ThursdAI - Jul 16 - Inkling 975B open weights, Kimi K3 at 2.8T, a 27B model on a phone & Codex hits 9M

摘要

探討近期 AI 領域的動態，包括 Thinking Machines 推出開源 Inkling 模型、Kimi K3 的參數量與成本、以及 Codex 的驗證行為。講者 Alex Volkov 分享了對這些新模型的觀察與使用心得，特別強調了開源模型的潛力與挑戰。

This episode covers recent AI developments, including Thinking Machines' open-source Inkling model, Kimi K3's parameters and cost, and Codex's verification behavior. Host Alex Volkov shares impressions and practical insights on these new models.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• Thinking Machines 推出開源 Inkling 模型，參數達 975B，可本地執行。
• Kimi K3 擁有 2.8T 參數，是專為視覺設計的模型，成本較 Opus 低。
• Codex 過度驗證，會執行使用者未要求的測試，導致任務延遲。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:28Thinking Machines 推出 975B 開放權重模型
2. 12:06Soul AI 使用體驗與限制
3. 37:01Thinking Machines 推出 27B 小模型
4. 39:56Kimi K3 參數量與注意力機制突破
5. 42:51ChatGPT Work 與 Codex 使用者數達 900 萬
6. 47:41OpenAI 修復 GPT-5.6 漏洞與安全措施
7. 1:06:37Bonsai 推出 27B 參數量化版本
8. 1:22:47Kimimi 975B 與 Kimi K3 的算力對比
9. 1:25:55OpenAI 實驗室與 AI 政策討論
10. 1:40:05Codex 與 ChatGPT 的隱私風險
11. 1:44:35AI 信任危機與公司責任
12. 1:54:56AI 工具與個人效能
13. 1:58:42AI 效能評估與成本分析
14. 2:01:25AI 工具與個人效能

提到的工具與公司

• Inkling
• Kimi K3
• Codex
• Teamox
• HyperFrames
• Fable
• Sol

適合誰看

對開源 AI 模型感興趣、希望了解最新模型參數與使用體驗的技術愛好者。

摘要依據

講者

Alex Volkov

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