Kimi 的野心不止于模型：K2.7 Code 开源 + 300 子 Agent 桌面应用，月之暗面的「双轨战略」
月之暗面双发：Kimi K2.7 Code 开源提升 21.8% + 300 子 Agent 桌面应用。开源模型免费圈开发者，Agent 集群锁定重度用户。
智谱一口气开源 6 款模型：200 tokens/s + z.ai 域名，国产开源模型的「降维打击」又升级了
6 月 4 日，智谱做了一件极其「大方」的事： 一次性开源三大类 6 款 GLM 模型，覆盖沉思、推理、基座。 推理速度 200 tokens/s 刷新国内商用纪录，价格仅为 DeepSeek-R1 的 1/30。同时拿下顶级域名 z.……
GitHub Spec Kit 109K Stars — Vibe Coding 的最大痛点终于有解了
AI 编程有一个众所周知的痛点：你说「帮我做一个登录页面」，它就开始写了——但你忘了说要支持 Google 登录和验证码。 GitHub Spec Kit 109,000 颗星，一个道理：先写规范，再让 AI 按规范实现。 Spec K……
MiniMax M3 与阶跃 Step 3.7 Flash：国产大模型的双重突围
6 月的第一周，两家中国 AI 公司不约而同地发布了旗舰模型。但它们的策略恰好是两条相反的路。 MiniMax M3 凭什么敢叫「中国第一个 Frontier 开源模型」？ MiniMax M3 的定位是「中国第一个 Frontier + 开源模型」——齐备前沿编程、1M 上下文、原生多模态三大核心能力。SWE-Bench Pro 59%，超越了 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro，接近 Claude Opus 4.7。 它使用自研 MSA（MiniMax Sparse Attention）注意力架构，在处理百万上下文时，每个 Token 的计算量压到上一代的 1/20。还配有与 M3 联合训练的 MiniMax Code Agent 产品，能直接操作桌面应用。 金融信号：MiniMax 同时宣布筹备 A 股科创板上市。港股股价从 165...
ESMFold2 超越 AlphaFold3：11亿蛋白质结构开源图谱发布，AI for Science 迎来「DeepSeek 时刻」
ESMFold2凭什么超越AlphaFold3？Biohub在5月底发布了ESMFold2，一个完全开源、Apache 2.0商用友好的蛋白质结构预测模型。它生成了11亿蛋白质结构的开源图谱——是AlphaFold数据库（约2亿）的5.5倍。同时收录了68亿蛋白质序列信息。ESMFold2 4.1B参数的MONET模型在GenEval基准上得分0.74，击败了DALL-E 3和12B参数的FLUX.1 Dev。只用对手三分之一参数量就超越，靠的不是算力而是数据质量。团队已用ESMFold2成功设计新型抗体和抗癌蛋白。实验室验证显示高比例设计按预期工作。还意外发现CRISPR微生物防御蛋白与2023年土壤真菌基因编辑蛋白在结构上的相似性——这在AlphaFold中未被发现。为什么这是AI for Science的里程碑？AlphaFold3虽然强大，但代码和模型权重闭源，商业使用受限。ESMFold2以Apache 2.0完全开源，意味着任何实验室、制药公司、科研团队都可以免费商用。这是科学开源精神与商业AI的正面碰撞。ESMFold2还有一个关键突破：能够设计新的蛋白质而不仅仅是预测已知蛋白质结构。抗体和抗癌蛋白的成功设计证明AI不只是"读"生物学，还能"写"生物学。FAQESMFold2可以免费商用吗？是的。Apache 2.0许可，完全开源，无商业限制。ESMFold2与AlphaFold3的差距有多大？在多个蛋白质结构预测基准上ESMFold2超越AlphaFold3。4.1B参数就达到GenEval 0.74。数据质量比模型规模更重要。这对药物研发有什么实际影响？显著降低蛋白质结构预测和设计的门槛。小团队也能使用开源工具设计新型抗体和蛋白质药物。
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