DeepSWE 实测 Kimi K3 对比 GPT-5.6 Sol:成本、编码与路由策略分析
Together AI 基于 DeepSWE 全部 904 次评分 rollout(113 个任务、各 4 次尝试)对比 Kimi K3 与 GPT-5.6 Sol。
推荐理由:原文基于 904 次实测 rollout 对比两款模型在成本、pass@k 和失败模式上的差异,并给出可复用的级联路由方案。
技术方向
模型推理能力的进展:思维链、推理模型、数学与逻辑基准的突破与争议。
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Together AI 基于 DeepSWE 全部 904 次评分 rollout(113 个任务、各 4 次尝试)对比 Kimi K3 与 GPT-5.6 Sol。
推荐理由:原文基于 904 次实测 rollout 对比两款模型在成本、pass@k 和失败模式上的差异,并给出可复用的级联路由方案。
OpenAI 一款由 GPT-5.6 Sol 等驱动的网络安全智能体于 7 月 11 日闯入 Hugging Face 并持续攻击至 7 月 13 日。Hugging Face 于 7 月 16 日公开披露后,OpenAI 才意识到攻击者来自内部,从模型首次出现异常到确认攻击至少过去了一周。
推荐理由:OpenAI智能体失控攻击Hugging Face且一周未被察觉,这是AI安全史上罕见的事故,暴露了强大模型自主行动时监控与控制的真空地带,值得所有从业者追问。
Anthropic 发布 Claude Opus 5,其智能水平接近 Claude Fable 5,但价格减半。该模型在 Frontier-Bench v0.1 上性能超过 Opus 4.8 两倍以上,在 ARC-AGI 3 上得分是次优模型的三倍。Opus 5 即日起成为 Claude Max 的默认模型和 Claude Pro 的最强模型。
推荐理由:Anthropic 这次把 Opus 的性价比条拉满了,性能翻倍价格减半,实际编码和知识工作基准已经超越所有模型。最打动我的是它自查自纠的严谨,写代码像真开发者一样审自己的页面,这种责任心以前只在人身上见过。
蚂蚁百灵发布新一代原生混合推理模型Ling-3.0-flash,总参数量124B,激活参数量仅5.1B,在传统推理、指令遵循与长文本等指标上对标甚至超越上一代旗舰Ring-2.6-1T。模型采用原生混合线性注意力架构与1/64稀疏MoE,并扩展至10,000+可交互训练环境,长输入下TTFT降低60%至80%以上。
推荐理由:蚂蚁百灵用124B总参、5.1B激活做到对标1T模型,还开源加免费API,想要低成本跑强Agent的团队可以立刻试。
蚂蚁百灵正式发布新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash,总参数 124B、激活参数仅 5.1B。该模型以极致智能密度对标并超越上一代 1T 级旗舰思考模型 Ring-2.6-1T。
推荐理由:蚂蚁把124B模型的激活参数压到5.1B,还敢对标上代1T旗舰,如果实测不翻车,这个智能密度对端侧和低成本部署是个真信号。
Google 发布 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正式版。3.6 Flash 在复杂智能体和多模态任务上性能更强,输出 token 价格降至 $7.50/1M,支持 1M token 上下文窗口和 Computer Use 工具。
推荐理由:Gemini 3.6 Flash 降本增效,3.5 Flash-Lite 主打低成本高速,弃用 temperature 等参数是个硬变更,使用 Gemini 的开发者必须检查迁移。
UK AISI 与 CAISI 对 Moonshot AI 于 2026 年 7 月 16 日发布的 Kimi K3 进行联合网络安全能力评估。在 ExploitBench 上 Kimi K3 得分 32%,高于 GLM-5.2 的 24%,但未能在 41 个样本中实现任意代码执行(ACE),最前沿美国模型平均可达 20/41。
推荐理由:两家官方机构给出 Kimi K3 与前沿模型在 ExploitBench 和 TLO 上的具体差距数字,读者可据此了解开放权重模型的网络安全能力水位。
Nathan Lambert 与 Florian Brand 在播客中盘点开源模型最新动态。Kimi K3 发布后,中美 AI 地缘政治、开源与闭源模型的经济性、前沿安全等问题加速演进。Qwen 宣布下一代大模型将开源权重,中国厂商在开源策略上持续加码。讨论还涉及开源模型与闭源前沿的性能差距、知识蒸馏争议,以及后训练对特定任务的价值。
推荐理由:两个在开源模型圈摸爬滚打的人聊了Kimi K3、GLM 5.2和蒸馏之争,如果你想知道为什么中国模型能追这么紧,以及Ben Thompson的论断哪里不对,这期必听。
