Kimi K2.6：推动开源编程发展

Cognition 发布迄今最强模型 SWE-1.7，基于 Kimi K2.7 基座训练，通过强化学习管线改进（基础设施、训练稳定性、数据质量、长程任务技术）实现前沿智能水平并大幅降低成本。在 FrontierCode 1.1 Main 基准上达 42.3%（Kimi K2.7 Code 为 30.1%，GPT-5.5 为 43.0%，Opus 4.8 为 46.5%），Terminal-Bench 2.1 达 81.5%，SWE-Bench Multilingual 达 …

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。

DeepSeek V4 Flash 正式版发布，模型结构和参数规模不变，仅重做后训练，Terminal Bench 2.1 从 61.8 涨至 82.7，DeepSWE 从 7.3 涨至 54.4。

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。

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。

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。

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。

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。