Kimi 3.1 反响平平

还记得 OpenAI 在 Kimi K2 发布后以"安全"为由推迟 GPT OSS 吗（我多次得到确认，这就是为了 kimi）。 我觉得这没什么问题，落地一个模型很大程度上就是关于价格、分数等方面的竞争定位。尤其是当发布如此频繁的时候。

AMD 与 Embedded LLM 在 vLLM 官方博客详解 Kimi K3 在八卡 AMD Instinct MI355X 上的推理优化。

Artificial Analysis 评测阶跃星辰 Step 5 Preview，其在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 44 分，与 Kimi K3 (max) 持平，略低于 GLM-5.3 (max) 和 Qwen3.8 Max 的 45 分，每任务成本约 $0.72，约为同级模型（约 $2.00）的 1/2.8。

Baseten 发文解析开源模型后训练的成本驱动因素，指出活跃参数量是 RL 后训练成本的最大来源，总参数和 KV cache 主要限制推理速度，并按成本档位推荐 DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、Kimi K2.6、Kimi K2.7 Code、Nemotron-3-Super-120B 和 Qwen3 系列。选型建议关注库支持、基准表现和后训练循环成本三方面。

SGLang 将 SSD-LLaMA 的思路引入 MoE 推理，把放不进显存和内存的路由专家放在 NVMe SSD 上，通过 Expert Pack 连续布局、O_DIRECT 直接 I/O 和带预算的 GPU LFU/LRU 缓存，只加载 router 选中的专家。

文章给出一套零基础用户半天上手AI的12步实操流程：准备内存不低于16G的电脑，订阅ChatGPT并安装Codex或使用WorkBuddy，用语音输入法以【背景、痛点、需求】框架向AI交代任务，经苏格拉底提问澄清需求后投喂文件让AI直接完成，最后沉淀为可复用Skill。文中建议Codex选GPT-5.6 Sol最高模型，WorkBuddy选Kimi K3。

数字生命卡兹克开源「活人感写作.skill」（英文名 human Writing.skill），旨在去除AI味、帮用户写出有真实生活感的文字。该Skill鼓励用户提供真实案例与情感，并针对辞章端禁用AI常用口癖和黑话，同时适配Qwen 3.8 Max、DeepSeek V4 Pro、Kimi K3等模型，可直接用于WorkBuddy、千问办公等产品。

使用 Kimi Work 制作幻灯片 - 教程 #1。 Kimi Slides 处理整个幻灯片制作流程： - 清晰的结构与研究，由 Kimi K3 驱动 - 连贯的设计，包括精美的图表和 SmartArts - 可编辑并可直接下载 欢迎在评论区告诉我们你还想看什么内容！

作者开源了Leader.skill，用于将模糊需求转化为Agent可独立执行数小时以上的清晰目标任务书。该Skill基于“目标七问”方法论，强调指挥官意图与Harness（排除项）比Goal本身更重要。作者推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标，再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。

Together AI 基于 DeepSWE 全部 904 次评分 rollout（113 个任务、各 4 次尝试）对比 Kimi K3 与 GPT-5.6 Sol。