Kimi K3：智能的新前沿

月之暗面推出迄今能力最强的开源模型 Kimi K3，拥有 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文窗口，基于 KDA 混合线性注意力机制构建，原生支持视觉理解。它在长程编程、知识工作等场景表现前沿，但整体仍落后于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。即日起可通过 kimi.com 等渠道使用，完整权重将于 2026 年 7 月 27 日前发布。

Kimi K3：智能的新前沿

Kimi 发布迄今能力最强的开源模型 Kimi K3，拥有 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文窗口，原生支持视觉理解。该模型在长程编程、知识工作等场景表现前沿，整体能力仅次于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。即日起可通过 kimi.com 及官方 App 使用，完整模型权重将于 2026 年 7 月 27 日前发布。

Kimi 最强模型 K3 发布，Frontend Code Arena 跑分登顶

Kimi 最强模型：K3 登场，Frontend Code Arena 跑分力压 Claude Fable 5 登顶

月之暗面推出迄今最强模型 Kimi K3，拥有 2.8 万亿参数和 100 万 Tokens 上下文窗口。该模型在 Frontend Code Arena 中以 1679 分超越 Claude Fable 5 位居第一，在 7 个前端领域中的 6 个排名 #1。API 定价为每 100 万 Tokens 输入 2 元（缓存命中）或 20 元（缓存未命中），输出 100 元。

Wan-Streamer v0.2 发布：端到端响应延迟仅 550ms，支持 640×368 实时视频对话

Wan-Streamer v0.2：响应延迟仅550ms，让 AI 真正与你"面对面"

通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2，端到端响应延迟 550ms（200ms 模型延迟 + 350ms 网络延迟），输出分辨率从 v0.1 的 192×336 提升至 640×368 @ 25FPS。

Kimi K3 登顶前端编码榜，开放权重挑战闭源双巨头

谁能想到Claude和GPT双头统治的时代，居然就这么被中国模型撕开了口子。 Kimi K3登顶Frontend Code Arena总榜第一，1679分同时力压Claude Fable 5与GPT…

Kimi K3 在 Frontend Code Arena 以 1679 分登顶，力压 Claude Fable 5 与 GPT-5.6 Sol，7 个前端细分赛道拿下 6 个第一。该模型为 2.8 万亿参数 MoE 架构，百万上下文窗口，7 月 27 日开放权重。K3 的 API 定价为输入每百万 tokens 15 美元，对标前沿闭源模型，放弃低价路线，转向长上下文智能体编码场景的定价策略。

Kimi 正式发布 2.8 万亿参数大模型 K3，将于 7 月 27 日全面开源

Kimi正式发布2.8万亿大模型K3，这是属于我们的荣光。

月之暗面发布 Kimi K3，参数量达 2.8 万亿，支持百万上下文，将于 7 月 27 日全面开源。该模型在 AA 智能分数中排名第三，并在 BrowseComp、Automation Bench 和 SpreadsheetBench 2 三项 Agent 评测中取得第一。

NVIDIA 发布 Audio-Visual Flamingo：面向长视频的开放音频-视觉大语言模型

Audio-Visual Flamingo： Open Audio-Visual Intelligence for Long and Complex Videos

NVIDIA 推出 Nemotron-Labs-Audio-Visual Flamingo（AV-Flamingo），一个完全开源的音频-视觉大语言模型，专为理解和推理长视频中的音频、图像与复杂场景设计。

NVIDIA 发布 Nemotron 3 Embed 系列，8B 版本在 RTEB 基准上排名第一

NVIDIA AI Releases Nemotron 3 Embed： An Open Embedding Collection Whose 8B Checkpoint Ranks #1 on RTEB

NVIDIA 发布 Nemotron 3 Embed 系列，包含三个开源 checkpoint，其中 8B-BF16 版本在 RTEB 基准上以 78.46 的平均 NDCG@10 排名第一。1B-NVFP4 版本在 Blackwell 上吞吐量比 BF16 高 2 倍，精度保留 99.5%，所有模型最大序列长度 32，768 tokens。

通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2，端到端响应延迟仅 550ms

Wan-Streamer v0.2：响应延迟仅550ms，让 AI 真正与你"面对面"

通义实验室发布 Wan-Streamer v0.2，这是一款将"听、看、说、演"统一进单个 Transformer 的端到端全模态模型。其端到端响应延迟仅 550ms，输出分辨率从 v0.1 的 192×336 提升至 640×368 @ 25FPS，并采用 Thinker-Performer 双通路架构在提升画质的同时维持了极低延迟。