Cognition 发布 SWE-2：基于 Kimi K3 后训练的编码模型，以低 64% 的成本接近 Fable 5.1

Harvey 发布其首个后训练模型 Tenet 研究预览版，基于 Kimi K3 基座，针对长时程法律工作训练。相比基座，Tenet 在 LAB 上完成近两倍保留任务，在 LAB： Contracts 上多 20%，全通过率分别提升 9 和 2 个百分点。目前未公开权重或 API，仅限企业通过 Harvey 平台使用。

Cognition 发布最先进编码模型 SWE-2，基于 2.8T 参数的 Kimi K33 后训练，在 FrontierCode 1.1 Main 取得 50.0%，仅比 Fable 5.1 低不到一分且便宜 64%。

智谱宣布开源 GLM-5.3 模型权重，支持本地运行与个性化定制，擅长复杂编码、防御性网络安全及长程任务。该模型在 AA 综合智能指数中取得 60 分，与 Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol 等闭源旗舰同级，并与 Kimi K3 并列开源模型第一。仅年营业额超 100 亿美元的机构将其作为外部模型服务提供时才需安全审查。

Kimi 发布 K3 模型权重与技术报告，并开源 MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv 三项关键 Infra 技术。K3 是 2.8 万亿参数的 MoE 模型，支持原生视觉与 100 万 token 上下文，参数规模约为 K2.5 的 3 倍，规模化效率提升 2.5 倍。

Moonshot 发布 Kimi K3，总参数 2.8T、每 token 激活 16/896 专家，支持 1M token 上下文窗口和原生视觉。Modal 与 Moonshot、vLLM 合作提供 Day 0 支持，通过定制的 DFlash 投机解码模型将智能体负载交互速度从 100 提升到 460 tokens/s，吞吐从 800k 提升到 1.5M TPM/GPU。

月之暗面开源 Kimi K3，Fireworks Day-0 提供推理与训练支持。模型总参数 2.8T、激活参数 104B、1M token 上下文，Frontend Code Arena 1。

Kimi K3 在 Frontend Code Arena 以 1679 分登顶，力压 Claude Fable 5 与 GPT-5.6 Sol，7 个前端细分赛道拿下 6 个第一。该模型为 2.8 万亿参数 MoE 架构，百万上下文窗口，7 月 27 日开放权重。K3 的 API 定价为输入每百万 tokens 15 美元，对标前沿闭源模型，放弃低价路线，转向长上下文智能体编码场景的定价策略。

月之暗面推出迄今能力最强的开源模型 Kimi K3，拥有 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文窗口，基于 KDA 混合线性注意力机制构建，原生支持视觉理解。它在长程编程、知识工作等场景表现前沿，但整体仍落后于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。即日起可通过 kimi.com 等渠道使用，完整权重将于 2026 年 7 月 27 日前发布。

月之暗面推出迄今最强模型 Kimi K3，拥有 2.8 万亿参数和 100 万 Tokens 上下文窗口。该模型在 Frontend Code Arena 中以 1679 分超越 Claude Fable 5 位居第一，在 7 个前端领域中的 6 个排名 #1。API 定价为每 100 万 Tokens 输入 2 元（缓存命中）或 20 元（缓存未命中），输出 100 元。

月之暗面发布 Kimi K3，参数量达 2.8 万亿，支持百万上下文，将于 7 月 27 日全面开源。该模型在 AA 智能分数中排名第三，并在 BrowseComp、Automation Bench 和 SpreadsheetBench 2 三项 Agent 评测中取得第一。