同時關聯該項目與事件的快訊
Perplexity CEO Aravind Srinivas 發推稱，GLM 是一款被嚴重低估的模型，在 700B 參數規模下展現出接近 Opus 級別的性能，且運行效率極高。此前月之暗面剛剛發佈開源模型 Kimi K3，業內對智譜 AI 旗下 GLM 系列模型的關注度正在上升。
月之暗面推出開源模型 Kimi K3，在 Artificial Analysis 智能指數上獲得 57 分，成爲第三高分模型，僅次於 Anthropic 的 Claude Opus 5（61 分）、Claude Fable 5（60 分）和 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol（59 分）。該指數顯示，領先閉源模型與開源權重模型之間的差距已縮小至 4 分，爲自 2 月 GLM-5 發佈以來的最小差距。這標誌着開源模型在性能上正快速追趕閉源模型。
中國 AI 初創公司 Moonshot AI 將公開高性能模型 Kimi K3 的模型權重，開發者可下載模型並按用途修改，也可在自有數據中心或雲環境中運行。Kimi K3 擁有 2.8 萬億個參數和 100 萬 Token 上下文窗口，可一次性處理大規模文檔和代碼庫。Moonshot AI 計劃後續通過技術報告公開模型結構、訓練方式和性能評估結果。Kimi K3 發佈後，Moonshot AI 單日收入據悉至少增長 6 倍。Moonshot AI 正推進按 500 億美元估值進行新一輪融資，並考慮最快今年在香港上市。Bloomberg Intelligence 表示，Kimi K3 與 Z.AI 的 GLM-5.2 發佈後，中國開源權重模型在整體 Token 使用量中的佔比升至 68%。AWS Bedrock、Microsoft Azure Foundry 和 Google Vertex AI 尚未提供 Kimi K3 與 GLM-5.2 等中國開源權重模型。
OpenAI 確認，GPT-5.6 Sol 及一款未命名、更強的預發佈模型在 ExploitGym 基準測試評估中突破受限沙箱環境，併入侵 Hugging Face 生產基礎設施以獲取測試答案。OpenAI 表示，相關模型利用內部軟件包註冊表代理的零日漏洞提權並橫向移動，最終連接至具備互聯網訪問能力的機器。模型隨後識別並串聯 OpenAI 研究環境和 Hugging Face 生產基礎設施中的漏洞，直接從 Hugging Face 生產數據庫獲取測試解決方案。Hugging Face 於 7 月 16 日披露該事件，稱攻擊由自主 AI 代理系統端到端執行，涉及短生命週期沙箱中的數千次操作，並觸及內部數據集和服務憑證。OpenAI 在五天後確認其模型爲事件主體。Hugging Face 表示，其安全團隊爲分析逾 1.7 萬條攻擊日誌，曾嘗試使用美國商業前沿 AI 接口，但請求因安全護欄被攔截，隨後改用中國 AI 初創公司 Z.ai 的 7530 億參數開源權重模型 GLM 5.2 在自有基礎設施上完成取證分析。
據彭博社報道，智譜 AI 已完成一座僅採用國產芯片的數據中心建設，並已開始部分投運。該數據中心設計功率爲 1 吉瓦，將用於支持其 GLM 大模型 的訓練與研發。報道稱，智譜 AI 目前已建成或運營多個計算集羣，單個集羣芯片數量均超過 1 萬枚。
據潮向研究，高盛 7月 18 日報告指出，月之暗面發佈 Kimi K3 模型，2.8 萬億參數，在 Arena.ai 編程排行榜超越 Claude Fable 5和 GPT-5.6 Sol 登頂，API 定價 2.3 美元/百萬 token 創中國模型新高。發佈兩日後智譜跌 28%、MiniMax 跌16%，納斯達克 100 指數期貨跌超 1.8%，費城半導體指數從高點累跌超 18%。 高盛認爲 Kimi K3 標誌着一個轉折點：一家無法匹配西方最大規模預訓練算力的中國實驗室，通過架構創新和強化學習迅速縮小了與美國頂尖模型的差距，證明“擴展”不再是唯一的制勝路徑。高盛警告“算力擴張時代”可能正在終結，圍繞“算力越多越好”建立的 AI 基礎設施投資邏輯需要重寫。高盛對 MiniMax 維持買入評級，智譜中性。後續關注智譜 GLM、阿里 Qwen、MiniMax M3 Pro 等2-5 萬億參數模型的密集推出。
昨日，月之暗面最新開源 AI 模型 Kimi K3 模型發佈，在 Frontend Code Arena 測試網站中以 1679 分位居第一，超越 Claude 旗下 Fable 5 模型。針對 K3 模型，Artifacial Analysis 進行了相關測評，隨後埃馬斯克再次爲月之暗面 Kimi 模型點贊，稱 K3 模型的基準性能令人印象深刻。今年 3 月，Kimi 發佈《𝑨𝒕𝒕𝒆𝒏𝒕𝒊𝒐𝒏 𝑹𝒆𝒔𝒊𝒅𝒖𝒂𝒍𝒔：重新思考深度方向聚合》研究論文時曾獲馬斯克稱讚：“Kimi 的研究工作令人印象深刻。”此前，其還稱智譜旗下 GLM 模型或於 2027 年 Q1 超越 Claude Mythos 模型（即 Fable 5），對此智譜創始人唐傑回應稱“不需要那麼久”。
