Fireworks Research 发布 Ember-1，以更少推理 token 保持 Kimi K3 质量

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。

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。

月之暗面发布 Kimi K3，一个 2.8T 参数的开源模型，采用 Kimi Delta Attention 和 Attention Residuals 架构，支持原生视觉能力与 100 万 token 上下文窗口。

新浪发布仅3B参数的VibeThinker-3B，在AIME26等数学编程基准上持平DeepSeek V3.2等大200-333倍的模型，LiveCodeBench超越所有20B以下模型，LeetCode竞赛解决123/128题超过GPT-5.2、Kimi K2.5等。但知识密集型GPQA-Diamond大幅落后。模型基于阿里Qwen2.5-Coder-3B，经SFT、强化学习、自蒸馏等多阶段后训练。研究提出"参数压缩-覆盖假说"：逻辑推理依赖少数可压缩模式，而广泛世界知识…

硅基流动上线月之暗面Kimi K2.7 Code模型。基于K2.6改进，专注编码与智能体任务。32B激活/1T总参，VLM多模态，支持交错思考与多步工具调用。相比K2.6，推理token使用减少30%，减少过度思考；长程编码任务指令遵循和完成率提升。性能接近GPT5.5与Opus 4.8。价格：缓存输入0.19/输入0.94/输出4.00每百万token。