月之暗面开源 Kimi K3：2.8T 参数原生多模态模型，支持 100 万 token 上下文
月之暗面发布开源权重模型 Kimi K3，总参数 2.8T、激活参数 104B，基于 KDA 与 AttnRes 架构，原生支持文本、图像、视频并具备 100 万 token 上下文窗口。
推荐理由：月之暗面开源 2.8T 参数原生多模态模型，给出完整架构参数与多榜单对比，可据此判断开源前沿模型的当前水位。
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月之暗面 Kimi 模型发布精选AI 评分8888
月之暗面 Kimi 模型发布精选AI 评分8585 月之暗面开源 Kimi K2.6 多模态智能体模型
月之暗面发布开源原生多模态智能体模型 Kimi K2.6，采用 MoE 架构，总参数 1T、激活参数 32B，上下文长度 256K，视觉编码器为 400M 参数的 MoonViT。
推荐理由：模型卡给出完整架构、评测对比和部署方式，可据此判断开源多模态智能体模型的当前水平。
月之暗面 Kimi 模型发布精选AI 评分8585 月之暗面开源 Kimi K2.5 原生多模态智能体模型
月之暗面发布开源原生多模态智能体模型 Kimi K2.5，在 Kimi-K2-Base 上以约 15 万亿视觉与文本混合 token 持续预训练而成。模型采用 MoE 架构，总参数 1T、激活参数 32B，上下文长度 256K，配备 400M 参数的 MoonViT 视觉编码器，支持即时与思考两种模式。
推荐理由：月之暗面开源原生多模态智能体模型，1T 总参数与 Agent Swarm 设计给出了与闭源旗舰对比的完整基准。
月之暗面 Kimi 模型发布精选AI 评分8282 月之暗面发布 Kimi K2 Instruct 模型
月之暗面发布 Kimi K2，这是一个总参数 1T、激活参数 32B 的 MoE 语言模型，在 15.5T token 上预训练，采用 Muon 优化器，并针对工具调用与自主问题求解做了优化。
推荐理由：原文给出 1T 总参数、32B 激活的 MoE 架构与完整评测对照，可据此判断开源模型在编码和工具调用上的位置。
月之暗面 Kimi 模型发布精选AI 评分7272 月之暗面发布 Kimi K2.7 Code 编码智能体模型
月之暗面发布基于 Kimi K2.6 的编码智能体模型 Kimi K2.7 Code，在长周期真实编码任务上做了较大改进，思考 token 用量相比 K2.6 减少约 30%。
推荐理由：模型卡给出与 K2.6、GPT-5.5、Claude Opus 4.8 的同基准对比，可据此判断其在编码智能体上的位置。
DeepSeek 模型发布精选AI 评分8888 DeepSeek 发布正式版 DeepSeek-V4-Pro-0813 模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro-0813 正式版，取代此前的预览版本，官方称其智能体能力大幅增强，在生产环境中提升尤为明显。该模型沿用 DeepSeek-V4-Pro (Preview) 的结构，并附加 DSpark 投机解码模块，在 HLE、Terminal Bench 2.1、NL2Repo、DeepSWE 等基准上均高于预览版。
推荐理由：官方技术报告列出正式版与预览版在多项智能体基准上的对比，可据此判断其生产环境能力变化。
智谱 GLM 模型发布精选AI 评分8282 智谱发布 GLM-5.3 开源权重模型，编码与长程任务能力提升
智谱发布 GLM-5.3，与 GLM-5.2 使用同一基座模型，能力提升全部来自后训练。官方称其在自研 Z.ai Code Bench 上较 GLM-5.2 提升 50%，并在 Terminal Bench 3.0、Agents' Last Exam 等公开基准上取得开源 SOTA。
推荐理由：GLM-5.3 沿用 GLM-5.2 基座、全部提升来自后训练，读者可据此判断开源权重模型在编码与长程任务上的位置。
智谱 GLM 模型发布精选AI 评分7878 智谱发布 GLM-5.3：与 GLM-5.2 同基座，编码与长程任务显著提升
智谱发布 GLM-5.3，与 GLM-5.2 使用同一基座模型，全部提升来自后训练。官方称其在自研 Z.ai Code Bench 上较 GLM-5.2 提升 50%，并在 Terminal Bench 3.0、Agents' Last Exam 等公开基准上达到开源 SOTA；在 CyberGym 漏洞发现与利用链基准上同样领先，利用类基准成绩超过 GLM-5.2 两倍。
推荐理由：GLM-5.3 与 5.2 共用基座、提升全部来自后训练，读者可据此判断后训练对编码与长程任务的实际拉动幅度。