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本研究由快手科技语言大模型团队完成，核心作者吕民轩、梅铁桦、杜坦隆等。快手科技与中国科学院大学联合提出 GoLongRL，一套完全开源的长上下文强化学习后训练方案，包含 23K 样本 RLVR 数据集
全模态算力狂欢开启：全球前十AI巨头无限期免费API，周调用爆破3.12万亿Token！本周Agnes的王炸升级了：1M超长上下文+4K超清画质「零成本」白嫖，开源社区已玩疯，独立开发者和小团队速来薅秃！
我们在上周五开源了 MiniMax M3 模型权重，同步发布了 MSA（MiniMax Sparse Attention）技术论文。MSA 的架构设计让 M3 在长上下文下的计算成本大幅降低，论文中完整披露了架构与工程实现细节。
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%。
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。
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。
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。
Claude深陷「角色混淆」Bug，分不清自己的话与用户指令，长上下文成了降智「重灾区」。
今天，我们全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版本正式上线并同步开源。DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。模型按大小分为两个版本：