Kimi 网页端可以选择 K3 模型了
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Kimi-K3 确实牛逼
2.8 万亿参数，896 个 MoE 专家，每次只激活 16 个，原生 1M 上下文 + 多模态。 AA 智能指数 57，压过 Opus 4.8 和 GPT-5.5，只输给了 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。Arena WebDev 榜已经登顶，长程 Agent 任务 1527 分排第二。 价格也是真的贵，输入最低 ¥2/百万 token（缓存命中 90%+），输出 ¥100。 7 月 27 日前会开源，是目前最强开源模型。 我用 Kimi-K3 生成可演奏的吉他，最终效果很惊艳。 API 调用一共花费了 ¥5 ，期间经常遇到 429 错误。综合来看 K3 目前的价格确实过高，而且算力也很紧张。
PrismML 出了个最强手机本地模型
Bonsai 27B，第一个能在手机上跑的 27B 多模态模型。 基于 Qwen3.6 27B，端到端极低量化。 Ternary 版 5.9GB，benchmark 平均 80.49 分，保留 95% 全精度。 1-bit 版 3.9GB，平均 76.11 分，保留 90% 精度，数学 benchmark 93.40 分，距 FP16 仅差 2 分。 iPhone 17 Pro 实测 11 tokens/s，262K 上下文。
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
