月之暗面完成35亿C轮融资后,其神秘新模型“Kiwi-do”在大模型竞技场LmArena亮相。该模型自称来自月之暗面,训练数据截至2025年1月,表现突出,尤其在视觉物理推理测试(VPCT)中展现出强大能力,引发广泛关注。
月之暗面计划于2026年第一季度推出多模态模型K2.1/K2.5,该模型基于其万亿参数开源模型Kimi K2升级,旨在提升多模态处理与智能体能力。Kimi K2自2025年7月发布后,凭借混合专家架构在代码生成等领域表现出色。
月之暗面(Kimi)完成5亿美元C轮融资,由IDG领投,阿里、腾讯及老股东跟投。投后估值达43亿美元,约合人民币300亿元。融资将用于技术研发,推动公司进一步发展。
声智科技推出全球首款多模态AI时尚耳机,融合视觉与声学交互,突破传统耳机局限。该产品定位为“随身感知工具”,通过声视融合技术实现“看得见、听得清、回得准”,即将在Kickstarter全球首发。
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这是一个基于VideoMAE架构的视频理解模型,在Kinetics数据集上预训练,并在一个未知的、可能与手语识别相关的数据集上进行了微调。模型在评估集上取得了78.11%的准确率,适用于视频分类任务。
这是一个基于VideoMAE架构的视频理解模型,在Kinetics数据集预训练的基础上进行了微调,专门用于手语识别任务。模型在评估集上表现有待提升,准确率为0.0010。
mlx-community
该模型是 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 的 MLX 格式转换版本,专为苹果 Mac Studio 等 Apple Silicon 设备优化。它是一个 480 亿参数的大型语言模型,支持指令跟随,适用于本地推理和对话任务。
Kiy-K
Fyodor-Q3-8B-Instruct 是一款专为智能推理和稳健代码生成设计的高保真指令调优模型。它基于Qwen3-8B架构,采用高秩LoRA配置训练,擅长在编码前进行规划,非常适合复杂的软件工程任务。
Fyodor-StarCoder2-7B-MoE是基于StarCoder2-7B的增强版本,采用混合专家架构,拥有3个MoE层、6个专家网络和top-2路由机制,在代码生成、函数调用和智能体任务方面表现优异。
inferencerlabs
Kimi - K2 - Thinking 3.825bit MLX 是一款用于文本生成的量化模型,通过不同的量化方式在测试中取得不同的困惑度表现,其中q3.825bit量化能达到1.256的困惑度。
DevQuasar
本项目基于 moonshotai/Kimi-K2-Thinking 基础模型,通过自定义反量化脚本将原始的INT4模型转换为更高质量的文本生成模型,致力于让知识为每个人所用。
基于MLX库实现的文本生成模型,支持多种量化方式推理,具备分布式计算能力,可在苹果硬件环境下高效运行。
Kimi-K2-Thinking 是由 mlx-community 从 moonshotai 原版模型转换而来的 MLX 格式大语言模型,采用 mlx-lm 0.28.4 版本进行转换,保留了原模型的思维链推理能力。
kirankumarpetlu
这是一个基于Google Gemma-2B-IT基础模型,使用PEFT(参数高效微调)和LoRA技术进行优化的文本生成模型。该模型通过参数高效的方法在保持基础模型能力的同时,针对特定任务进行了优化。
moonshotai
Kimi K2 Thinking 是月之暗面(Moonshot AI)开发的最新一代开源思维模型,具有强大的深度推理能力和工具调用功能。该模型采用混合专家架构,支持原生INT4量化,拥有256k上下文窗口,在多个基准测试中表现出色。
mitegvg
该模型是基于VideoMAE架构的暴力检测模型,在Kinetics数据集预训练的基础上,针对暴力检测任务进行了92轮微调。模型采用Vision Transformer架构,专门用于视频内容分析,能够识别视频中的暴力行为。
这是一个基于 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 模型转换的 6 位量化版本,专为 Apple MLX 框架优化。该模型保留了原模型强大的指令跟随能力,同时通过量化技术显著降低了存储和计算需求,适合在 Apple 硬件上高效运行。
本模型是基于moonshotai的Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct大语言模型,使用mlx-lm工具转换为适用于Apple Silicon芯片(MLX框架)的8位量化版本。它是一个48B参数的指令微调模型,专为遵循人类指令和对话交互而设计。
这是基于moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct模型转换的4位量化版本,专为Apple MLX框架优化,提供高效的文本生成能力
