DeepSeek
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Kimi K3 引爆全球 AI 重定價：記憶體晶片接棒，模型層定價權正在鬆動
月之暗面 7 月 18 日發布 Kimi K3，IG 市場分析師 Tony Sycamore 估算 OpenAI 和 Anthropic 合計預期估值蒸發約 3,140 億美元
昨天 · 5 分鐘-
開源生態
AI 算力大戰改打綠電！達卯科技 WAIC 發表算電協同 2.0 搶攻能源精細化營運
達卯科技於 2026 年 7 月 17 日在 WAIC 發表算電協同 2.0 平台，採用「融合推演智慧＋統籌博弈智慧」雙引擎架構，將綠電營運擴充至全生命週期。
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晶片算力
從「不融資」到六週兩輪：DeepSeek 的算力邏輯
2026 年 7 月，DeepSeek 啟動第二輪融資，投前估值 710 億美元（約合人民幣 4,800 億元），距首輪結束僅六週，估值漲幅達 37%
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開源生態
開放權重模型的六個月：不是恐慌，是政策走向的轉折點
據 Interconnects 電子報 2026 年 7 月 12 日報導，白宮正討論以新行政命令管制開放權重 AI 模型，最可能的動作是禁止或無限期延遲能力顯著高於 GPT 5.5、Claude Opus 4.8 或 GLM-5.2 的模型，Interconnects 作者估計時間窗口在六個月內（此為依業界討論所做的
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晶片算力
不用海外旗艦模型！OpenSquilla 0.5.0 靠國產模型組團登頂 DRACO 雙榜
2026 年 7 月 6 日，OpenSquilla 0.5.0 Preview 在 DRACO 深度研究榜 Brave Search 組拿下平均 64.09 分，高於 Opus 4.8（59.11）與 GPT-5.5（53.28），任務平均成本僅 $0.12，分別約為兩者的 8% 與 14%。
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開源生態
MiniMax 狂飆的 ARR 路線圖曝光：新模型 M3 撐得住毛利考驗嗎
MiniMax 管理層在 2026 年 7 月 3 日高盛電話會上確認，ARR 從 2025 年 12 月的 1 億美元，到 2026 年 4 月翻倍至約 3 億美元，M3 模型 6 月 1 日上線前繼續加速，目標年底達 10 億美元。
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開源生態
DeepSeek 把 AI 填城月費壓到 340 元：一個魔獸私服跑起 1800 個 bot，「死亡網路理論」有了成本表
2026 年 6 月 21 日，一位 Reddit 使用者在 r/wowservers 貼出他搭起的《魔獸世界》私服實驗：伺服器裡跑著 1800 個接入 DeepSeek API 的 AI 玩家，能在頻道裡聊天、互動，乍看和正常的暴風城沒兩樣。費用方面，他先前跑 450 個 bot、每天上線 5 至 6 小時，一個月
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開源生態
DeepSeek 開招 IDC 設計規劃工程師，傳估值 3500 億催生 GW 級算力自建計畫
DeepSeek 在官網上線「IDC（Internet Data Center，網際網路資料中心）設計規劃工程師」職缺，職缺描述明確涵蓋「從 MW（百萬瓦）到 GW（十億瓦）級基礎設施的規劃與建設」。時機點與傳出開放融資、估值據報飆至 3500 億元人民幣高度吻合，這次明確向算力基建核心技術崗伸手，訊號相當清楚。
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開源生態
昇騰 910C 集群完成 DeepSeek-V4-Pro 1.6 兆參後訓練，制裁壓力下國產算力跨入訓練門檻
深圳河套學院 AI 訓練平台項目團隊聯合哈爾濱工業大學（深圳）、深圳市大數據研究院與華為有關團隊，以華為昇騰 910C 晶片集群完成 DeepSeek-V4-Pro 全參數後訓練，模型規模 1.6 兆參數。這是全量訓練，不是推理部署或局部微調。
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Agent與應用
開源 Agent Swarm 上線：Opus 4.8 規劃、Deepseek 執行，agentic loop 成本砍十倍
一套開源 AI agent swarm 框架正式上線，核心設計是分層模型路由：強模型負責規劃、輕量模型負責執行。與全程使用 Opus 4.8 相比，成本降低十倍，速度提升兩倍，效果相當。
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Agent與應用
形式化不是吃苦藥，Axiom 對 AGI 路徑的反主流判斷
2025 年，成立僅七個月的 Axiom 在 Putnam 數學競賽解出全部 12 題（限時內完成 8 題），優於頂尖大學生的 110/120 分、DeepSeek 據報的 103/120 分。Putnam 歷屆中位數通常是 0 到 1 分，這份成績單並非不值一提。但與其把它讀成「AI 又破了一道難關」，不如把它當成
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晶片算力
面壁智能「開源周」五天攤開端側完整技術棧，DeepSeek 後罕見的系統性亮牌
5 月 25 日至 29 日，面壁智能聯合 OpenBMB 開源社區以每日一項的節奏，集中發布五個技術成果：1.58-bit 量化訓練模型 BitCPM-CANN、AI 撰寫的訓練框架 ForgeTrain、核心數據集 UltraData、端側小模型 MiniCPM5-1B，以及智能體操作系統 PilotDeck。五者