随着DeepSeek R1、Kimi K2和DeepSeek V3.1混合专家（MoE）模型的相继发布，它们已成为智能前沿领域大语言模型（LLM）的领先架构。由于其庞大的规模（1万亿参数及以上）和稀疏计算模式（每个token仅激活部分参数而非整个模型），MoE式LLM对推理工作负载提出了重大挑战，显著改变了底层的推理经济学。
这段时间 AI 编程的热度完全没退，一个原因是国内接连推出开源了不少针对编程优化的大模型，主打长上下文、Agent 智能体、工具调用，几乎成了标配，成了 Claude Code 的国产替代，比如 GLM-4.5、DeepSeek V3.1、Kimi K2。
自首次提出 GPT 架构以来，转眼已经过去了七年。 如果从 2019 年的 GPT-2 出发，回顾至 2024–2025 年的 DeepSeek-V3 和 LLaMA 4，不难发现一个有趣的现象：尽管模型能力不断提升，但其整体架构在这七年中保持了高度一致。
最新战报最新战报：首届AI国际象棋对战……马斯克家的Grok 4“遥遥领先”了。 是的，谷歌给大模型整了个国际象棋比赛：Kaggle AI象棋竞赛。
从GPT-2到DeepSeek-V3和Kimi K2，架构看似未变，却藏着哪些微妙升级？本文深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术，揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。
在用 AI 做数据分析的时候，你有没有遇到过这样的场景？
Cursor突然断供，码农AI Coding就像被砍掉了手脚！如今，清华系最强平替MonkeyCode站在了C位，不仅性能炸裂、成本超低，还能应对复杂编程任务，首发支持Kimi K2和Qwen3。
编程Agent王座，国产开源模型拿下了！就在刚刚，阿里通义大模型团队开源Qwen3-Coder，直接刷新AI编程SOTA——不仅在开源界超过DeepSeek V3和Kimi K2，连业界标杆、闭源的Claude Sonnet 4都比下去了。
Kimi K2称霸全球开源模型的秘籍公开了！
开源大模型正在进入中国时间。 Kimi K2风头正盛，然而不到一周，Qwen3就迎来最新升级，235B总参数量仅占Kimi K2 1T规模的四分之一。 基准测试性能上却超越了Kimi K2。
