Meta 的 Muse Wonder 在文本榜冲到第 2,只差 Gemini 4 Argon 12 分,网页开发榜也进了前 15,可以直接 API 调用试试。
#Kimi K3
LMArena 给出实测数据:Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash 用不到一成的成本追平了 Claude Fable 5,做 agent 选型前可以看看这份榜单。
做前端页面总被吐槽丑的可以试试,博主实测 Claude 和 Kimi K3 审美最在线,换成 Kimi K3 干这活儿可能就够用了。
Shaped 给 Zapier 的 AutomationBench 做了一次验证器审计,用智能体找茬找出 206 个真实漏洞,近三成 Kimi K3 成绩因此改变,做评测的都该看看。
Shaped 把 Zapier 的 AutomationBench 全查了一遍,206 个验证器有 bug,修完后 Kimi K3 近三成评分都变了,做评测的都该看看。
Mistral 这次真支棱起来了,1T 参数只激活 49B,用 4000 块芯片就训出能跟 GLM-5.3 掰手腕的模型,欧洲总算有能打的了。
Together AI 出了个免费命令行工具 Together Link,你在 Claude Code、Codex 里就能直接用 Kimi K3 和 GLM 5.3,还自动帮你选模型,号称能省一半以上的钱。
Fulcrum 用 Fireworks API 和 Kimi K3 训练 Echo,成本仅 4500 美元,还分享了角色训练技巧。
Perplexity 拿 9 个模型做沙箱越狱测试,108 次全没逃出 VM,但一开网络就有 4 个钻了空子,连 E2B、Vercel 都有同样的坑,细节很有意思。
小米把大模型负责人提到了公司最高职级,同天开源的 MiMo-V2.6-Pro 在 AA 指数上还压过了 Kimi K3 和 GLM-5.3,开源圈又多一个能打的选手。
Fireworks 拿 Kimi K3 改了个 Ember-1,推理 token 少用 40% 还不掉分,省钱党可以看看。
Fireworks 在 Kimi K3 上做了后训练,产出 Ember-1,跑编程任务时推理 token 少了 71%,性能不变,省钱明显。
Epoch AI 搞了个新基准,让 AI 看照片对照说明书找宜家家具装错的地方,GPT-6 Astra 拿了 80 分,还顺带测出了各家模型的不同毛病。
Cline 免费开放了匿名模型 Pixel Canary,跑分和 GPT-6 Astra 打平、超过 Kimi K3,写 Next.js 的可以试试。
Kimi K3 在 TPU 上跑到 709 tokens/s,比 GB200 还快,92 个 MoE 层塞进一个 Pallas kernel,做法挺巧,做推理的可以看看。
Fireworks 在 Kimi K3 上做了个减法:推理 token 少用 40% 但质量不掉,跑推理烧钱的朋友可以看看。
浪潮信息出了台 128 颗国产芯片的超节点,实测能跑 2.8 万亿参数的 Kimi K3,每 token 延迟 5.85 毫秒以内,国产算力堆叠挺猛的。
国产芯片一台机器跑下 2.8 万亿参数的 Kimi K3,出字速度做到业界平均 5 倍,做推理部署的可以看看这套规格。
智谱AI发布了GLM 5.3,现在可以通过无服务器训练API进行训练,和Kimi K3、Qwen 3.8 27b等模型一样方便。
DeepSeek 新出的 V4.1 Flash 模型,性能不错,和 GLM-5.3 差不多,关键是内存消耗特别低,适合做 agentic 任务,价格也便宜很多。