杨植麟 GTC 2026 演讲：如何扩展 Kimi K2.5
杨植麟在 GTC 2026 演讲中，详细阐述了月之暗面如何通过重构优化器、注意力机制和残差连接这三大基础组件来提升模型性能。他提出了 MuonClip、Kimi Linear 和 Agent Swarm 等技术方案，旨在让 Token 更值钱、长上下文更有效，并实现多 Agent 协作，从而推动开源模型逼近闭源前沿。
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Kimi K3.1 Pro 第一手测评：与 GPT-6 Astra 硬刚游戏开发
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，3万亿参数MoE架构、100万token上下文、开源权重，API输出价格仅为GPT-6 Astra的五分之一。作者从跑分和实测两方面评估：官方xdev-bench-hard编程成功率64.5%排第二，幻觉测试同样第二，第三方智能指数全场第四、开源第一。实测中，作者用相同提示词让K3.1 Pro与GPT-6 Astra分别开发3D跳一跳和植物大战僵尸游戏，两者均一次成型无bug。Kimi耗时约10分钟但会自我验证和修正，Astra快近5倍且细节更丰富。结论：K3.1 Pro编程能力接住闭源旗舰，价格是杀手锏，适合重度Agent用户。
Kimi K3.1 Pro 来了：离最强只差 0.7 分，API 反而降价三分之一，权重 11 月 4 日白送
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，基于 K3 做 post-training 升级，2.8T 总参数、104B 激活（MoE）、1M 上下文、多模态。Terminal-Bench 4.0 得分 65.7，超越 GPT-6 Astra（58.2），仅落后 Claude Opus 5.5（66.4）0.7 分，是开源模型离闭源最强最接近的一次。API 价格输入 $2/输出 $10，比上一代降价三分之一，权重将于 11 月 4 日开源。文章拆解了 14 项评测表现，指出其在编码、Agent、金融分析领域表现出色，但科学计算类任务偏科严重（38.1 vs 68.1），并给出小白使用入口与避坑清单。
A Conversation with Yang Zhilin of Kimi: Advancing Toward the Endless, Unknown Snow Mountains
本文是对月之暗面创始人杨植麟的专访，回顾了他从硅谷回国创业、专注AGI的历程。文章探讨了基础模型公司面临的资本、人才竞争压力，以及Kimi在商业化与理想主义之间的平衡。
Kimi K3.1 Pro来了，国产模型审美的新巅峰
月之暗面发布旗舰模型Kimi K3.1 Pro，参数规模2.8T（MoE，104B激活），支持100万Token上下文，继续开源。API价格较K3砍半，仅为GPT-6 Astra的五分之一。跑分仅次于Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra，Terminal-Bench 4.0达65.7%，OfficeQA Pro v2获SOTA，幻觉率从23.4%降至8.3%。作者重点测试了视觉方向：3D建模能力已可与GPT-6 Astra正面竞争，包括网页3D果冻、高精度机械键盘、根据户型图与装修图生成Three.js第一视角漫游网站、结合平面图与手持视频还原办公室3D模型。视频动效方面提升巨大，可一轮直出动效作品集、宣传片及科普视频，虽距Opus 5.5仍有差距，但已属国产模型巅峰水平。
等待切换到 Kimi 的百万美元代价
文章以复利投资为类比，论述延迟切换到更便宜的 AI 模型（如 Kimi）的隐性成本。通过 Emma 和 James 两位投资者的对比说明时间复利的威力，指出 AI 开发中省下的推理成本可转化为更多实验、更快学习，形成复利式优势。昂贵推理就像投资中的管理费，悄无声息地拖累长期发展。建议按任务匹配模型，尽早利用低成本推理加速产品迭代，因为错过的实验时间无法事后弥补。
16GB 无独显本地部署 Ling-3.0-tiny 实测：21.7 token/s 与推理引擎版本的秘密
作者在一台单通道 16GB 内存、无独显的 Ryzen 5 5600G 台式机上，使用 llama.cpp 官方版部署 Ling-3.0-tiny（Q4KM 量化），实测生成速度 21.70 tok/s，比配置更强的 64GB+3090 机器快近 4 倍。经排查，差异源于推理引擎版本而非硬件。文章还分析了该模型线性注意力架构带来的超低上下文内存开销（约 6.79 KiB/token），总结了思考模式、Windows 编码、线程设置三个实践坑，并给出三步部署教程，证明普通电脑即可流畅本地运行该模型。
How to make $10k/Month in 365 days with "AI"
本文介绍了利用AI工具（如Kimi Agent Swarm）在一年内实现月入1万美元的10种真实方法，包括创建无聊工具站、本地目录工厂、创业机会发现等。每种方法都提供了具体的提示词、盈利计算和操作步骤，强调通过自动化工具和SEO获取被动收入。
与杨植麟的第二次对话：站在无限的开端
本文是张小珺对月之暗面创始人杨植麟的第二次深度访谈，发生在Kimi K2模型发布后。文章深入探讨了AI如何通过编码能力突破“缸中之脑”，走向Agent与自我进化，以及杨植麟对技术挑战与创业心境的思考。
Inside Kimi: 100 Hours of Observation
本文讲述了作者深入 AI 独角兽 Moonshot AI（Kimi 母公司）内部进行 100 小时的观察记录。文章回顾了公司从早期的营销挣扎到面对竞争对手 DeepSeek 突围时的战略调整，展现了这家年轻、高估值且充满内向天才员工的神秘企业文化。
Kimi K3：超越 Fable 5 的开源模型完全指南
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How to Build a SaaS MVP in One Afternoon Using 7 AI Agents
本文介绍了作者如何利用 Kimi Agent Swarm 在一个下午通过 7 个专业 AI 智能体（Agent）构建了一个完整的 SaaS MVP（本地商家网站审核工具）。文章详细阐述了从市场调研、产品定义、UX设计、前后端开发、QA测试到发布推广的 7 人 AI 协作工作流，强调了“专业分工”优于“单一全能模型”的理念，展示了 AI Swarm 在提升产品开发效率上的巨大潜力。
Kimi K2.6 Agent Swarm 深度解析
文章详细介绍了 Moonshot AI 推出的 Kimi K2.6 模型及其核心功能 Agent Swarm。该技术支持每轮运行 300 个并行子代理，将单一文本指令转化为完整的项目交付物（如文献综述、数据集、代码和网页）。文章通过对比“聊天”与“群组”两种心智模型，展示了该技术在学术研究、可视化生成、LaTeX 排版、批量网页开发及大规模代码重构六大场景中的绝对优势，并提供了在单一代理与群组代理之间进行选择的决策指南。
