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Kimi正在招募全球大使，面向开发者、内容创作者、创业者和校园社区领袖。申请者应在所在社区具有影响力，并已将Kimi K3应用于产品、智能体、工作流、团队或社区。
Moonshot AI 宣布 Kimi K3 已通过 Together AI 提供服务，开发者可使用面向编码智能体和生产工作负载优化的高吞吐推理能力。
Moonshot AI 的 Kimi K3 现已在 Fireworks 上线，开发者可通过托管服务部署模型并进行 LoRA 微调。该模型拥有约 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文窗口和原生视觉能力。
Moonshot AI 的 Kimi K3 已在 Modal 上线。Modal 表示，其与 Moonshot AI 和 vLLM 合作提供首日支持，并使用针对 K3 架构训练的定制 DFlash 推测模型提升推理速度。
Moonshot AI 开源了 MoonEP，这是一个用于分布式混合专家模型（MoE）训练和推理的高性能通信库。项目通过动态冗余专家、在线规划和零拷贝通信，旨在降低大规模专家并行中的通信开销。
Moonshot AI 的 Kimi 团队与 kvcache-ai 联合开源 AgentENV。这一分布式平台面向大规模运行智能体环境，并曾用于 Kimi K3 的智能体强化学习训练。
Moonshot AI 开源了基于 CUTLASS 的 FlashKDA，用于加速 Kimi Delta Attention 内核。根据其公布的基准测试，该实现相比 flash-linear-attention 基线在 NVIDIA H20 上实现了 1.72 至 2.22 倍的预填充速度提升。
Moonshot AI 已发布 Kimi K3 的模型权重和技术报告。这款 2.8 万亿参数的 MoE 模型支持原生视觉理解，并提供 100 万 token 的上下文窗口。
DeepSeek 宣布 V4-Flash 官方 API 进入公测，并称其代理能力和多项基准测试表现大幅提升。该版本支持 Responses API 格式，并已适配 Codex。
DeepSeek 表示，DeepSeek-V4-Pro API 目前的 75% 折扣将在促销结束后转为正式价格安排，用户可继续以原价四分之一左右的水平使用该服务。
DeepSeek发布V4 Preview，推出V4-Pro和V4-Flash两款混合专家模型，均主打100万 token上下文窗口，并同步开放权重与API服务。
DeepSeek 推出 V3.2，作为 V3.2-Exp 的正式继任版本，并将其部署到 App、网页端和 API。V3.2-Speciale 则主打更强的复杂推理能力，暂时仅通过 API 提供。
DeepSeek 表示，早期版本的 DeepSeek-V3.2-Exp 推理演示代码在索引器模块中存在 RoPE 输入布局不一致问题，可能导致模型性能下降。官方已在更新后的演示代码中修复该问题。
DeepSeek 推出实验性模型 V3.2-Exp，在 V3.1-Terminus 基础上加入 DeepSeek Sparse Attention（DSA），旨在提升长上下文场景下的训练与推理效率。该模型已上线应用、网页端和 API，API 价格即时下调超过 50%。
OpenAI 工程师 Jason Liu 表示，他使用 Codex 制作了一段关于公司使命和工作体验的视频。视频先在内部分享，随后获得团队认可并对外发布。
OpenAI宣布GPT-5.6 Luna降价80%，Terra降价20%，相关优惠也将反映在Codex和ChatGPT Work的用量计算中。GPT-5.6 Sol则新增更快的API模式。
OpenAI宣布推出面向学术研究人员的ChatGPT计划，首批覆盖1万名科学家、数学家和工程师，并计划在2027年前扩大至10万人。
OpenAI表示，GPT-5.6 Sol在复杂编程任务中消耗额度的速度高于预期，因此已为ChatGPT Work和Codex用户重置使用额度，并改进模型效率。