GLM-5.3智能指数暴涨到60:追平Kimi K3,API单价没涨
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国家超算互联网上线Kimi K3 API服务,3万亿参数大模型一键调用
火星财经消息 7月21日,国家超算互联网近日上线Kimi K3模型API调用服务,企业与开发者无需繁琐环境配置,即可快速调用这一2.8万亿参数开源大模型能力。目前,该API兼容OpenAI与Anthropic接口规范,支持快速、低成本搭建多元化AI应用。当前,超算互联网模型API服务已汇聚MiniMax、DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi等开源大模型,涵盖文本生成、图片生成、视频生成、语音合成、多模态等全维度AI能力。(广角观察)
SemiAnalysis:Kimi K3跻身全球第三,或揭示OpenAI与Anthropic隐藏利润空间
火星财经消息,7 月 20 日,SemiAnalysis 分析师 Jordan Nanos 和 Max Kan 近日围绕月之暗面旗下模型 Kimi K3 展开分析,认为该模型在综合基准测试中超越 Google Gemini,不仅反映中美 AI 模型差距缩小,也为推测 Anthropic 和 OpenAI 等闭源 AI 公司的商业模式提供了新视角。 根据 SemiAnalysis 综合评价,Kimi K3 目前排名全球第三,仅次于 Fable 5 和 GPT-5.6,并超过 Google Gemini。分析师表示,虽然这一结果并不意味着 Google AI 业务出现重大问题,但 Kimi K3 公开披露的参数规模、性能和定价,为外界估算闭源模型经济价值提供了参考。 Kimi K3 拥有 2.8 万亿参数,远超多数公开模型。Jordan Nanos 表示,如此规模的模型无法部署在单个英伟达 B200 GPU 上,需要 GB300、B300 级别系统或 AMD MI355X 等更高规格硬件支持。他据此推测,Anthropic 和 OpenAI 的旗舰闭源模型可能也处于类似参数规模,而非拥有数量级领先优势。 在商业模式方面,Kimi K3 上线价格接近 Anthropic Sonnet 系列模型,输入价格约为每百万 token 3 美元,输出价格约为每百万 token 15 美元,较上一代 Kimi 模型价格上涨约 3 倍。 Max Kan 认为,如果月之暗面并非长期亏损运营,那么 Anthropic 和 OpenAI 针对类似规模模型收取更高价格,意味着其 API 业务可能具备较高利润率。「出售 API token 可能比 SaaS 更赚钱。」他说。 不过,两位分析师强调,上述判断并非基于 AI 公司的公开财务数据,而是通过 Kimi K3 的参数、价格和性能表现进行反向推演。
Grok全新语音模型拿下Agent评测第一,API价格涨60%
据动察 Beating 监测,SpaceXAI 发布 Grok Voice Think Fast 2.0。这是一款面向客服、销售和电话场景的语音 Agent 模型,可听懂用户、生成语音回答并调用工具。新版本重点提升了推理、转写和对话能力。 Artificial Analysis 的独立评测显示,它的语音综合指数为 82.9%,排名第二,仅次于通义 Qwen Audio 3.0 Realtime Plus 的 84.1%。在测试语音 Agent 完成客服任务的 τ-Voice 基准中,它以 56.5% 排名第一,高于 Qwen 的 54.6% 和 GPT-Realtime-2.1 High 的 45.7%。首次出声只需 0.70 秒。 性能提升同时伴随涨价。API 价格从每分钟 0.05 美元升至 0.08 美元,涨幅 60%,每小时音频成本为 4.80 美元。
Kimi K3白领任务逼近Fable5,成本升至上代10倍
据动察 Beating 监测,Artificial Analysis 更新 AA-Briefcase 榜单。这个评测让模型从近 2000 份邮件、Slack 记录和公司文件中找信息,再交付表格、演示文稿和界面原型。它共设 4 个长期项目和 91 项保密任务。 Kimi K3 得分 1543 Elo,仅次于 Claude Fable 5 的 1574。它超过 GPT-5.6 Sol 的 1501,也领先 Claude Sonnet 5 和 Claude Opus 4.8。 K3 的客观要求通过率为 51%,Fable 5 为 56%。但 K3 的分析质量得分略高,1754 对 1744。它主要输在成品展示,低于 GPT-5.6 Sol 和 Opus 4.8。 性能提升也伴随着更高的 Token 消耗。K3 平均每项任务花费 10.57 美元,约为 Kimi K2.6 的 10 倍。它平均执行 83 轮,输出 12 万 Token,耗时 56.4 分钟。完成同类任务所需时间约为 Fable 5 的 2.5 倍。
SemiAnalysis:Kimi K3大幅降低KV传输带宽,但AI网络需求不会因此收缩
火星财经消息,7 月 19 日,半导体与 AI 独立研究机构 SemiAnalysis 发文表示,尽管 Kimi K3 约四分之三的网络层采用 KDA,相比完整全局注意力模型可将 KV 缓存传输带宽降低最多 10 倍,但这并不意味着 AI 网络交换机市场规模将大幅收缩。 Kimi K3 拥有 2.8 万亿参数,即使采用 MXFP4,每次前向计算仍需约 1.5TB HBM 带宽。若要在保持合理交互速度的同时实现盈利部署,仍需通过 GB300 NVL72 等高带宽网络连接大量芯片,并依赖 WideEP 扩展服务。 WideEP 会将 896 个专家模型分散至多个 GPU,并在每层、每次前向计算中两次执行 Token 分发与结果合并,单次前向计算需执行 120 次以上。相比之下,预填充与解码之间的 KV 缓存传输每轮对话仅发生一次,因此 KDA 节省的传输带宽,可能远小于大规模专家模型带来的扩展网络需求。 SemiAnalysis 认为,更高效的注意力机制还可能推动上下文长度从 100 万 Token 提升至 500 万 Token 以上。根据 Jevons 悖论,效率提升可能扩大 AI 使用规模,从而进一步增加网络需求。
前沿模型八天便宜近三分之二,Kimi K3跻身前三
据动察 Beating 监测,Artificial Analysis 最新榜单显示,8 天内有 4 款前沿模型发布。Grok 4.5、GPT-5.6、Muse Spark 1.1 和 Kimi K3,先后进入第一梯队。 目前,智能指数超过 50 分的模型团队已有 6 家。6 月初,这一门槛还只有 OpenAI 和 Anthropic 达到。 Kimi K3 得分 57,排名第三。它仅次于 Claude Fable 5 的 60 分和 GPT-5.6 Sol 的 59 分,并超过 Claude Opus 4.8 的 56 分。 价格竞争更加明显。按统一基准和官方价格测算,Kimi K3 每项任务成本为 0.94 美元,约为 Opus 4.8 的一半。 GPT-5.6 Sol 只比榜首低 1 分,每项成本为 1.04 美元。Claude Fable 5 则需要 2.75 美元。 Grok 4.5 得分 54,每项成本仅为 0.31 美元。短短 8 天,接近前沿水平的模型,成本已降至此前的约二分之一到三分之一。 Artificial Analysis