KIMI · 212

小米 MiMo-V3-Pro 跑分疑似泄露，SWE-Bench Pro 达 72.8 或逼近海外顶尖闭源模型

比推消息，Max For AI 发文披露，一张疑似小米下一代大模型 MiMo-V3-Pro 的 Benchmark 截图在社群中流传。截图显示，该模型重点瞄准 Coding Agent 和通用 Agent 场景，部分测试成绩已接近 Claude Opus、GPT 等海外顶尖模型。据疑似截图，MiMo-V3-Pro 在 SWE-Bench Pro 上取得 72.8 分，高于 GLM 5.3 的 67.9 分和 Kimi K3 的 65.8 分，与 Claude Opus 5 的 74.6 分、GPT-5.6 Sol Max 的 75.4 分相差不到 3 分；Terminal-Bench 2.0 得分 70.6 分，同样接近 Claude Opus 5 的 72.0 分和 GPT-5.6 Sol Max 的 73.5 分。此外，其τ3-bench 得分达到 76.4 分，而 GPT-5.6 Sol Max 为 78.8 分。若上述成绩最终经官方确认并能在正式版本中复现，MiMo-V3-Pro 或将进入全球顶尖模型第一梯队。不过，目前该 Benchmark 截图的真实性及测试条件尚未得到小米官方确认，相关数据仍应视为未经证实的爆料。值得注意的是，小米目前官方公开的最新 MiMo 旗舰为 MiMo-V2-Pro 及 MiMo-V2.5-Pro，因此 V3-Pro 是否存在以及具体发布时间仍有待官方进一步披露。

1天前

从4个模型到500多个，OpenRouter三年增长3万倍后被收购

作者：Menlo Ventures编译：佳欢，ChainCatcher原标题：OpenRouter 背后早期投资人复盘投资始末今天，OpenRouter 宣布已与 Stripe 达成收购协议。距离 OpenRouter 于 2023 年正式推出，刚刚过去三年。OpenRouter 最初以“LLM 的统一接口”为定位上线，当时只支持 4 个模型：GPT-3.5、GPT-4、Together 的 GPT NeoXT 和 Cohere xlarge。公司成立之初基于两个核心判断：第一，AI 的使用规模最终会非常庞大，并渗透到各个领域；第二，市场上会出现大量不同模型，它们各有取舍，用户也会根据不同需求选择不同模型。事实证明，这两个判断都远远超出了当时的预期。自上线以来，OpenRouter 平台处理的 Token 数量增长了约 3 万倍，目前按年化计算已经超过 4500 万亿 Token，平台上的支出规模也达到了相当惊人的水平。与此同时，OpenRouter 支持的模型数量已经从最初的 4 个增加到 500 多个。图：从成立到被收购，OpenRouter Token 使用量增长情况Menlo Ventures 很幸运能够参与这段旅程。2025 年 3 月，我们通过与 Anthropic 合作设立的 Anthology Fund 参与了 OpenRouter 的种子轮融资。OpenRouter 创始人兼 CEO Alex Atallah 此前曾创办 OpenSea，后者估值一度达到 133 亿美元。他的联合创始人包括在 Discord 上认识的技术高手 Louis Vichy，以及执行力极强的 COO Chris Clark。2025 年 5 月，我们领投了 OpenRouter 的 A 轮融资，Matt 加入公司董事会，Deedy 担任董事会观察员。今年早些时候，看到 OpenRouter 的客户数量和收入迅速增长，以及公司围绕模型选择和评估构建更强“模型智能”能力的产品路线后，我们又继续加码了 B 轮融资。在科技行业，一个想法往往需要经过多年时间，才能从少数人的判断变成行业共识。而就在几周前，这件事发生了：从 Ramp 到 Cursor，超过 10 家公司几乎同时推出了自己的模型路由产品。短短几年时间，OpenRouter 已经成为 AI 时代最重要的公司之一。图：确定领投 OpenRouter A 轮时的合影乍看之下，Stripe 似乎并不是 OpenRouter 最自然的收购方，但两家公司实际上惊人地相似。两者都通过一个可以直接接入的 API，把原本复杂的交易流程变得简单，并从中收取一定比例的费用。只不过 OpenRouter 处理的是 AI 模型。按照 Stripe 一贯的说法，两家公司结合之后，仍然是在做同一件事：提高“互联网 GDP”。事实上，一年多以前，OpenRouter 就已经把自己称为“LLM 领域的 Stripe”。OpenRouter 的核心价值OpenRouter 是 Deedy 在 2024 年加入 Menlo 后最早接触的公司之一。这家公司几乎正好处于我们 AI 基础设施投资逻辑的核心位置。Menlo 在《2024 企业 AI 报告》中提出了两个投资 OpenRouter 所必须成立的判断：AI 支出会大幅增长，同时开发者不会只使用一个模型，而会同时采用多个模型。图：Menlo 最初发给 OpenRouter 的联系邮件作为同样会写代码、会实际使用这些模型的人，我们很早就意识到，不同模型在成本、延迟和性能之间存在非常明显的差...

