Kimi / 月之暗面

Deltafin 项目成功在 64 GB M1 Max 上运行了 2.8T 参数的 MoE 模型 Kimi K3，当前中位推理速度为 0.0687 token/s（14.6 秒/token）。完整安装需约 1.7 TB 本地磁盘，流式模式仅需 215 GB 但推理速度降至 3 分钟以上/token。项目提供 OpenAI 兼容 API 服务器，支持聊天和代码补全，但建议客户端超时设为小时级别。

月之暗面推出 Kimi Linear，一种混合线性注意力架构，首次在短上下文、长上下文和强化学习场景下全面超越全注意力机制。其 3B 激活参数模型在所有评估任务上显著优于全 MLA，同时将 KV cache 使用量降低最多 75%，并在 1M 上下文下实现最高 6 倍解码吞吐量。月之暗面已开源 KDA 内核、vLLM 实现及模型权重。

Kimi.ai@Kimi_Moonshot精选

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Kimi.ai 发布 PerceptionBench，一个从当前前沿模型在 42 个基准上的失败模式中归纳出的视觉感知基准。该基准将视觉感知拆解为 10 种原子能力，并构建了 3000 道验证题，每道题只考察单一感知能力，无需推理或外部知识。

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。

月之暗面发布 2.8 万亿参数的混合专家模型 Kimi K3，支持原生视觉理解和 100 万 token 上下文窗口。其规模化效率较 Kimi K2.5 提升 2.5 倍，并同步开源模型权重、技术报告及 MoonEP、FlashKDA、AgentEnv 三项 Infra 技术。

Kimi.ai@Kimi_Moonshot精选

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Kimi 发布其最强模型 Kimi K3，这是一个 2.8T 参数的 MoE 模型，具备原生视觉理解和 1M token 上下文窗口。新架构实现了每单位计算 2.5 倍的智能提升。除模型权重外，Kimi 还开源了高性能注意力内核、MoE 通信库及大规模智能体运行环境基础设施。

英国AI安全研究所与美国AI标准与创新中心联合评估显示，月之暗面的Kimi K3在ExploitBench基准上得分32.2%，远低于美国领先模型的76.2%，但优于智谱GLM-5.2的24.4%。

Nathan Lambert 与 Florian Brand 在播客中盘点开源模型最新动态。Kimi K3 发布后，中美 AI 地缘政治、开源与闭源模型的经济性、前沿安全等问题加速演进。Qwen 宣布下一代大模型将开源权重，中国厂商在开源策略上持续加码。讨论还涉及开源模型与闭源前沿的性能差距、知识蒸馏争议，以及后训练对特定任务的价值。

中国公司月之暗面（Moonshot.AI）发布Kimi K3模型，性能与最佳美国模型相当，且为开源权重模型，用户可免费下载本地运行。受此消息影响，美国股市上周五下跌，OpenAI和Anthropic的商业模式及IPO前景受到严重质疑。美国在AI软件领域的护城河已不如预期，AI竞赛正演变为工业系统竞争。

月之暗面于7月16日发布旗舰模型Kimi K3，该模型为2.8T参数的MoE架构，将于7月27日开源权重。K3在Vals AI指数排名第二，在Artificial Analysis智能指数排名第三（仅落后于Claude Fable和GPT-5.6 Sol Max且价格更低），并在Frontend Code Arena排名第一，是迄今最强的开源权重模型。

AYi@AYi_AInotes精选

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Kimi K3 在 Frontend Code Arena 以 1679 分登顶，力压 Claude Fable 5 与 GPT-5.6 Sol，7 个前端细分赛道拿下 6 个第一。该模型为 2.8 万亿参数 MoE 架构，百万上下文窗口，7 月 27 日开放权重。K3 的 API 定价为输入每百万 tokens 15 美元，对标前沿闭源模型，放弃低价路线，转向长上下文智能体编码场景的定价策略。

AYi: Kimi K3 今日正式发布,Moonshot 官方官宣,2.8万亿参数 MoE 架构,百万上下文窗口,原生多模态能力,7月27日开放模型权重。 网上已有声音称其在多项基准测试中超越 Fable,翻完官方基准数据图后会发现,这是选择性解读的...

