Kimi K2.8 Preview全量上线:性能逼近K3,支持1M上下文
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传豆包2.2延期:字节补课Coding,招聘直接点名Claude Code、Codex
动察 Beating AI 快讯,字节原计划 8 月发布的豆包 2.2 推迟了。字节准备多花一些时间训练,重点补 Coding、工具调用和 Agent。 字节今年给 Seed 定的目标之一,就是把 Coding 做到第一梯队。内部希望年底前能做出类似 GLM-5.2、Kimi-K3 那种效果,让开发者真正开始认可字节的 Coding 模型。 8 月,Seed 刚做完一次大调整。原本按文本、语音、代码、视觉划分的团队被重新拆开,变成 Pretrain Data、Horizon RL、Product Posttrain-Work 和 Product Posttrain-Chat 四个部门。Horizon RL 会负责 Coding 后训练,Work 团队则重点做工具调用、GUI 操作和长任务执行。 字节最近也在密集招这方面的人。官网正在招 Code Agent、通用 Agent 和强化学习算法工程师。一份 Multi-Agent Harness 岗位甚至直接写明,要研究 Claude Code、Codex 等 Coding Agent,还要搭建能连续跑很久的多 Agent 和强化学习环境。 Seed 2.1 在 6 月发布时就已经重点强调 Coding,但字节显然觉得还不够。豆包 2.2 这次宁愿晚一点,也想先把 Coding 补得更像样。
Kimi CLI前作者:模型越强,Harness反而会越厚
据动察 Beating 监测,Raft 创始人、Kimi CLI 前作者 Richard Qian 提出一个反常识判断:模型越强,Agent harness 不一定越薄,反而可能越来越厚。 System Prompt、专用 Tool、Subagent 这些东西都可能慢慢消失。模型越来越聪明后,很多固定流程可以直接交给模型,最后甚至只留一个 Bash 工具。 但 Agent 一旦开始长期工作、互相协作,新的问题马上冒头:谁负责什么、任务做到哪了、上下文怎么同步、多个 Agent 怎么避免重复工作和互相冲突。这些都得由模型外面的系统解决。 Richard 离开月之暗面后做的 Raft,实际上就在补这一层。它把 Claude Code、Codex、Kimi CLI 等 Agent 拉进同一个工作区,让它们在频道里聊天、认领任务、读历史消息,再互相交接工作。 模型正在吃掉旧 harness,但 Agent 能做的事越多,外面的协作系统也会越来越复杂。
kKimi K2.8 Preview 正式登陆 B.AI,API 与 Web Chat 双端同步开放
ChainCatcher 消息,B.AI 平台宣布 Moonshot AI 最新预览模型 Kimi K2.8 Preview 正式上线,面向开发者同步开放 API 与 Web Chat 双端体验。 该模型专为编程与 Agent 工作流打造,支持 1M(1,048,576 Token)超长上下文及文本、图片、视频多模态输入,综合性能直逼旗舰 Kimi K3,较 K2.7 Code 在思考效率与代码能力上进一步提升,并支持 Low/High/Max 三档灵活可调推理强度。 即日起,开发者可通过 B.AI 平台直接调用 Kimi K2.8 Preview。
Kimi暂停订阅两个月后上线新套餐,Code没有拆出去单卖
动察 Beating AI 快讯,月之暗面上线新版 Kimi 会员。四档套餐改名为 Go、Plus、Pro 和 Max,年付分别为 468、948、1908 和 6708 元,折合每月 39、79、159 和 559 元。 Kimi Code 没有按照最早公布的方案拆出去单独收费。新版 Plus、Pro 和 Max 仍然包含 Kimi Code,只有最低档 Go 不支持。 Kimi 7 月因 K3 上线后算力紧张暂停新用户订阅,并宣布后续会将 Kimi 主会员和 Kimi Code 分开收费。随后在用户压力下,拆分收费方案基本撤回。 新四档年费与旧 Andante、Moderato、Allegretto、Allegro 完全一致。不过旧套餐的最低档还能用 Kimi Code,现在同价位的 Go 已经取消了这项权益;要用 Code,年付门槛从 468 元升到了 948 元。
Kimi Code桌面端上线:浏览器、终端、多Agent塞进一个窗口
动察 Beating AI 快讯,月之暗面正式上线 Kimi Code Desktop,把原本偏终端的 Kimi Code 做成了独立桌面应用。用户可以直接打开本地项目,让 Agent 读写代码、跑命令、查看 Git 改动,目前支持 macOS 和 Windows。 桌面版直接内置了浏览器和终端。做网页时,Agent 可以读取右侧网页的页面信息,用户也能直接点选元素、框出区域或者截图批注,告诉它具体哪里要改。改代码、看网页效果、跑测试都不用再切窗口。 它还支持计划、目标和 Swarm 三种任务模式。Swarm 可以把任务拆给多个子 Agent 并行处理,长任务也能放到后台继续跑。除了 Kimi 自家的模型,用户还可以自己填 API Key 和 Base URL,接入其他模型供应商。
Cognition拿Kimi K3炼出SWE-2:逼近Astra,成本仅1/4
动察 Beating AI 快讯,Coding Agent Devin 母公司 Cognition 发布新编程模型 SWE-2。它直接基于月之暗面 2.8T 参数的 Kimi K3 继续做强化学习,进一步训练后,多项编程评测又提高约 5 到 6 个百分点。 在 Cognition 自家的 FrontierCode 1.1 Main 上,SWE-2 得分 50.0%,超过 GPT-5.6 Sol 的 47.5% 和 Grok 4.6 的 48.0%。它距离 Fable 5.1 的 50.9% 只差 0.9 个百分点,但成本低 64%。GPT-6 Astra 得分 53.3%,SWE-2 与其相差 3.3 个百分点,成本约为四分之一。 SWE-2 也比上一代少走很多弯路。中等推理强度下,它完成任务的交互轮数减少 58%,平均成本下降 81%。不过在更难的 Terminal-Bench 4 上,SWE-2 只有 27.3%,明显低于 Astra 的 57.9% 和 Fable 5.1 的 55.8%,还谈不上全面追平前沿模型。 SWE-2 已上线 Devin Desktop 和 CLI,并开始推向 Devin Web 和 Fusion。