David Sacks：AI安全限制或削弱美国模型竞争力
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David Sacks回应中国AI模型Kimi K3登顶代码评测：美国监管束缚或削弱竞争力
Odaily星球日报讯 前白宫加密和 AI 主管 David Sacks 在 X 平台发文表示， 中国 AI 模型 Kimi K3 首次登顶 Frontier Code Arena 前端代码评测，并在其他多项基准评测中达到或接近行业领先水平，这一趋势值得关注。在中国 AI 能力快速提升的同时，美国正因监管争议陷入内耗。他批评部分美国政界人士和监管机构限制新数据中心建设、增加州级监管要求，并推动成立新的联邦机构，对前沿 AI 模型进行事前审批。 David Sacks 警告称，如果美国因过度监管放缓创新速度，可能在全球 AI 竞争中失去优势。“美国凭借无许可创新（Permissionless Innovation）赢得了互联网时代，也可以通过同样方式赢得 AI 时代；否则，我们将看到领先地位逐渐消失。”AI 发展仍需解决安全风险，但监管应采取精准方式，而非阻碍技术创新。其言论再次引发关于 AI 监管、算力基础设施建设以及中美 AI 竞争格局的讨论。
OpenAI寄望利用监管不确定性打压Kimi K3，David Sacks公开驳斥并力挺模型开源
据 动察 Beating 监测，美国总统科学技术顾问委员会主席 David Sacks 刚刚公开批评 OpenAI 战略负责人 Dean W. Ball。Ball 发文指出，月之暗面的 Kimi K3 模型性能已接近 2026 年一季度顶级公开模型，建议美国政府故意制造监管不确定性，让受监管企业不敢使用。 Sacks 直接驳斥这一主张：「把监管不确定性武器化作为竞争工具是完全不可接受的。监管决策必须基于事实、逻辑和证据，而不是故意制造恐惧和不确定性。」 Sacks 进一步警告，这种偷偷摸摸通过制造疑虑来达成目的的做法将腐蚀美国法治，并为未来针对任何人滥用权力打开先例。当前领先的闭源大模型实验室已形成收入双寡头格局，正试图利用政府力量消灭开源竞争。呼吁硅谷其他支持开放竞争的多数派站出来表态。 Sacks 此前已多次为开源模型辩护，认为企业真正的安全底线是保留模型层选择权而非依赖单一闭源供应商。 -------------------------------- 点击下方原文链接，加入动察 Beating · 飞书 AI 新闻渠道，7×24 小时不间断监测全球 AI 热点与新闻。
David Sacks回应Anthropic“安全争议”引发管制：核心矛盾是漏洞未修复
Odaily星球日报讯 美国总统科学与技术顾问委员会联席主席 David Sacks 发文回应 Anthropic“安全争议”引发管制，他表示已就当前 Anthropic 相关情况与多方进行了沟通，并总结称当前事件的核心在于其新发布模型 “Fable”（对应 Mythos 类模型的商业版本）所引发的安全争议。尽管 Anthropic 在公开声明中称该漏洞“不严重”，但美国政府及测试方均不认同这一判断，认为其已足以影响模型安全性，甚至涉及“网络武器可操作性”风险。 David Sacks 进一步批评称，Anthropic 过去一直强调“安全优先”，但此次更倾向维持消费者版本持续上线，而非优先修复安全问题。此事不应与此前其他国防或监管争议混为一谈，并称美国政府仍认可 Anthropic 技术能力，当前问题“本可迅速解决，主动权在 Anthropic 一方”。
Kimi K3实测3D建模：成本不到Claude Fable 5一半，原始风格生成效果接近
Odaily星球日报讯 Kimi 官推转发实测 3D 建模结果，要求与 Anthropic 的 Claude Fable 5 在最高算力模式下复刻《星球大战》中的“千年隼号”挑战像素风格和原始风格。测试结果显示，Kimi K3 生成速度略慢于 Fable 5，但成本优势明显。 首次像素风格测试中，Kimi K3 耗时 1 小时 11 分钟，成本 14.5 美元；Claude Fable 5 耗时 49 分钟，成本 21 美元。二次原始风格测试 Kimi K3 耗时 1 小时 17 分钟，成本 19.3 美元；Claude Fable 5 耗时 1 小时 5 分钟，成本 47.2 美元。从效果来看，Kimi K3 在原始风格 3D 建模中对细节处理能力已接近 Fable 5 水平，但在像素风格任务上仍存在一定差距。
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。
Kimi K3登顶前端代码榜，领先Claude Fable 5
据 动察 Beating 监测，月之暗面 Kimi K3 登上 Arena 前端代码榜第一，获得 1679 分。它超过 Claude Fable 5 的 1631 分，以及 GPT-5.6 Sol 的 1618 分。相比上一代 Kimi K2.6，排名从第 18 位升至第一。 Kimi K3 在 7 个细分领域中拿下 6 项第一。覆盖品牌营销、参考图复刻、数据分析、消费产品、模拟和内容创作工具。游戏开发排名第二，落后于 Claude Fable 5。 这个榜单不靠固定题库自动判分。用户提交真实的前端开发需求，两款匿名模型分别生成可运行网页。用户实际体验后投票，平台再根据模型之间的胜负关系计算分数。