开源大模型

一句话总结：阶跃星辰Step5Preview用600B总参数、27B激活撑起1M上下文和视觉输入，9月20日发布、10月15日全量开源权重，AA智能指数44分进入开源前三，单任务成本约0.71美元，是ClaudeOpus5的八分之一。9月20日发布，10月1...

一句话总结：Qwen3.8在8月连发三款——2.4万亿参数的Max旗舰、Apache2.0的27B、以及Qwen4架构预览版Flash-Next，三档从API到本地全覆盖，但开放权重和许可证的门槛差异比参数差异更值得研究。阿里的节奏这两年一直很快，但Qwen3.8这一波还是有点特别...

一句话总结：Meta10月15日放出816B参数的MuseSparkOpen开放权重，自称美国最强开源模型；而Anthropic上月的报告指智谱GLM-5.3开放权重有网络攻击风险，两边背后是黄仁勋联合25家公司的公开信对垒安全阵营，开源闭源之争在10月彻底白热化。10月的...

一句话总结：MiMo-V2.6-Pro以46.3分登顶ArtificialAnalysis开源权重榜第一，两次训练合计只花了347万美元，但小米自己在9月27日的复盘里承认，Agent重复调用问题只从13.45%降到3.83%，没解决掉。先把一个事实摆出来：你现在用的这个Wor...

一句话总结：GLM-5.1是智谱4月发布的旗舰，7440亿参数、200K上下文、MIT开源。它的历史功绩是两条：SWE-BenchPro58.4曾刷新全球最佳，以及"单次任务连续自主工作8小时"这个概念第一次被国产模型做到。现在回头看8小时这个数字，可能觉得没什么。K2.6都能跑400...

一句话总结：GLM-5.2是GLM-5.3的基座模型，7530亿参数、1M上下文、MIT开源。8月那次著名的"后训练提升50%"用的就是它。后辈光芒太盛，但它本身仍是编码成本极低、长上下文极稳的旗舰。有个现象挺有意思：GLM-5.3发布的时候，全网都在讨论"同一基座、后训练提升50%"。所有人都...

一句话总结：K2.6是月之暗面4月发的开源模型，1万亿参数、256K上下文、原生INT4。最抓眼的是AgentSwarm：能拉起300个子Agent、协同跑4000步。这个规模在开源模型里目前没有对手。先讲清楚300个子Agent是什么意思。普通Agent是一个模型自己一步步做...

一句话总结：K2.7Code是月之暗面6月发的编程专用模型，1万亿参数、256K上下文、开源权重。最大改进不是跑分，是"少想废话"——思考token平均降了30%，任务成功率反而涨了10%到31.5%。编程模型有个通病：想太多。你让它改个变量名，它先分析五分钟项目架构，再回忆三遍编码规范，最...

一句话总结：KimiK3是全球首个开源的三万亿级模型，2.8万亿参数、1M上下文、原生视觉。官方自己承认整体还落后ClaudeFable5和GPT-5.6Sol，但稳超其他所有模型。这种坦诚在发布稿里不多见。月之暗面这次很实在。发布公告第三段就写了：「虽然KimiK3的整体表现仍落后于最强...

一句话总结：MiniMaxM3是今年6月发的开源多模态模型，4280亿参数、1M上下文，自研MSA稀疏注意力把长上下文推理成本砍到1/20。SWE-BenchPro59.0，是国产开源里少见的全能型选手。1M上下文这件事，行业里已经吹了一年多。但真正能用的没几个。原因不复杂。标准注意力是平方...