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十一月初这波模型发布，最值得私有化团队关注的，是开源权重的密度明显提高。月之暗面推出 Kimi K3.1 Pro，采用 2.8 万亿参数的 MoE 架构，单次请求仅激活约 1040 亿参数，上下文窗口约一百万 token，开源权重，在 Agent Arena 上拿到开源模型第一。腾讯混元 Hy4 发布即开源，主打视觉理解与电脑操作（Computer Use），能读屏幕、读图表、操作图形界面与命令行工具。
同一周亮相的还有一批 阿里通义千问开源 Qwen3.8 系列，旗舰版参数规模约 2.4 万亿，另推 27B 多模态主力与 Flash 轻量版；百度开放 ERNIE 5.5 Flash Base，总参数 280B、每 token 激活 14B，支持百万级上下文；蚂蚁百灵发布原生多模态的 Ling-3.2-flash，总参数 560B，在图文理解等基准上追平海外旗舰；Mistral 放出 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），1T 参数的开源 MoE，号称欧洲最强；Meta 的 Muse Spark Open 是 816B 参数的开源 MoE；Aleph Alpha 则发布了完全按欧洲规则训练的 78B 英德双语开源模型。
对落地的提醒 开源不等于开箱即用。量化版本、显存规划、工具调用稳定性才是真正的工作量。选型时把「能不能在你的机器上跑满」排在「榜单分数」前面，省下的部署时间比省下的调用费多得多。
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