1天前burnking#OpenRouter

里昂：智谱 GLM-5.3 后训练能力显著提升，维持跑赢大市评级

比推消息，据金十报道，里昂发表研究报告指，智谱 (02513.HK) GLM-5.3 API 即日起开放调用，在复杂编码及长周期代理任务方面展现国内同业中领先性能，虽然参数规模较小，但在一众基准测试中都取得开放权重 SOTA 表现，并在 Artificial Analysis 智能指数中获得 60 分，与 Kimi 3 持平，超越通义千问 3.8 Max。该行估算 GLM 模型的 OpenRouter 收入份额已从今年 1 月的 1% 升至 7 月的 7%，领先 DeepSeek 的 6% 及月之暗面的 3%。认为 DeepSeek 近期加价反映行业竞争健康，而 GLM 5.3 已重夺帕累托前沿地位。近期股价疲弱或反映市场对 Anthropic 年化经常性收入减速的过度反应，维持智谱跑赢大市评级，目标价为 2061 港元。

3天前

GLM-5.3 智能指数暴涨到 60：追平 Kimi K3，API 单价没涨

比推消息，据监测，智谱正式开放 GLM-5.3 API。此前模型发布时，API 没有立即上线。与此同时，Artificial Analysis 的独立评测也出炉了：Intelligence Index 从 GLM-5.2 的 53 暴涨到 60，追平 Kimi K3，只比 GPT-5.6 Sol 低 1 分。等权重按计划公开后，它将和 Kimi K3 并列 AA 评分最高的开放权重模型。涨得最猛的是 Agent。GDPval-AA v2 的 Elo 从 1524 跳到 1770，一次涨了 246 分，排所有模型第二，仅次于 Claude Opus 5 的 1855，也比 Kimi K3 的 1668 高出 100 多分。API 单价没有跟着涨。输入仍是每百万 Token 1.40 美元，输出 4.40 美元，缓存输入 0.26 美元，和 GLM-5.2 完全一样。不过 5.3 明显更能花 Token。AA 测得它每项任务平均输出约 1.87 万 Token，比 5.2 多 20%。因此单任务实际成本从 0.44 美元涨到 0.68 美元，贵了约 55%。即便如此，同档模型里仍比 Kimi K3 的 0.84 美元和 GPT-5.6 Sol 的 1.23 美元便宜。

