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特斯拉发布新一代Dojo2芯片，性能较初代提升10倍，算力接近英伟达B200。该芯片由台积电代工，采用先进封装技术，解决了功耗等问题。Dojo2将助力特斯拉FSD自动驾驶系统训练，处理每日1600亿帧视频数据，实现技术自给自足。马斯克透露明年将推出更强大的Dojo3，并戏称Dojo2能以每秒十亿帧运行《孤岛危机》。这一突破将减少特斯拉对英伟达依赖，并可能对外提供算力服务。

瑞典AI编码平台Lovable在8个月内完成2亿美元A轮融资，估值达18亿美元，成为欧洲新晋独角兽。该平台让用户通过自然语言创建网站和应用程序，已拥有230万活跃用户（18万付费用户），年收入7500万美元。由Accel领投，多位科技大佬跟投。平台特别受非技术人员欢迎，已创建超1000万个项目，有案例显示企业客户48小时内创收300万美元。CEO表示平台解决了创业者缺乏开发支持的痛点。

Aider Leaderboard最新测试显示，Moonshot AI开源模型Kimi K2编程能力表现亮眼，与Qwen3-235B-A22B相当，接近o3-mini-high和Claude-3.7-Sonnet水平。该模型采用1万亿参数MoE架构，支持128k上下文，在SWE-bench等测试中表现优异，单次尝试准确率达65.8%。凭借0.14美元/百万token的低成本优势，成为终端编码Agent理想选择。支持网页生成、自动化工作流等场景，通过vLLM和Hugging Face部署，MIT协议开源特性推动社区采用，展现中国AI企业在开源生态的领先地位。

美国编程助手Cursor限制部分区域访问权限，引发开发者转向国产大模型Kimi K2。数据显示，Kimi K2调用量暴增至日均100亿token，与马斯克Grok-4并列增长榜首。其API价格仅为Claude模型的1/5到1/25，性价比优势显著。业内人士分析，Cursor的限制政策反映了地缘与技术商业化的冲突，推动国产大模型迎来发展机遇。Kimi K2在编程、文案生成等场景表现突出，有望在全球AI竞争中占据更重要的市场地位。

Kimi-2人工智能模型正式上线，成为AI领域重要里程碑。这款开源混合专家模型拥有32B活跃参数，在代码生成和代理能力测试中表现优异，超越Claude Opus4和GPT-4.1，位列全球第三。其API定价仅0.15美元/百万tokens，极具价格优势。目前已集成至Kimi应用程序供免费体验，API服务也已开放。Kimi-2的上线将推动开源AI生态发展，在智能助手、代码生成等领域具有广泛应用前景。

月之暗面回应Kimi K2API速度慢问题，主要因访问量激增和模型体积大导致。公司正通过系统优化和增加硬件投入提升推理效率，预计几天内明显改善。Kimi K2完全开源，用户可选择其他供应商接入或自行部署。月之暗面成立于2023年4月，专注AI软件开发，其产品Kimi智能助手提供学术翻译、法律分析等服务。公司加速优化以期提升用户体验，用户对此调整充满期待。

Kimi K2模型在创意写作领域表现突出，在短篇小说创作评估中超越o3-Pro夺冠。该开源模型由阿里支持的Moonshot团队开发，在文学压缩、隐喻创新等方面表现优异，部分作品接近出版水平。其低成本优势（每百万输入令牌0.15美元）吸引众多开发者，指令遵循能力使其能精准捕捉创作意图。用户反馈其文本更具人性化，逻辑连贯性优于其他模型，但在情感深度和多语言表现上仍有提升空间。这一突破为AI创意写作树立新标杆，或将影响行业开源计划。

TRAE.ai推出Kimi-K2模型和Grok-4(Beta)服务。Kimi-K2基于MoE架构，在代码生成和数学推理表现优异，性能接近GPT-4.1等顶级模型。用户可通过简单三步快速接入使用。国际版新增Grok-4(Beta)测试，目前提供包括Claude、Gemini、GPT等主流大模型阵容，满足不同场景需求。

7月11日，月之暗面正式发布了具备更强代码能力和通用Agent任务处理能力的Kimi K2模型，并同步选择将其开源。这款基于MoE架构的基础模型总参数达1T，激活参数为32B，一经推出便受到广泛关注。 ​然而，近期有用户反馈Kimi K2模型的API服务速度较慢。对此，月之暗面于今晚发文回应称，速度慢的主要原因是访问量过大以及模型体积较大。为解决这一问题，公司正在全力优化推理效率，并加紧增加计算卡和服务器等硬件资源，预计未来几天内API服务速度将得到明显提升。

Moonshot AI推出的Kimi K2开源大模型引发AI社区热潮。这款1万亿参数的混合专家模型在OpenRouter平台市场份额迅速超越xAI的Grok，成为开源AI新星。其突出特点包括：支持128K长上下文推理、在多项基准测试中超越Claude和GPT-4等闭源模型、提供免费API接口降低开发者门槛。Kimi K2在代码生成、复杂推理和工具使用方面表现优异，价格优势明显（输入0.15美元/百万token）。目前该模型已在Hugging Face开源，支持本地部署，被视为中国AI在全球开源领域的重要突破。