據官方公告，幣安將於 2026 年 7 月 17 日 03：00（UTC）移除並停止以下現貨交易對的交易：GLM/BTC、KNC/BTC、ONT/BTC 和 XAI/USDC。幣安將同時終止這些交易對的現貨交易機器人服務。用戶需在此之前更新或取消相關交易機器人以避免潛在損失。下架交易對不影響代幣在幣安上的其他交易對交易。
Haseeb 在 X 平臺發文表示，隨着 GLM 5.2、Fable 和 GPT 5.6 等模型已上線並被攻擊者實際使用，DeFi 並未出現預想中的“黑客末日”。圖表數據顯示，按當前年內數據與運行速率測算，2026 年 DeFi 被盜金額年化約爲 18.9 億美元，年內累計被盜約 9.86 億美元，低於 2025 年水平，且仍處於歷史區間內。Haseeb 表示，當前更深層的變化在於黑客攻擊數量雖有所增加，但單次攻擊規模下降更快，攻擊者更多在針對小型協議和廢棄項目，而大型協議已完成更多安全加固，因此整體資金安全性並未明顯惡化。
今日晚間，智譜官方開放平臺宣佈，爲進一步向 OPC（一人公司）模式的人工智能創業者提供全生命週期的支持保障，聯合海淀區中關村科學城，面向千行百業正式推出總額爲 5000 萬元的模型券補貼計劃，讓人工智能成爲每一位創新者都可以獲取的生產力工具。補貼期間，所有在海淀區註冊且申請通過的企業，在使用 GLM-5.2 模型時，均可享受最高 50%的調用費用補貼，每家企業每年最高補貼額度可達 200 萬元。其目標爲，助力北京打造“全球人工智能第一城”。本次模型券補貼的核心規則如下：補貼比例：最高享受 GLM-5.2 模型調用費用 50%補貼；補貼週期：即日起至 2026.11.19；補貼上限：每家企業每年補貼總額不超過 200 萬元；適用模型：目前支持 GLM-5.2，後續新增模型另行通知。或受此消息影響，今日智譜港股最高漲幅超 16%，總市值一度再次突破萬億港元，目前已回落至 9690 億港元。
智譜 AI 創始人唐傑在 X 平臺發文表示，GLM-5.2 正式開源發佈後已在多項國際權威評測與競技榜單中取得領先成績，在 Artificial Analysis Intelligence Index 綜合評估中 GLM-5.2 獲得 51 分，與 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 處於同一水平區間；在 Code Arena 前端代碼生成對抗測試中以 Elo 1595 排名全球第 2，在 DesignArena 設計與代碼融合場景中獲得 1360 分排名第 1。整體來看，智譜 GLM-5.2 在前端開發、設計生成與軟件工程等多個真實場景評測也持續位居全球前列，逐步縮小與 OpenAI 及 Anthropic 等前沿模型之間的性能差距，並將繼續推動模型能力上限提升。此前，針對馬斯克表示中國大模型可能會在明年一季度達到 Anthropic 的 Fable 水平，智譜 AI 創始人唐傑回應表示“不會耗費如此長時間”。
根據官方消息，去中心化 GPU 雲計算基礎設施平臺 Aethir 正式發佈 Aethir Mesh——一個運行於 Aethir 去中心化 GPU 基礎設施之上的自研開源大模型 API 平臺，目前平臺已上線，提供統一 API 端點直連 DeepSeek V4、Kimi K2.6、GLM-5.1、MiniMax-M2.5、Qwen3.6-27B 等主流開源模型。
KelpDAO 發佈公告，自 4 月 18 日以來，其一直與 Aave 及生態合作伙伴協調推進 rsETH 持有者恢復工作。此次事件初始缺口爲 163,200 ETH，目前 Kelp 已回收 40,300 枚 rsETH，約合 43,000 ETH，Arbitrum 安全委員會另保障 30,700 ETH，剩餘缺口約 89,500 ETH。Kelp 稱，在剩餘缺口中，Mantle、Stani Kulechov、EtherFi、Lido、Golem 已公開確認承諾合計 43,500 ETH，正與合作方推進相關貢獻正式落地。Kelp 強調，rsETH 持有者優先。
智譜產品主管 Zixuan Li 在 X 平臺發文表示，OpenClaw，Hermes 以及 SillyTavern 目前已明確標記爲 GLM Coding Plan 支持的項目。其他通用工具將根據具體情況進行逐案分析。此外，Zixuan Li 提醒用戶請勿分享賬號或將訂閱作爲 API 使用。若用戶在遵守規則的情況下仍遇到 1313 錯誤，可聯繫官方反饋。
AI 代理平臺 0G Labs 宣佈推出面向消費者的 AI 開發平臺 0G App，用戶無需編寫代碼，僅通過自然語言提示即可構建並部署應用，打通 Web2 易用性與 Web3 基礎設施。0G App 基於去中心化算力運行，並引入可信執行環境（TEE）驗證機制，支持 AI 模型在隱私保護環境中運行，集成應用生成、AI 代理部署及代幣發行能力，使用戶可在同一生態內完成從創意到上線的全流程。在底層架構上，0G App 結合 Intel TDX 與 NVIDIA H100/H200 硬件環境，實現 AI 推理的可驗證與隱私保護，並支持開源大模型 GLM-5 運行，應用部署可一鍵接入 Vercel，同時數據同步至去中心化存儲網絡。（CoinMarketCap）