3天前

为什么资本追逐 AI Native，不再理睬互联网老登

资本不奖励守旧，不是因为守旧的人有错。是守旧的部分已经明码标价，没有信息差，也就没有超额收益。2026 年上半年，全球风险投资 5100 亿美元，一个半年超过了 2025 全年的 4400 亿。七成以上进了 AI，OpenAI 和 Anthropic 两家拿走 2170 亿，占 43%。钱多到这个份上，你会以为人人都能分一点。事实是分配比总量更极端，而且第一道筛子不筛行业，筛人。被筛掉的那一类，现在有个不太客气的叫法：互联网老登。先说死一件事：本文里的「老登」跟年龄没关系。它指的是一套在移动互联网周期里成型、被反复验证、给持有人带来过巨大回报的方法论。持有它的人可能四十五岁，也可能三十二岁。被重新定价的是这套方法论，不是出生年份。把这两件事搞混，是老登最常犯、也最舒服的一个错——因为如果问题是别人年龄歧视，你就一个字都不用改。01什么叫 AI Native这个词已经被用烂了。会用 ChatGPT 不叫 AI native，公司名里带个 AI 也不叫，二十几岁更不叫。真正把人分开的是三条。第一条，出发点是模型，不是需求。老登做产品的顺序是：看用户要什么，写成需求，找技术实现。AI native 的顺序反过来：先摸清模型今天能干到哪一步、明天可能到哪一步，然后从这个能力边界往外长产品。前者把模型当工具，后者把模型当地基。这两种人做出来的东西，第一版看不出差别，到第三版差出一个物种。第二条，组织的默认单位不是人。互联网时代的分工，是把一件事拆给十个人。AI native 公司的分工，是把十件事收给一个人加一堆 agent。国内一家应用层公司的 CEO 说过，团队不到十个人，但有大量 AI 在夜里干活，员工每天早上第一件事是检查 AI 前一晚交的活。Cursor 那边更极端，公开报道里提到公司没有产品经理，工程师自己写代码、自己跟用户聊、自己参与招人。第三条，信息是一手的。AI native 的输入来源是论文、模型卡、GitHub 的 issue、X 上的原始讨论、自己跑的 eval。老登的输入来源是行业峰会、闭门会、券商报告、公众号解读，以及找人喝咖啡。这一条最不起眼，杀伤力最大，后面单独说。三条都满足，二十五岁是 AI native，四十五岁也是。三条都不满足，二十五岁照样是老登。AI native 是个状态，不是个年龄段。麻烦在于，这个状态的入场券是作品，不是履历。02两张名单把这一轮的结果摊在桌面上，是两张名单。第一张全是 AI native 的公司。它们的估值不是在涨，是在换量级。名单一 · 上游OpenAI　2026 年 Q1 单轮融资 1220 亿美元，投后 8520 亿美元，史上最大一笔私募融资。Anthropic　Q2 单轮 650 亿美元，投后 9650 亿美元，约占该季度全球风投总额的一半；5 月的收入运行率已到约 470 亿美元。DeepSeek　2026 年 5 月首轮融资约 700 亿元人民币。同年 4 月，梁文锋将直接持股由 1% 提至 34%，通过关联主体合计控制约 84.29% 股权。月之暗面（Kimi）　2025 年 12 月估值 43 亿美元；2026 年 1‒2 月连做三轮至 180 亿；5 月 D 轮约 20 亿美元、投后破 200 亿；7 月一轮超 35 亿美元、投后 350 亿；Pre-IPO 目标投前 500 亿。ARR 3 月破 1 亿、5 月破 2 亿、6 月站稳 3 亿美元，API 占七成以上。智谱 · MiniMax　2026 年初先后登陆港股，市值均破千亿元人民币，国内首批上市的大模型公司。第二张...

3天前Wendy#AI #DeepSeek

当地方城投开始卖Token，这门生意见顶了？

作者：小饼原标题：当地方城投开始卖 Token7 月 30 日，嘉兴，长三角（嘉兴）Token 运营中心正式启动。站在台前的运营方，是嘉兴市城市投资发展集团，一家修过路、建过桥、管过燃气、做过城市更新的城建国企 。市领导调研时问了一句所有人心里都想问的话：“为什么是你们城投来做？”过去二十年，中国城市化的默认分工是：政府出地、城投修路、企业上楼。如今，一家城建国企，开始亲自下场卖 Token。有人解读道，城投入场之日，Token 利润见顶之时。修路的，卖起了 Token首先澄清一个概念：城投并不直接生产 Token，也不建万卡集群，运营中心负责人马寅枭自己说得直白：“我们是搬运工”，也就是把分散的算力和模型整合起来，做“模型批发商”。以嘉兴模式为例，其核心是“五个统一”，统一 API 入口、统一 Token 计量、统一费用结算、统一政策抵扣、统一安全审计。企业一次接入，即可按需调用 DeepSeek、Qwen 等一百余款主流大模型，并提供普惠包、按需套餐和专属定制三类服务，目标是让 AI 能力“像水、电一样便捷透明、随取随用” 。为什么此刻地方城投开始下场卖 Token？中国过去三十年的基础设施建设有一条清晰路径：任何一种新型基础设施，一旦被国家认定为“公共服务”，就会走上同一条路，先是民间资本探路，然后国资平台接管运营，最终变成市政公用事业。水、电、气、宽带，无一例外。探路者负责证明需求存在，国资负责把它变成人人可用、价格可控、长期运营的公共品。嘉兴这次的操作，从逻辑上看，就是算力基础设施走到了这条路径的“国资接管”阶段。而且嘉兴的底牌很硬：作为国家算力枢纽节点城市，全市集聚了润泽、阿里、中国电信、中国移动四个万卡级算力中心，算力规模居浙江首位；产业侧，全市拥有规上工业企业 6327 家、AI 科创企业 230 余家。修路是把分散的出行需求聚合成可收费的路网，卖 Token 是把分散的 AI 需求聚合成可计量的算力网，题材不同，手法相同。一张越来越拥挤的牌桌城投不是唯一想卖 Token 的国资玩家。2026 年春天，三大运营商几乎同时宣布进入“Token 时刻”。中国电信董事长柯瑞文的原话是“智能云体系就是词元经营体系”，中国移动要推动“Byte+Token 双高速增长”，上海移动直接推出 1 元 40 万 Token 的通用服务，连话费都能付。运营商转向 Token 的动力很朴素： 2025 年，中国移动营收增速 0.9%，中国电信 0.07%，中国联通 0.68%。三家增速全部跌进 1%以内，传统流量业务见顶，必须找到新的计量单元来支撑增长曲线。从卖 Byte 到卖 Token，换的是计量单位，底层逻辑没变，谁控制了新一代“管道”，谁就能收过路费。再往上看，云厂商（阿里云、腾讯云、百度智能云）在卖 Token，模型公司（DeepSeek、智谱、KIMI）在卖 Token，Token 工厂（硅基流动）在卖 Token，中转站在卖 Token……现在，连城投都来了。把这张牌桌上的玩家列一遍： 模型公司、云厂商、Token 工厂、三大运营商、地方城投。上游到下游，从造 Token 的到搬运 Token 的到分销 Token 的，全产业链都挤在“卖 Token”这一个动作上。正如上文所言，Token 正在全面水电气化，那么“卖 Token”的利润空间会急剧下降。一方面，AI 能力的获取成本会持续降低，企业和个人使用 AI 的门槛在消失，Token 会像水电一样成为数字经济的底层供给。另一方面，单纯卖 Token 的利润率会无限趋近于卖自来水、卖电，...

