07-31 00:00:00
8. DeepSeek-V4预览版、智谱GLM-5.2、Kimi K3把美国的AI联盟炸的四分五裂的！ DeepSeek-V4预览版展示了开源大模型的性能，智谱GLM-5.2实现了100万Token超长上下文，Kimi K3的2.8万亿参数拉平了技术代差。这三家玩的就是精准制导，直接摧毁了闭源大模型的拿来叙事的核心点。同等性能下同等的任务量，中国模型的API调用成本仅为美国闭源模型的几十分之一，更是让闭源大模型难以招架，OpenAI等企业举起的镰刀没有了刀刃。投入增加收入反而出现停滞。#AI创造营##科技股大跌原因##科技先锋官#
新浪微博 2026-07-28 00:00:00
9. 少即是多，这次轮到大模型来证明
微信公众号 2026-07-29 00:00:00
10. #DeepSeekV4能力在GLM5.2和KimiK3之间#根据现有评测，DeepSeek-V4、GLM-5.2与Kimi-K3虽同属国产开源第一梯队，但定位各异：· Kimi K3：综合能力最强，以2.8T参数登顶多项Agent和编程榜单，但API定价也最贵。· GLM-5.2：结构化推理与工具调用扎实，且吞吐量极高，兼顾性能与成本。· DeepSeek-V4：极致性价比之选。Flash版仅激活130亿参数，Agent能力已超越GLM-5.2，逼近顶级闭源模型，且价格极具竞争力。整体来看，国产模型已形成差异化竞争，DeepSeek凭后训练优化以轻量参数实现高性能，性价比优势显著。
新浪微博 2026-07-31 00:00:00
11. 【月之暗面如约发布Kimi K3的模型权重和技术报告】『Kimi K3是我们最有能力的模型：具有原生视觉理解和1M令牌上下文窗口的2.8T MoE模型。新模型架构：每单位计算的智能度是2.5倍，而不仅仅拥有更多的参数。与Kimi K3一起，我们正在打开它背后的更多堆栈——高性能注意力内核、MoE通信库和大规模运行代理环境的基础设施』
新浪微博 2026-07-28 00:00:00
12. 不er？谁家大模型12B版本跑分比975B的高啊
微信公众号 2026-07-25 00:00:00
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