Kimi Linear是一种混合线性注意力架构,在各种场景下包括短、长上下文以及强化学习扩展机制中,均优于传统的全注意力方法。它能有效解决传统注意力机制在长上下文任务中效率低下的问题,为自然语言处理等领域带来更高效的解决方案。
Kimi Linear是一种高效混合线性注意力架构,在短上下文、长上下文和强化学习场景中均优于传统全注意力方法。它通过Kimi Delta Attention (KDA)机制优化注意力计算,显著提升性能和硬件效率,特别擅长处理长达100万令牌的长上下文任务。
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这是一个高性能的4位量化版本的Kimi K2 Instruct模型,专为使用MLX框架在Apple Silicon(M1/M2/M3/M4)Mac上运行而优化。该模型拥有6710亿参数,支持128K上下文窗口,在质量和效率之间实现了出色的平衡,是大多数实际部署的理想选择。
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本模型是基于moonshotai的Kimi-K2-Instruct-0905模型使用mlx-lm 0.28.0版本转换的MLX格式版本,采用3位量化技术,分组大小为32,平均每个权重仅占用4.002位,优化了模型在苹果设备上的运行效率。
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本模型是基于VideoMAE-Large架构在Kinetics数据集上预训练后,在未知数据集上进行微调的视频理解模型。在评估集上取得了85.86%的准确率和0.7987的损失值,表现出优秀的视频分类能力。
Solana Agent Kit是一个开源工具包,用于将AI代理连接到Solana协议,支持60多种区块链操作。
该项目是一个Kibana MCP服务器实现,允许AI助手通过模型上下文协议(MCP)与Kibana安全功能交互,包括告警、规则和例外管理。
KiMCP是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器项目,旨在整合韩国本地API(如Naver、Kakao、TMAP等)到LLM应用中,提供包括博客搜索、新闻检索、地图导航等多种服务功能。
KiCAD MCP是一个实现AI辅助PCB设计的协议工具,通过自然语言控制KiCAD软件完成电路板设计。
MCP Probe Kit 是一个强大的开发工具集,提供23个实用工具,覆盖代码质量检测、开发效率提升和项目管理全流程,专为Cursor AI设计,帮助开发者提高开发效率和质量
一个AI服务项目,当用户询问关于狐狸的问题时,会固定返回'きつねかわいい!!!'的日文可爱回复。
一个基于Kibana API的MCP服务器实现,允许MCP兼容客户端(如Claude Desktop)通过自然语言或编程方式访问Kibana实例,提供工具和资源两种交互模式。
KiCad MCP Server是一个为KiCad设计的模型上下文协议(MCP)服务器,允许通过自然语言与KiCad项目交互,提供项目管理、PCB分析、BOM管理等功能。
Solana Agent Kit MCP服务器是一个为Claude AI提供链上工具的标准接口,实现AI代理与Solana区块链的无缝交互。
ZenMemory MCP Server是一个去中心化AI记忆基础设施项目,基于MCP协议和Solana Agent Kit构建,提供记忆存储、检索及链上记忆上下文功能。
KickMCP是一个为Kick.com平台提供API集成的MCP服务器,简化了开发者对接Kick API的流程。
为kintone设计的MCP服务器,支持通过AI工具如Claude Desktop探索和操作kintone数据。
KickMCP是一个强大的Kick.com API集成工具,提供完整的认证、聊天、频道管理等功能,简化开发者与Kick平台的交互。
一个完整的Todo管理系统MCP服务器,集成了Kinde身份验证、Neon数据库和计费系统,支持通过Cursor AI进行交互,包含免费用户5条待办事项限制和付费升级功能。
韩国投资证券REST API MCP服务,提供国内外股票交易、实时行情查询、账户管理等功能,支持异步处理和稳定错误处理。
ws-mcp是一个将MCP标准输入输出服务器封装为WebSocket的工具,主要用于与kibitz配合使用,支持通过配置文件管理多个MCP服务。
KiCAD MCP是一个实现AI辅助PCB设计的协议项目,通过自然语言控制KiCAD软件完成电路板设计、元件布局和布线等操作。
这是一个用于连接kintone的MCP服务器示例,支持通过Claude等AI应用访问和更新kintone数据
Kite MCP服务是一个与Kite Connect API集成的服务,提供多种交易和账户管理功能,包括用户信息、订单交易、市场数据等接口的调用。
Kibela MCP Server是一个为知识管理工具Kibela提供的Model Context Protocol服务端,支持通过AI客户端操作Kibela中的文档和文件夹。