3天前深潮TechFlow#代币 #算力

月之暗面（Kimi）：警惕冒用公司名义虚假融资，不存在所谓朋友基金或特殊通道

比推消息，月之暗面（Kimi）发布严正声明称，针对市场上冒用公司名义进行虚假融资、涉嫌违法犯罪的行为，公司已向公安机关反映，并表示将追责到底。 月之暗面强调，不存在所谓朋友基金或特殊通道，不存在所谓老股份额或预留额度，也不存在所谓官方代理或授权中介，提醒市场参与者警惕相关虚假信息及可疑交易。 本文由GENG赞助，Build Your Fortune on GENG (https://geng.one)

7天前burnking

Kimi K3币圈诊断：两周扫遍501个项目、1280个高危隐患

作者：克洛德，深潮 TechFlow原标题：Kimi K3 币圈诊断：两周扫遍 501 个比特币项目、1280 个高危隐患深潮导读：一支志愿者组成的「比特币红队」用月之暗面的 Kimi K3 在两周内扫了 501 个比特币开源项目，记录 7958 条发现，其中 1280 条被评为高危或严重。干这件事的之所以是中国模型，是因为 OpenAI 和 Anthropic 以安全为由拒绝了这些防守方。如果你的币放在某个多年没更新的钱包或节点软件里，这篇值得读完。8 月 13 日，比特币红队成员、Cashu 协议创始人 Calle 在 X 上总结了这场行动的阶段性结论，推文获得近 26 万次查看。他的原话很直白：「几十年的开源代码，和两周的 Kimi K3 撞在一起，结果就是所有东西都是破的，比特币在燃烧。」一切始于一个卷走 1 亿美元的钱包漏洞7 月 30 日，硬件钱包 Coldcard 被爆出固件缺陷：设备生成助记词时退回到一个可预测的软件流程，安全芯片只提供了 32 位熵，有效密钥空间只剩约 43 亿种可能。攻击者按图索骥，分多波抽干用户钱包，确认损失超过 1 亿美元，疑似总损失接近 1.3 亿美元。Bitcoin Magazine 罕见地发布了「立即转移资金」的紧急通告。这场灾难直接催生了比特币红队。Calle 和托管保险公司 AnchorWatch 的首席执行官 Rob Hamilton 牵头，数十名贡献者参与，非营利机构 OpenSats 报销了大部分算力开销，对几乎整个比特币开源生态做了一遍 AI 审计。两周扫完 501 个项目，但发现不等于漏洞到 8 月 8 日，这支队伍用上百小时扫完 501 个项目，记录 7958 条发现，1280 条被评为高危或严重。这些数字需要拆开看： 在第 108 小时的节点上，只有 24.7% 的发现被动态复现，29.4% 上报给了项目方，AI 审计会有误报和重复，人工核验仍在进行。但「水分论」挡不住最硬的那个案例。 支付软件 BTCPay Server 的官方发布记录显示，红队成员 Bruno Garcia 和 Ben Carman 报告的一个严重漏洞（双因素认证绕过）在被修复前已经遭真实利用，攻击者借此拿到节点的管理凭证，进而控制了关联的闪电网络钱包。BTCPay 连发两个安全版本，社区为受害者设立了追回悬赏，基金会另拨 0.21 枚比特币注入红队基金。维护者们用行动给这批发现投了信任票。美国模型在道歉，中国模型在找漏洞为什么主力是 Kimi K3 而不是 GPT 或 Claude？因为美国模型不接这活。 Rob Hamilton 自述，他完成全部身份验证后，用 OpenAI 的模型分析一个已公开披露的代码库，不到 20 分钟就被拒。 比特币核心贡献者 PortlandHODL 的对比在社区疯传：同一份代码，美国前沿模型的回答是「你说得对！」，中国开源模型直接找出 78 个严重漏洞。Hamilton 的吐槽更扎心：「我现在基本上是在求 Xi 别让我的软件被黑。」8 月 10 日，超过 70 家托管商、交易所、矿企和开发组织联名签署比特币政策研究所的公开信，要求前沿 AI 实验室为可信的防守方开放访问权限。Galaxy 研究主管 Alex Thorn 的联署留言写道：「美国人不该被迫依赖中国 AI 来保护自己。红队需要这些模型。」 不过也要给狂欢泼点冷水：英国 AI 安全研究所与美国 CAISI 的联合评测显示，Kimi K3 在漏洞开发测试上强于 GLM-5.2，但仍落后于美国最强闭源模型。防守方不是选最强的，...

