月之暗面开放 2.8 万亿参数 Kimi K3.1 Pro 权重，登顶 Agent Arena 开源模型榜

月之暗面（Kimi）在 Hugging Face 开源 Kimi K3.1 Pro 模型权重，据 Arena 称其现为 Agent Arena 开源模型第一。

Moonshot AI（@Kimi_Moonshot）在 HuggingFace 开放 Kimi K3.1 Pro 权重（https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3.1-Pro）。

月之暗面官方宣布开放 Kimi K3.1 Pro 模型权重，下载地址为 https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3.1-Pro。官方表示将继续推进 open intelligence（开放智能），未在推文中给出更多模型细节。

Hugging Face 联创 Thomas Wolf 用 napkin math 估算，Meta、NVIDIA、阿里、DeepSeek、Moonshot、Mistral 等约 35 家机构已在 Hugging Face Hub 免费共享价值近 $1B 的训练算力（按当前 GPU 租用价折算），而 2023 年底这一数字还不到 $40M。估算基于 72 个模型家族的官方算力数字加推断，未计入约 90 万个社区微调，并附可探索数据页面。

DeepSeek 发布开源权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，在 DeepSWE 1.1 基准上取得 77% Pass@1，据称超过 GLM-5.3、Kimi K3、GPT-5.6 Sol 和 Opus 5。模型已上线 DeepSeek Chat、API 和 HuggingFace，官方称相比上一版性能更强、任务完成更快、输出更短，并在性能与成本上实现 Pareto 改进。

紧急特辑：我们是否在劫难逃？ @JordanNanos @fabknowledge @SaasquatchC @maxkan 0：00 冷开场 2：50 被美化的 Neocloud 8：21 前沿节奏 12：53 安全吞噬算力 20：38 Hugging Face 的教训 30：52 Moonshot 服务 Claude 36：37 Coxson 辞职 38：27 两年预测 49：19 特朗普治下的监管 57：21 更热还是更冷

DeepSeek 于 8 月 31 日在 Hugging Face 开源首个多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，采用 MIT License，公开模型文件、Tokenizer、Prompt Encoding 参考实现及最小化 PyTorch 推理实现。

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。

上海科学智能研究院开放科学多模态基础模型“神珍”，总参数约110亿，可处理DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统和医学影像六类数据。在生物序列20项任务中，该模型9项取得最优结果；医学影像分割平均Dice得分91.20，在7种参评方法中最优。模型权重及代码已在星河启智、Hugging Face和GitHub开放。

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。