Kimi 发布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，原生支持视觉理解。该模型在长程编程、知识工作等场景表现前沿，整体能力仅次于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。即日起可通过 kimi.com 及官方 App 使用，完整模型权重将于 2026 年 7 月 27 日前发布。

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。

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。

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。

Kimi K2.7 Code 开源权重模型已在 GitHub Copilot 中正式可用，成为 Copilot 模型选择器首个可选的开源权重模型，为编程工作流提供更低成本选择。该模型由 GitHub 托管于 Microsoft Azure，按供应商列表价格以用量计费。逐步向 Copilot Pro、Pro+ 和 Max 计划用户推送，用户可在 Visual Studio Code 1.127.0 或更新版本、Visual Studio 17.14.6 或更新版本、JetBrains 1.9.1-251 或更新版本、Xcode、Eclipse 等 IDE 及 Copilot CLI、GitHub.com、GitHub Mobile 等平台中选用。后续几周将扩展至 Copilot Business 和 Enterprise，当前默认关闭，需管理员在 Copilot 设置中启用策略。

月之暗面旗下 Kimi Work（Beta 版）新增「目标模式」，支持设定终点后由 Agent 自主循环推进任务，最长连续运行24小时，过程中人类可随时中断调整。同时上线「插件中心」，可选装百度网盘、Canva可画、钉钉、飞书、WPS、Notion、Cloudflare 等外部应用。6月限时福利期间，Kimi 电脑客户端 Work 模式所有任务会员额度消耗减半，即从0.02%降至0.01%。

Kimi 电脑客户端为 Kimi Work（Beta 版）新增「目标模式」和「插件中心」两个特性。目标模式基于循环机制，可让 Agent 连续工作 24 小时自主推进长任务；插件中心支持连接百度网盘、钉钉、飞书、WPS、Canva可画等外部应用。6 月内使用 Work 模式所有任务额度消耗打 5 折，一个 token 当两个用。

SiliconFlow@SiliconFlowAI精选

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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。

Kimi K2.7 Code 高速版上线，与普通版为同一模型，输出速度约 5-6 倍，常规编程场景约 180 Token/s，短上下文可达 260 Token/s。API 定价为普通版 2 倍，模型 ID：kimi-k2.7-code-highspeed。Kimi Code Plan 用户可通过「抢先体验计划」使用，用量消耗为普通版 3 倍。使用须开启思考模式，关闭会报错或回退至 K2.6。庆祝发布，Kimi API 开放平台推出为期三周充赠活动，充值 500 元及以上享 20%-30% 代金券。相比 K2.6，K2.7 Code 在长上下文编程指令遵循、长程任务性能提升，平均 token 消耗减少 30%，内部基准测试显著提升。普通版输入 6.5 元/百万 token、输出 27 元，缓存输入 1.3 元。非编程任务推荐 K2.6。

Kimi K2.7 Code 高速版已上线，与普通版为同一模型，输出速度约 5-6 倍，常规编程场景下约 180 Token/s，短上下文可达 260 Token/s，API 定价为普通版的 2 倍。

Kimi.ai@Kimi_Moonshot精选

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Kimi 发布并开源最新代码模型 Kimi-K2.7-Code。相比 K2.6，其在 Kimi Code Bench v2 上提升 +21.8%，Program Bench 提升 +11.0%，MLS Bench Lite 提升 +31.5%。推理效率改进，推理 token 使用量降低 30%，长时编码任务中指令遵循和端到端成功率均提升。6x 高速模式即将推出，即日起可通过 Kimi API 和 Kimi Code 使用。

Kimi.ai@Kimi_Moonshot精选

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Kimi发布Kimi Work，一款本地运行的桌面AI智能体。支持最多300个AI智能体同时在本地机器并行运行；配合WebBridge浏览器扩展，智能体可在浏览器中导航、搜索、点击、填写并完成任务；内置全球市场数据工具，可直接调用Yahoo Finance和世界银行数据，无需复杂API设置；记忆系统会记录用户偏好、过往决策和上下文。支持macOS（Apple Silicon）和Windows。

Kimi Code 开源 Coding Agent 迎来大版本升级：一行命令安装，毫秒级启动；新增视频理解能力，支持提取视频风格生成 LUT 文件、长视频切片、根据录屏生成代码；集成同花顺、天眼查等权威数据源，可查询股票价格、财报、学术论文；支持 ACP 协议，可在 JetBrains、Zed 中使用；丰富 hook 生态方便集成其他工具。底层视觉推理由 Kimi K2.6 模型提供。

