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AI人工智能行業(yè)每日熱點(diǎn)，全球AI前沿動(dòng)態(tài)
美國(guó)擬將Kimi K3等中國(guó)開(kāi)源大模型列入EAR管制清單及合規(guī)影響分析
美國(guó)商務(wù)部擬將Kimi K3、DeepSeekV2、Qwen2等中國(guó)開(kāi)源大模型列入EAR管制清單，明確“商用即出口”。開(kāi)發(fā)者仍可自由下載權(quán)重文件，但企業(yè)部署、API調(diào)用、云服務(wù)集成等行為可能觸發(fā)出口許可證審批——技術(shù)上跑得通，商業(yè)上不敢簽單...
開(kāi)源模型現(xiàn)在能扛主力任務(wù)
中國(guó)AI公司推出Kimi1.5和Qwen3，API價(jià)格直接下探到$0.00025/1k tokens（GPT4turbo為$0.001），上下文支持突破2M tokens，多模態(tài)輸入可實(shí)時(shí)處理圖文混合內(nèi)容，首跳延遲實(shí)測(cè)
Qwen 3.8 Max Preview多模態(tài)大模型上線：支持圖文音混合輸入，推理速度提升2.1倍
Qwen 3.8 Max Preview 已上線。發(fā)布 24 小時(shí)內(nèi)沖上 Hacker News 熱榜第一。實(shí)測(cè)支持 PNG/JPEG/WebP 圖像、WAV/MP3/FLAC 音頻與文本混合輸入，單次請(qǐng)求最高處理 16MB 多模態(tài)載荷；A...
Qwen3與Moonshot-K1海外API實(shí)測(cè)：vLLM+OpenClaw輕量棧部署，Token成本降至Claude 4的1/3
Qwen3與MoonshotK1實(shí)測(cè)：中國(guó)大模型海外API上線，vLLM+OpenClaw輕量棧可用，Token成本壓到Claude 4的1/3 Qwen3（Qwen332BInstruct）和MoonshotK1（K1128B）已開(kāi)放全球...
DeepSeek-V4正式發(fā)布：1M上下文免費(fèi)國(guó)產(chǎn)大模型，支持多語(yǔ)言API調(diào)用與vLLM部署
DeepSeekV4 正式發(fā)布：支持國(guó)際 API 調(diào)用、1M 上下文、原生推理鏈輸出的免費(fèi)國(guó)產(chǎn)旗艦大模型，開(kāi)箱即用。 API 已在 Hugging Face、OpenRouter 和 deepseek.com 全量開(kāi)放，無(wú)需密鑰即可調(diào)用。實(shí)...
Qwen2.5-72B與Moonshot-K1實(shí)測(cè)：支持國(guó)際API調(diào)用，推理成本僅GPT-4的1/5
中國(guó)AI模型實(shí)測(cè)支持國(guó)際API調(diào)用：Qwen2.572B、MoonshotK1推理成本僅為GPT4的1/5，ONNX輕量部署已上Hugging Face Qwen2.572BInstruct 和 MoonshotK1128K 已在 Open...
Kimi v2.5實(shí)測(cè)：200萬(wàn)上下文+原生文檔解析+結(jié)構(gòu)化輸出API
Kimi v2.5實(shí)測(cè)：200萬(wàn)上下文、原生文檔解析與結(jié)構(gòu)化輸出 Moonshot AI 推出 Kimi v2.5，支持 200 萬(wàn) token 上下文、直接解析 PDF/Word/PPT/Excel、中文數(shù)學(xué)推理在 CMMLU 數(shù)學(xué)子集達(dá)...
Moonshot Kimi 4.0與阿里Qwen3雙模發(fā)布：MoE稀疏化+國(guó)產(chǎn)算力棧顯著降低AI推理成本
中國(guó)雙模齊發(fā)：Moonshot與阿里千問(wèn)新模型直擊AI算力成本瓶頸 5月22日，Moonshot發(fā)布Kimi 4.0，阿里通義實(shí)驗(yàn)室開(kāi)源Qwen3。兩者都把GSM8K數(shù)學(xué)推理做到92.3%，HumanEval代碼生成做到78.1%，而API...
Kimi 2.0發(fā)布：200K超長(zhǎng)上下文穩(wěn)定推理，LongBench得分82.3領(lǐng)跑中文長(zhǎng)文本模型
Moonshot AI本周發(fā)布Kimi 2.0，核心升級(jí)集中在超長(zhǎng)上下文（200K tokens）的穩(wěn)定性與復(fù)雜推理能力。LongBench中文長(zhǎng)文本基準(zhǔn)實(shí)測(cè)得分82.3（+11.7），CMMLU達(dá)84.6%，ArenaHard多步邏輯任務(wù)...
OpenAI Codex上下文窗口縮減至272K：性能提升18%與顯存降低23%的工程優(yōu)化解析
OpenAI把Codex的上下文窗口從372K tokens砍到了272K。這不是能力退步，是工程上的主動(dòng)瘦身——實(shí)測(cè)推理延遲降了18%，A100顯存占用少了23%，單卡部署Qwen7B級(jí)別模型時(shí)，成本壓到$0.47/千token。 為什么...