PromptArmor：供应商接入 Fireworks 等推理商后往往跟进 Kimi、DeepSeek、GLM 等国际模型

Fireworks 发布 2026 年开源 LLM 选型指南，覆盖 GLM 5.2、Kimi K3、Kimi K2.7 Code、DeepSeek-V4-Pro/Flash、MiniMax M3、Qwen3.7 Plus、gpt-oss-120b 和 Gemma 4 31B IT 九款模型。

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。

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。

GLM-5.2（MIT开源，753B参数，约40B活跃）在AA Intelligence Index上仅比GPT-5.5低4分、比Claude Fable 5低9分，但其幻觉率仅28%，远低于GPT-5.5的86%和DeepSeek V4 Pro（1.6T参数，49B活跃）的94%。后者在AA-Omniscience基准上仅6%的问题会承认不知道。实际代码测试中，GLM-5.2用12秒和800个推理token识别出技术悖论，而DeepSeek V4 Pro耗费3分26秒和近…

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投资人 Deedy Das 评价 DeepSeek V4.1 Flash 在基准测试上大幅领先 GLM 5.3 和 Kimi K3，价格便宜 4 到 10 倍，输入 $0.3/M、输出 $1.2/M。附图显示其在 Codeforces 上以 3471 分排名人类第 6，作者认为这对做编码产品的创业公司正合适。

我现在几乎不用 Claude Opus 5 了。 它说话不像正常人（尤其是中文）。太啰嗦，很少说到点子上。GPT-5.6 Sol 更好。 与此同时，GLM-5.3、GLM-5.3-Flash 和 Kimi K3 等开源模型相当不错，而且性价比高。 已经没有默认赢家了。

阑夕将孙宇晨长文喂给GPT-5.6、Claude Opus 5、Grok 4.6 Expert、Gemini 3.6 Flash、DeepSeek V4 Pro、豆包 2.1 Turbo、Hy 4 preview、Kimi K3、Qwen3.8 Max等九款模型，让它们代景甜写百字回应。各模型风格迥异：多数以讽刺调侃回应，Qwen3.8 Max则拒绝代写并建议走法律途径。

《华尔街日报》报道称，中国 AI 模型与美国头部模型的差距已缩小至数月，背后是清华等高校长期形成的人才网络、开源技术、人才回流及更高算力效率共同推动。智谱 AI 唐杰、月之暗面杨植麟、DeepSeek 梁文锋等研究者构成重要力量。报道还指出，DeepSeek 通过 MLA 与 MoE 技术降低算力需求，但高端芯片数量仅为 OpenAI、谷歌同行的五分之一。