Kimi K3 之後,open-weight 模型該看效率和系統
從 Latent Space AINews 重組 Kimi K3 這波討論,看 benchmark、KDA、agent sandbox 與 memory workflow 的工程含義。
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NVIDIA 的 Nemotron 3 Embed 把 RTEB 成績、1B 部署和 NVFP4 服務效率放在同一組模型裡,工程上要看品質、延遲和硬體條件怎麼取捨。
Codex 和 ChatGPT Work 使用者快速衝到 700 萬,這件事比誰超車誰更有意思:coding agent 的競爭正在往 harness、cost per task 和資料邊界移動。
Latent Space 訪談 Modal CTO Akshat Bubna,談 AI 工作負載為何需要沙盒、彈性推論、CLI 觀測和硬邊界。