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月之暗面在这一方向有所突破。在一篇新的技术报告中，他们提出了一种新的混合线性注意力架构 ——Kimi Linear。该架构在各种场景中都优于传统的全注意力方法，包括短文本、长文本以及强化学习的 scaling 机制。
刚刚，这样一个消息在 Reddit 上引发热议：硅谷似乎正在从昂贵的闭源模型转向更便宜的开放源替代方案。
10 月 9 日凌晨，百灵大模型再度出手，正式发布并开源通用语言大模型 Ling-1T ——蚂蚁迄今为止开源的参数规模最大的语言模型。至此，继月之暗面Kimi K2、阿里 Qwen3-Max 之后，又一位重量级选手迈入万亿参数LLM 「开源俱乐部」。
国庆长假，AI 大模型献礼的方式是一波接一波的更新。OpenAI 突然发布 Sora2，DeepSeek 更新了 V3.2，智谱更新了 GLM-4.6，Kimi 则是更新了 App，然后默默在自己的版本记录里面，写下了这句话。
近日 Kimi 也开始小规模内测一个 Agent 新品，名称在一众 Agent 友商中，很有人文味与自信， 叫做：「OK Computer」。 阅尽千帆，本文仍想通过一系列典型 Agent 任务实测，为你解析 Kimi OK Computer 的真实水平。
Kimi发布全新Agent模型OK Computer ！这个新Agent名字好像还有点儿来头啊……别的先不说，OK Computer到底OK不OK？实测一下！
今天，月之暗面正式发布全新 Agent，产品名别具一格：「OK Computer」。在大模型厂商进入战略对决关键时刻，这声“OK”，到底 O 不 OK？
Kimi开源又双叒放大招了！
智东西9月5日消息，刚刚，大模型独角兽月之暗面发布新模型Kimi K2-0905，目前，Kimi应用和网页版中的K2模型已全量升级到Kimi K2-0905。该模型的核心升级点为Agentic Coding能力增强、支持256K上下文、API支持高达60-100Token/s的输出速度、支持Claude Code。
随着DeepSeek R1、Kimi K2和DeepSeek V3.1混合专家（MoE）模型的相继发布，它们已成为智能前沿领域大语言模型（LLM）的领先架构。由于其庞大的规模（1万亿参数及以上）和稀疏计算模式（每个token仅激活部分参数而非整个模型），MoE式LLM对推理工作负载提出了重大挑战，显著改变了底层的推理经济学。