8天前burnking#AI #Anthropic #OpenAI #比特币 #钱包

路透：微软过去五年关闭至少 15 家中国分支机构，AI 出海业务成留存关键

比推消息，据路透社报道，受中美关系紧张、中国推动国产软件替代及美国出口管制等多重因素影响，微软过去五年已关闭至少 15 家中国分支机构及合资企业，正执行战略收缩。2023 年公司内部曾考虑退出中国市场，因部分高管认为“承担过多地缘政治风险而经济回报有限”，但最终未执行。微软 2024 年披露中国业务仅占其全球营收约 1.5%。 报道称，微软最终决定继续留在中国，主要原因是已开辟出一条盈利路径——为字节跳动、Shein 等出海中国企业提供 Azure 云及 AI 服务，帮助其在海外市场合规运营。此外，公司认为保留在华业务对获取中国工程人才仍具战略意义。但分析师质疑该 AI 业务模式的可持续性：该服务依赖 OpenAI 等第三方模型，且中国企业已越来越多采用 Kimi 等国产替代模型，性能相当而成本更低。 微软在华研发布局也正收缩。其前身微软亚洲研究院已陆续在温哥华、新加坡及东京设立新实验室。2024 年公司曾向 1000 名顶尖工程师提供调往美国及其他三国的工作机会，仅约三分之一接受，多数资深工程师转投国内高校及科技企业。微软发言人回应称公司将继续致力于中国市场，但未就具体决策细节置评。字节跳动及 Shein 未回应相关询问。

8天前

Meta 要终结中国开源模型？Muse 核心成员唱衰 Kimi，结果被评论区围攻

比推消息，据监测，Meta 超级智能实验室成员、Muse Spark 核心贡献者 Zengyi Qin 公开唱衰中国开源模型。他称，Meta 有多一个数量级的算力和更好的数据，Muse Spark 最终会超过 Kimi 等中国模型。他还把判断推到了商业层面：JPMorgan 等美国大客户会因为合规改用美国开放模型，中国实验室也会失去这部分推理收入。Meta 自己有 Facebook、Instagram 挣钱，中国模型公司却更依赖模型收入。评论区很快开始反问：Meta 过去两年一直不缺算力和数据，怎么没压住中国模型？还有人追问，JPMorgan 到底给 Kimi 贡献了多少收入。有人甚至讽刺，如果这就是Muse Spark 核心成员的推理水平，反而开始担心 Muse 的模型表现。Muse Spark 1.2 即将开放权重，Meta 确实会给 Kimi、DeepSeek、Qwen 多添一个重量级美国对手。但从多了一个强敌直接推到中国模型会被算力碾压、美国收入也会流失，中间还差了一大截。

11天前