Moonshot AI将公开2.8万亿参数Kimi K3权重，中国开源权重模型Token占比升至68%
相关推荐
Gate Pre-IPOs第三期Moonshot AI（KIMI）明日开启认购，支持USDT/GUSD双币参与
Odaily星球日报讯 据官方公告，Gate Pre-IPOs 第三期项目 Moonshot AI（KIMI）将于 8 月 11 日 15:00（UTC+8）正式开启认购，认购将持续至 8 月 13 日 15:00（UTC+8）。本期推出 KIMI 资产凭证，为基于 Moonshot AI 企业价值变化设计的镜像票据（Mirror Note），认购价格为 105-115 美元/股（以最终定价结果为准），项目隐含市值约 500 亿美元。 本期项目支持 USDT 与 GUSD 双币认购，用户使用 GUSD 认购可同步享受 3.8% 活期美债收益。认购结束后，KIMI 资产凭证将于 8 月 17 日 15:00（UTC+8）100% 解锁分发，并预计于分发完成后约 1 个月开放专用市场交易。 随着认购开启进入倒计时，Gate Pre-IPOs 持续拓展 AI、RWA 及创新资产参与场景，为用户提供更多元的上市前资产参与渠道。
Moonshot AI暂停Kimi K3新订阅，需求超出算力承载
Odaily星球日报讯 AI 初创公司 Moonshot AI 近日发布开权重模型 Kimi K3，称其能以更低成本与 OpenAI 和 Anthropic 的领先系统竞争。公司还表示，该模型可将算力更有效转化为 AI 能力。 Kimi K3 上线后，Moonshot AI 暂停了新订阅，原因是需求过于强劲，已超过其计算承载能力。此前该模型已在中国互联网引发广泛讨论。 微博上，Kimi K3 相关话题一度升至热榜，讨论集中在开权重模型是否能挑战美国公司的专有系统，以及中国 AI 产业对算力需求的变化。另有话题聚焦 Kimi K3 与 Anthropic Claude 的对比。 Elon Musk 还表示，xAI 下一代 Grok 4.6 模型的初步训练已进入最后阶段，2 万亿参数版本可能超过 Kimi。Moonshot AI 官方微博随后回应：“Welcome to the 2 Trillion+ Club.”
Coinbase已将AI支出削减近半，尝试将GLM 5.2、Kimi 2.7等开放权重模型设为默认选项
火星财经消息，6 月 27 日，Coinbase CEO Brian Armstrong 发文表示，若想在 token 使用量指数级增长的同时保持 AI 支出稳定，关键不在于设置使用摩擦或支出提醒，而在于更好的默认模型、路由和缓存机制。Coinbase 正在通过 LLM 网关尝试默认使用 GLM 5.2、Kimi 2.7 等开放权重模型，同时仍鼓励工程师根据任务选择合适模型。其称，91% 的员工从未触及使用上限，因此公司没有选择降低额度并增加提醒，而是转向更低成本的默认模型。 在模型路由方面，Coinbase 会在自定义流程中预处理提示词，并根据缓存命中率和模型定价，将任务路由至最合适模型。例如，规划阶段可能需要前沿模型，但执行阶段使用前沿模型可能过度。其认为，未来不应由人类选择模型，AI 可以自动完成该任务。 Armstrong 还表示，缓存未命中是推高成本最容易的方式。Coinbase 的请求均具备缓存感知能力，以便尽可能复用热缓存。例如，在正确实现缓存后，LibreChat 的缓存命中率已从 5% 提升至 60%。此外，Coinbase 也要求工程师保持上下文精简，包括切换任务时开启新会话、缩小文件上下文范围、断开未使用工具等。目标不是压制 AI 使用量，而是构建可支撑指数级增长的基础设施。通过上述实践，Coinbase 已将 AI 支出削减近一半，同时 token 使用量仍在继续增长。
Coinbase通过默认采用GLM和Kimi等开放权重模型，将AI支出削减近半
PANews 6月29日消息，Coinbase首席执行官Brian Armstrong发文分享了公司在AI支出方面的优化经验。他指出，在代币使用量指数级增长的同时，通过更好的默认设置、路由和缓存策略，已将AI支出削减近半，而非依赖使用上限和警报机制。在默认设置方面，Coinbase正通过LLM网关将开源权重模型（如智谱的GLM 5.2和月之暗面的Kimi 2.7）设为默认选项，同时鼓励工程师为特定任务选择正确模型。该公司91%的员工从未触及使用上限，因此团队选择转向更便宜的默认设置而非降低上限。
美国商务部测评Kimi K3称美国领先，但报告显示测试并非完全对等
Odaily星球日报讯 美国商务部旗下 AI 标准与创新中心联合英国 AI 安全研究所对 Kimi K3 网络攻击能力进行测试，并强调“美国仍然领先”。 不过，该测评因测试范围限制，参考价值存在争议。由于托管环境限制，Kimi K3 仅参与部分测试，其整体网络能力估算主要基于 41 项漏洞利用基准，而其他模型接受了更全面测试，因此 Kimi K3 结果存在更大误差范围。 在漏洞利用测试中，Kimi K3 得分约 32%，高于 GLM-5.2 的 24%，但低于美国领先模型约 76%的平均水平。在模拟攻击链测试中，Kimi K3 平均完成 32 步攻击链中的 17 步，并在 10 次尝试中成功攻破网络 1 次，美国前沿模型平均完成 28.5 步。 报告指出，Kimi K3 已具备一定自主攻击能力，其安全护栏未阻止模型开发漏洞或执行攻击。不过，报告也强调测试范围有限。
美国AI标准机构：Kimi K3网络安全能力落后于美国前沿模型，安全防护仍允许漏洞利用开发
Odaily星球日报讯 美国人工智能标准与创新中心（US Center for AI Standards and Innovation）发布评估称，月之暗面（Moonshot AI）旗下 Kimi K3 在网络安全能力方面的表现明显落后于美国领先的前沿大模型。此外，评估指出，Kimi K3 的安全防护机制仍允许生成可用于漏洞利用开发的内容。（Cointelegraph）