PulseAugur
中
实时 07:33:59
English(EN) Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro vs GLM-5.2: Open Trillion-Scale MoE Models Compared on Benchmarks, License, and Serving Cost

中国 AI 实验室发布开源 MoE 模型：Kimi K3、DeepSeek V4 Pro、GLM-5.2

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

三大中国 AI 实验室发布了强大的开源混合专家模型（MoE）：Moonshot AI 的 Kimi K3、DeepSeek V4 Pro 和 Zhipu AI 的 GLM-5.2。这些模型专为长程编码和代理任务设计，具有百万级 token 的上下文窗口。Kimi K3 在基准测试性能上领先，并被定位为首个开放的 3T 级别模型，尽管其权重尚未公开且部署成本较高。DeepSeek V4 Pro 提供了最具成本效益的部署方案，并采用 MIT 许可，而 GLM-5.2 虽然规模较小，但仍是一个功能强大的选项，并采用类似许可。 AI

影响 这些模型推动了开源 AI 能力的发展，为长上下文任务提供了替代方案，并可能降低开发者的成本。

排序理由 在基准测试、许可和成本方面对多个开源 AI 模型进行比较。

在 MarkTechPost 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →

中国 AI 实验室发布开源 MoE 模型：Kimi K3、DeepSeek V4 Pro、GLM-5.2

报道来源 [2]

  1. MarkTechPost TIER_1 English(EN) · Michal Sutter ·

    Kimi K3 对比 DeepSeek V4 Pro 对比 GLM-5.2：开放万亿规模 MoE 模型在基准测试、许可和部署成本上的比较

    <p>Three open MoE flagships face off on measured intelligence, MIT versus Modified MIT weights, and real serving cost</p> <p>The post <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/18/kimi-k3-vs-deepseek-v4-pro-vs-glm-5-2-open-trillion-scale-moe-models-compared-on-benchmarks-licen…

  2. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    三家中国AI实验室发布开源MoE模型。Kimi K3在基准测试中领先但服务成本更高。DeepSeek V4 Pro最便宜，每tas仅需0.04美元

    Three Chinese AI labs have released open-weight MoE models. Kimi K3 leads on benchmarks but costs more to serve. DeepSeek V4 Pro is cheapest at 0.04 USD per task. GLM-5.2 balances performance and cost. https://www. marktechpost.com/2026/07/18/ki mi-k3-vs-deepseek-v4-pro-vs-glm-5-…

相关实体

相关话题