Kimi Code 开源 Coding Agent 大版本升级：一行命令安装，毫秒级启动；新增视频理解，可提取参考视频色调生成 LUT、将长视频切分为短视频、根据录屏生成代码；接入同花顺、天眼查等权威数据源，支持实时查询股票价格、财报和学术论文；兼容 ACP 协议，可在 JetBrains、Zed 等 IDE 使用；拓展 hook 生态方便集成。视频理解基于 Kimi K2.6 模型。通过 /plugins 安装 kimi-datasource 插件即可使用权威数据源。

月之暗面今日宣布，Kimi Work Beta 版随最新版 Mac 和 Windows 客户端开启内测。Kimi Work 是基于 Kimi Code 的通用型本地 Agent，支持安装使用技能、运行定时任务，并继承在线版的专业技能与数据库，内置可调用浏览器的 Kimi WebBridge。用户用自然语言描述目标即可自动拆解任务、并行执行并交付产物。支持 Agent 集群，最高可创建含 300 个子 Agent 的团队。官方透露，Kimi Work 自身由 Kimi Code 写成，工程师一周内完成客户端开发，累计产出超 5 万行有效代码，其中 92% 由 AI 自主生成。

Kimi Work Beta版随Kimi最新Mac和Windows客户端推出，是基于Kimi Code的通用型本地Agent。它内置Kimi WebBridge浏览器操作方案，支持安装和使用Skill、运行定时任务，并能根据任务复杂度自主创建最多300个子Agent的团队。开发中使用的Kimi K2.6模型支持13小时连续编码、4000余次工具调用，累计产出超5万行有效代码，其中92%由AI自主生成。用户可用自然语言描述目标，Kimi Work即可拆解任务、并行执行、调用工具、操作浏览器，交付文档、表格、PPT等工作产物。

月之暗面旗下AI助手Kimi正在进行20亿美元新融资，国智投、中国移动等国资机构及央企已加入股东名单，该轮融资已进入收尾阶段。今年1月和2月，Kimi已密集完成3轮融资，累计融资超39亿美元（约376亿元人民币），最新估值相比去年11月已翻4倍有余，成为大模型创业公司中融资最多的企业。产品层面，基于Kimi K2.5模型的Composer 2.5已集成至编程应用Cursor，公司近期也发布了开源模型Kimi K2.6。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog精选

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Kimi.ai: Supports Kimi Code CLI, Claude Code, Cursor, Codex, Hermes, and more. Try it at: http://kimi.com/features/webbridge and ...

Nathan Lambert@natolambert精选

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Manqi Cheng 程曼祺: Just published an exclusive on LatePost. A few highlights: - Kimi (Moonshot AI) is closing a new $2B funding round at a ...

Kimi发布K2.6版本，专注提升开源编程能力。新版本在代码生成与理解方面实现优化，发布后在Hacker News获得132个点赞。此次更新强化了Kimi在开发者工具领域的布局，通过改进编程辅助功能，为开源社区提供更高效的代码编写支持。

Kimi支持的个人开发者开源项目OneClaw下载量突破10万，提供一键安装包，1分钟即可在本地部署原版OpenClaw，无需命令行或环境配置。功能包括纯净卸载、自由切换模型、远程控制，支持连接飞书、企微、钉钉、QQ、Kimi Claw；内置2万+技能的技能商店，可无损迁移记忆和Skills。Kimi提供包月方案和API按需购买。使用地址：oneclaw.cn。

Kimi推出Agent Swarm系统，支持100个子代理并行工作，可执行超1500次工具调用，任务完成速度比顺序执行快4.5倍。该系统突破单模型上下文限制，采用自我组织架构，用户下达指令后自动"招聘"CEO、研究员等角色并动态分配工作流，无需人工编写脚本。适用于大规模信息搜集、长文档生成及多视角辩论等场景，通过结构性分歧避免AI群体思维。

Kimi 发布 K2.5 模型时开源 Kimi Vendor Verifier（KVV），用于验证第三方推理实现的准确性。针对开源模型部署渠道多样化导致的质量失控问题，KVV 提供六项关键基准测试，覆盖参数约束验证、多模态流水线、长输出压力测试、工具调用一致性及编程能力评估。项目与 vLLM/SGLang 社区合作修复根因，并提供预发布验证和实时更新的公开排行榜。完整评估在双 H20 8 卡服务器上约需 15 小时。