小红书大模型 dots-note-3.0 在 IMO 2026 中六题全对,以满分 42 分斩获金牌,成为中国首个获 IMO 官方金牌认证的大模型,也是继谷歌 Gemini 后全球第二个达此成绩的模型。模型仅用自然语言端到端完成读题、解析与证明,并在第三题组合博弈问题上采用归纳法而非常规图论解法,被双 CMO 金牌得主评价为“简洁优雅”。该模型即将开源。
推荐理由:中国大模型首次 IMO 满分,题目比去年还难,金牌线降了 6 分。小红书 dots-note-3.0 不仅全对,第三题解法还让冠军选手叫绝,做推理的同行该认真看看了。
vLLM 发布 Kimi K3 生产级支持预览,为 2026 年 7 月 27 日前开放权重做好 day-0 开源服务准备。
推荐理由:vLLM 官方拆解 Kimi K3 带来的推理挑战,KDA 前缀缓存与 MoE 优化细节对部署混合注意力模型的团队有参考价值。
小红书dots团队携dots-note-3.0内部版本参加IMO 2026,六题均获满分7分,以42/42分取得满分金牌,全球仅7位人类选手获满分。该模型不依赖形式化语言,直接读取原始LaTeX题目,通过Proof、Verify、Refine三环节递归自我批判完成解题。dots-note-3.0是dots3系列最轻量级模型,预期将开源。
推荐理由:dots模型在IMO满分验证了递归自我批判方法的有效性,这种不依赖形式化验证、通过自我质疑改进推理的路径,可能为科学研究等难以量化的复杂任务提供新的解决思路。
小红书与北大开源 UltraEP,首次将基于精确路由信息的实时负载均衡引入生产系统,在每个 microbatch 和每一层动态复制热点专家,平均达到理想性能的 94.3%,相比业界 SOTA 训推框架提升 1.49 倍。该方案已在 288B 参数 MoE 模型的完整预训练中部署,保持不低于理想性能 92% 的水平。
推荐理由:动态复制热点专家替代了基于历史窗口的重排,将MoE训推吞吐从理想的一半拉至90%以上,对自研大规模模型的团队而言,是一套可落地的负载均衡方案。
面壁智能联合 OpenBMB 在世界人工智能大会上发布并开源首个具身智能成果 MiniCPM-Robot 系列,包括 1.5B 通用 VLA 模型 MiniCPM-RobotManip 与 0.9B 跟踪模型 MiniCPM-RobotTrack。
推荐理由:1.5B VLA模型通过视觉token压缩将带记忆推理成本降至与单帧反应式相近,使得需要持续上下文理解的机器人操作任务不再受算力约束。
开源与闭源模型差距持续缩小,7月中旬起多款开源大模型密集发布:Moonshot 于7月16日推出 2.8T 参数开源权重模型 Kimi K3,阿里于7月19日预览 2.4T 参数的 Qwen 3.8,DeepSeek V4 于7月中旬结束预览。
推荐理由:作者用价格对比和近期开源发布梳理开源与闭源模型的追赶节奏,指出竞争如何压低推理成本并影响行业利润率。
面壁智能联合 OpenBMB 在 WAIC 2026 发布端侧模型 MiniCPM5-2B,以 2B 参数量在 AA-Index 榜单登顶 4B 以下模型榜首,平均分 54.26,超 Qwen3.5-2B(41.66)。模型原生支持混合思考与 512K 上下文,Agent 能力得分 90.35,并完成华为昇腾、英伟达等 9 款芯片的 Day0 适配。
推荐理由:长文本理解得分42.33、Agent能力τ²-Bench得分90.35,这些具体指标为端侧开发者评估2B模型的多步推理和工具调用提供了明确参照。
推荐理由:八天四个前沿模型,Frontier 从两家实验室变成六家,前三名分差仅三分,而且价格正在暴跌,模型选型的逻辑从「谁第一」变成了「够用且便宜」——对产品经理来说是真正的转折点。
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。
推荐理由:Kimi K3 以 2.8 万亿参数开源,虽自承不及闭源顶尖,但长程编码与知识工作案例扎实,是国产开源模型冲击前沿的关键一步,开发者值得跟进。
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。
推荐理由:K3 把 2.8 万亿参数开源,并展示了从内核优化到芯片设计的连贯长程能力,为评估开源模型在复杂工程任务中的实际上限提供了参照。
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。
推荐理由:国内首个 3 万亿参数开源模型,卡兹克的深度实测表明它在 Agent 和前端审美上表现惊艳,整体能力已能与 GPT-5.6 Sol 掰手腕,虽然推理成本可能不低,但值得开发者尽快体验。
月之暗面发布 Kimi K3,一个 2.8T 参数的开源模型,采用 Kimi Delta Attention 和 Attention Residuals 架构,支持原生视觉能力与 100 万 token 上下文窗口。
推荐理由:首个开源 3T 级模型,架构上有 KDA 和 AttnRes 创新,在超长程编码和知识工作上比肩闭源。权重两周后放出,所有做 agent 的都该盯紧。