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SiliconFlowAI@siliconflowai
SiliconFlowAI@siliconflowai精选
推荐理由：想少想多做？K2.7 Code 编码专用，推理开销比 K2.6 低三成，还能对标 GPT-5.5，适合写代码时不用纠结。
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6月19日
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MoonshotAI 基于 K2.6 推出了 Kimi K2.7 Code，参数量为 32B 激活/1T 总参数，支持交错思考与多步工具调用。相比 K2.6，推理 token 使用量降低 30%，在编码与指令遵循上表现提升，接近 GPT-5.5 和 Opus 4.8。定价为缓存输入/输入/输出每百万 token 0.19/0.94/4.00 美元。该模型可在 SiliconFlow 上使用。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月11日
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6月5日
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Jerry Liu@jerryjliu0
Jerry Liu@jerryjliu0推荐理由：做文档解析或 RAG 系统的开发者终于有了一个贴近真实业务场景的评估工具——ParseBench 用 2000 页企业文档测试 VLM 的语义理解能力，比现有基准更贴近实际需求，值得关注并尝试。
6月4日
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22:24Jerry Liu@jerryjliu0
Jerry Liu@jerryjliu072°
推荐理由：做文档解析、RAG 或 AI Agent 的团队终于有了一个靠谱的评测标准——ParseBench 覆盖了企业文档的真实痛点，建议直接拿去测你的模型或产品。