搜索
今天，月之暗面发布并开源Kimi K2.7 Code编程模型，参数量达1.1万亿，提供256K上下文窗口。这一模型重点提升了长上下文编程场景的指令遵循能力、长程编程任务的性能表现，并且大幅改善了在长程任务中的过度思考倾向，平均token消耗减少30%。
上下文攻击、供应链渗透、AI社区崩溃……当大模型智能体真正进入开放世界，挑战远比想象中复杂。
多模态长记忆在“看得准、找得到、想得清”三大环节的底层逻辑与工程避坑指南。
LLM Agent 做长任务时，真正让人头疼的往往不是模型不会推理，而是上下文开始失控：前几步还很清楚，后面就忘约束、丢状态、重复试错，最后把任务跑成事故现场。
不扩上下文窗口、不换骨干架构、不做全参数微调 —— 只需要一个 8×8 的在线状态矩阵，就能让冻结的 Transformer 拥有真正的长期记忆。
长上下文模型越来越能“记”，但真正让它们跑到线上时，最先顶不住的往往不是算力，而是KV Cache。
过去三年来，所有人都在卷模型，参数更大、推理更深、上下文更长。但当Claude Code把Anthropic推到杀手级应用的位置、当OpenAI的Codex已经能替你写完一整本游记，问题终于绕了回来： 这些越来越像「人」的模型，到底要装进什么样的载体里，才算真正走进生活？
前沿的 Coding 能力、1M 的上下文窗口，还有原生的多模态
2026 年初，各大 AI 厂商在上下文窗口长度上展开激烈角逐。Google 的 Gemini 3 Pro 已支持 100 万级 token 上下文，Meta 的 Llama 4 Scout 更宣称可处理 1000 万 token。GPT-5 系列也在快速推进长上下文能力。
MiniMax M3 今日正式发布。MiniMax M3 在编程和智能体等专业任务上达到了前沿的能力。它使用了我们提出的全新注意力架构 MSA （MiniMax Sparse Attention），最高支持 1M 超长上下文。如外界所期待的那样，它也是一个原生多模态模型，支持图片和视频的输入，并能操作电脑桌面。