Unsloth AI成功将Moonshot AI的Kimi K2模型量化为1.8bit版本，模型体积从1.1TB压缩至245GB，降幅达80%，同时保持全部性能。这款1万亿参数的开源大模型采用MoE架构，擅长代码生成和推理任务。量化后的版本可在512GB内存的M3Ultra设备上运行，大幅降低部署成本。该技术突破使Kimi K2成为GPT-4.1等商业模型的有力竞争者，为中小企业提供高性能AI解决方案。尽管商业化需遵守开源标注要求，但这一进展显著推动了开源AI生态发展，有望在教育、医疗等领域实现更广泛应用。

中国初创公司Moonshot AI的开源大语言模型Kimi K2在OpenRouter平台市场份额迅速攀升，超越xAI的Grok4和OpenAI的GPT-4.1。这款基于混合专家架构的模型拥有1万亿总参数，专为代理智能优化，在编码、推理和工具使用方面表现优异。其开源策略和低成本定价（输入token每百万0.15美元起）吸引了大量开发者，发布数天token消耗量即达1.5%。Kimi K2的成功体现了开源模型在性能、成本和社区支持上的综合优势，标志着中国AI企业在全球竞争中的崛起。

硅基流动平台上线月之暗面开源的MoE模型Kimi K2，该模型总参数1T，激活参数32B，支持128K上下文长度，在编码和智能体任务中表现优异。定价为输入4元/百万Tokens、输出16元/百万Tokens。新用户注册可获14元试用金。模型具备三大技术优势：15.5T Tokens大规模训练、MuonClip优化器稳定扩展、专为智能体任务设计。测试显示其在编程、数学推理等方面表现突出，用户评价积极。平台同时上线编程大模型Kimi-Dev-72B，国内外用户均可体验。

Liquid AI开源下一代边缘AI模型LFM2，包含350M至1.2B参数的三个版本。该模型采用创新架构，在边缘设备上实现2倍推理速度和3倍训练效率提升，支持32K长上下文处理。LFM2在指令跟随等任务表现优异，超越同规模模型，特别适合隐私敏感场景。通过Hugging Face完全开源，这是美国企业首次在高效小型模型领域超越中国开源模型。Liquid AI计划将其集成到边缘平台和iOS应用中，推动AI普及化发展。

美国AI公司Perplexity CEO公开赞赏"月之暗面"新发布的Kimi K2万亿参数开源模型，表示可能基于该模型进行训练。Kimi K2采用混合专家架构，在代码生成、智能代理和数学推理等任务中表现优异，已在多项基准测试中取得领先成绩。Perplexity此前曾使用DeepSeek R1模型，此次表态显示其正积极寻求技术合作，以推动AI产品发展。Kimi K2的发布提升了"月之暗面"在开源模型领域的竞争力，也为行业带来新的技术可能性。

IndexTTS2是一款即将发布的影视级文本转语音大模型，具有三大突破性功能：1）完全本地化部署并开放权重，降低开发者使用门槛；2）零样本语音克隆技术，精准还原音色与节奏；3）全球首创的零样本情绪克隆和文本情绪控制功能。该模型还支持精准时长控制，特别适合影视配音，目前支持中英双语。基于先进的自回归架构，IndexTTS2通过开放策略推动TTS技术发展，在虚拟角色、影视制作等领域具有广泛应用前景。

月之暗面发布万亿参数开源大模型Kimi K2，采用混合专家架构，激活参数达320亿。该模型具备自主调用工具和执行代码能力，在编程和数学测试中表现优异。公司采用MuonClip优化器提升训练效率，同时开放基础模型和API服务。此次发布标志着开源模型在通用智能领域与闭源系统形成实质性竞争，被视为继DeepSeek后最重要产品。用户可通过官网和Kimi App体验新功能，该模型有望推动AI技术在多场景的创新应用。

月之暗面公司正式发布了其最新力作——Kimi K2模型，并同步宣布开源。这款基于MoE架构的基础模型，凭借其强大的代码能力、卓越的通用Agent任务处理能力，一经发布便在AI领域引起了广泛关注。 Kimi K2模型总参数高达1T，激活参数为32B，在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench等一系列基准性能测试中，均取得了开源模型中的顶尖成绩，充分展现了其在代码编写、Agent任务执行以及数学推理等方面的领先实力。

苹果AI团队负责人Ruoming Pang跳槽至Meta超级智能实验室，Meta开出超2亿美元薪酬方案（含股票、奖金），远超苹果CEO库克薪资。苹果未匹配报价，已任命新负责人并调整团队架构。此次高薪挖角或引发苹果AI团队离职潮，凸显Meta在AI人才争夺战的激进策略。

阿里巴巴推出多模态大模型HumanOmniV2，具备全局上下文理解和多模态推理能力。该模型通过强制性上下文总结机制解决传统模型的"捷径问题"，在Daily-Omni、WorldSense等测试中表现优异。由Tongyi Lab研发，支持多语言输入，适用于智能客服、内容创作等场景。阿里近期密集发布AI产品，与华为、百度等企业展开竞争，HumanOmniV2的开源策略或将推动行业标准革新。