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标签：Kimi K2.6×
6月20日
17:42
17:42IT之家（博客/媒体）
74°
LM Studio 与苹果在 WWDC 2026 期间合作，用四台 Mac Studio 集群成功运行月之暗面万亿参数大模型 Kimi K2.6。Kimi K2.6 总参数达 1 万亿，采用 MoE 架构，激活参数 320 亿，支持长上下文、多模态输入和智能体任务。四台 Mac Studio 通过 Thunderbolt 5 RDMA 内存共享形成约 1.5TB 统一内存，实现模型推理。演示还展示 LM Link 功能，用户可从 MacBook Neo 或 iPhone 安全远程访问集群模型，数据保持本地处理。在类似配置下，模型生成速度约 28 tokens/s，功耗低于传统 GPU 集群。
AI模型Kimi K2.6LM StudioMac Studio本地部署推理模型
推荐理由：LM Studio 用四台 Mac Studio 跑起万亿参数的 Kimi K2.6，还能用 iPhone 远程调用，给消费级本地部署开了个好头。
原文
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15:56Decoder@Jonathan Kemper
精选
哈尔滨工业大学的研究人员通过新基准测试LiveBrowseComp发现，主流AI搜索智能体（如GPT-5.4和Kimi K2.6）在标准测试中表现良好，但主要依赖训练记忆而非实时搜索。LiveBrowseComp仅询问过去90天内的事件，迫使模型无法依赖记忆。在此测试下，模型性能显著下降，现有排名被打乱。这表明AI搜索智能体存在“确认偏差”，即倾向于确认已知信息而非真正研究网络。该发现对依赖AI进行实时信息检索的用户和开发者具有重要警示意义。
论文AI搜索智能体基准测试GPT-5.4Kimi K2.6
推荐理由：这项研究戳穿了AI搜索智能体的真实能力——它们更擅长背书而非真正搜索。做信息检索或依赖AI获取最新资讯的团队，看完会重新评估工具选择。
原文
5月17日
01:46