Goodfire 为 Kimi K3 和 GLM 5.3 训练并部署生产级网络安全监控器

Recent LLMs increasingly adopt hybrid designs that replace standard attention with linear attention, such as Gated DeltaNet (GDN) and Kimi Delta Attention (KDA). Although they compress the context into a fixed-size recurrent state and subs…

很高兴宣布 SemiAnalysis AgentX 已集成到 ModelScope——一个在中国广泛使用的评测框架。我们非常激动 AgentX 已成为行业标准并在全球被采用，包括 OpenAI、Meta、Inferact、RadixArk、MiniMax、Alibaba Qwen、Moonshot、ZipHu GLM、Oracle 等。

We evaluate six frontier language models on the two-agent $\log(N)$-Questions game. A questioner sees $N$ Wikipedia lead paragraphs and must identify a secretly chosen target using exactly $\log_2 N$ yes/no questions. An answerer sees only…

As models scale, reward hacking becomes more frequent, more sophisticated, and more consequential. Does it leave a telltale signature in model representations? This work analyzes how reward hacking is represented internally in frontier ope…

RSIAgent 是一个免训练的多智能体框架，通过协调课程、执行与验证智能体自主探索环境、验证结果并构建可复用的环境记忆，采用先广后深的探索策略发现隐藏约束与因果依赖。在 OSWorld-v2 和 Agent's Last Exam 上，该框架显著提升开源模型表现，使 Kimi-K3 和 GLM-5.3 超越包括 GPT-6 在内的前沿闭源模型。

Artificial Analysis 发布智能指数 v4.3，将 Terminal-Bench 升级至 4.0，并新增基于 Zapier 私有测试集的智能体工作流基准 AutomationBench-AA。Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 以 53 分并列领先，GLM-5.3 与 Kimi K3 以 44 分领跑开源模型。私有任务评测权重由 40% 提升至 45%。

新论文提出 PILOT 框架，让智能体在任务运行中实时自我改进，而非等运行结束后才学习。监督者实时观察工作进程、可引导或中止，并将经验写入持久技能与记忆。在 6 项模型基准配置中 5 项排名第一，GLM-5.1 与 Kimi-K2.6 在 Terminal-Bench 2.0 上最佳通过率分别提升 14.6 和 12.4 个百分点，输出 token 量下降 42.9% 和 47.4%。

Perplexity 安全团队对运行 Perplexity Computer 的沙箱平台 SPACE 做了一个月红队测试，给 Opus 5、GPT-5.6 Sol、Kimi K3、Gemini 3.1 Pro 等 9 个模型 VM 内 root 权限，108 次运行中无一逃逸 VM 边界。

Fireworks AI 在约 1,030 个真实 agent 任务上对比开源的 Kimi K3 与闭源的 Fable 5，两者总体水平接近（SWE 分别为 92.4% 与 92.6%），但各自擅长不同任务类型。

Moonshot AI 发布 PerceptionBench，一个从 40 多个现有基准中模型实际失败案例归纳出的视觉感知基准，包含 10 项原子感知能力和 3000 道验证题。所有测试模型准确率均未超过 60%，且大量正确答案在重复提问时无法复现，表明模型更多是猜测而非真正感知。PerceptionBench 旨在精确诊断多模态 AI 的视觉感知断裂点，推动其实现忠实、一致的视觉理解。