Moonshot AI muốn định giá Kimi ở mức 30 tỷ USD
Moonshot AI đang đàm phán vòng gọi vốn mới để nâng định giá lên 30 tỷ USD, ngay khi vòng 20 tỷ USD trước đó chưa hoàn tất giải ngân.
Tin tức và phân tích Mã nguồn mở · Trang 2
146 bài đã kiểm chứng về Mã nguồn mở, sản phẩm và diễn biến ngành. Trang 2/2
Reve 2 và Ideogram 4 đưa bố cục thành mặt trận mới
Reve 2 và Ideogram 4 đưa bố cục thành mặt trận mới. Bài viết tóm tắt thông báo, bối cảnh chiến lược và rủi ro thực tế với người dùng hoặc doanh nghiệp liên quan.
Ideogram mở mô hình tạo ảnh 9,3 tỷ tham số
Ideogram mở mô hình tạo ảnh 9,3 tỷ tham số. Bài viết tóm tắt thông báo, bối cảnh chiến lược và rủi ro thực tế với người dùng hoặc doanh nghiệp liên quan.
Nvidia mã nguồn mở mô hình thế giới robot Cosmos 3
Nvidia phát hành Cosmos 3, mô hình AI mã nguồn mở giúp robot và xe tự hành hiểu và dự đoán tương tác trong thế giới vật lý.
MiniMax M3 áp dụng sparse attention, hỗ trợ ngữ cảnh triệu token
MiniMax phát hành mô hình open-weight M3 với ngữ cảnh 1 triệu token, khả năng lập trình tiên tiến và đa phương thức gốc, tuyên bố là mô hình đầu tiên kết hợp cả ba.
Nvidia mở mã nguồn Nemotron 3 Ultra, điểm số vẫn thua Kimi
Nvidia ra mắt mô hình mã nguồn mở Nemotron 3 Ultra với 550 tỷ tham số, đạt 48 điểm trên chỉ số trí tuệ Artificial Analysis, thấp hơn Kimi K2.6 của Trung Quốc với 54 điểm.
NVIDIA kết hợp khuếch tán và tự hồi quy trong mô hình mới Nemotron-Labs-Diffusion
NVIDIA công bố Nemotron-Labs-Diffusion, mô hình hỗ trợ ba chế độ giải mã, tăng thông lượng lên tới 6 lần so với Qwen3-8B mà vẫn duy trì độ chính xác.
Cohere mã nguồn mở mô hình 218B Command A+
Cohere đã phát hành mô hình chủ lực Command A+ theo giấy phép Apache 2.0 vào ngày 20 tháng 5. Mô hình MoE 218B tham số có thể chạy trên chỉ hai GPU H100, nhắm đến AI có chủ quyền và triển khai doanh nghiệp.
Hermes Agent vượt OpenClaw trên OpenRouter
Hermes Agent đạt 224 tỷ token trong một ngày trên OpenRouter, đẩy OpenClaw xuống vị trí thứ hai sau nhiều tháng dẫn đầu.
Moonshot AI của Kimi được định giá 20 tỷ USD sau vòng do Meituan dẫn dắt
Moonshot AI huy động 2 tỷ USD ở mức định giá hơn 20 tỷ USD, đưa Kimi vào tâm điểm cuộc đua mô hình lớn mã nguồn mở và kế hoạch IPO Hong Kong.
DeepInfra gọi vốn 107 triệu USD, Nvidia tham gia
Vòng Series B của DeepInfra cho thấy hạ tầng suy luận độc lập cho mô hình mở và tác nhân AI đang tách thành một lớp thị trường riêng.
Mistral Workflows đưa AI doanh nghiệp vào vận hành sản xuất
Mistral mở bản xem trước công khai Workflows, lớp điều phối dựa trên Temporal cho quy trình AI doanh nghiệp với phê duyệt thủ công, truy vết và dữ liệu nằm trong môi trường khách hàng.
Lỗ hổng LeRobot mở đường RCE không cần đăng nhập vào máy chủ robot
CVE-2026-25874 cho phép kẻ tấn công tiếp cận Hugging Face LeRobot PolicyServer thực thi mã qua giải tuần tự pickle.
Xiaomi mở nguồn MiMo V2.5 Pro 1,02 nghìn tỷ tham số
Xiaomi mở nguồn MiMo V2.5 Pro 1,02 nghìn tỷ tham số. Bài viết tóm tắt thông báo, bối cảnh chiến lược và rủi ro thực tế với người dùng hoặc doanh nghiệp liên quan.
DeepSeek V4 ra mắt, thị trường phản ứng hờ hững
DeepSeek phát hành mô hình V4 với 1,6 nghìn tỷ tham số, nhưng thị trường không còn bất ngờ như năm ngoái. Giá rẻ hơn đối thủ, hiệu suất cải thiện, nhưng tác động địa chính trị từ việc tương thích chip Huawei mới đáng chú ý.
DeepSeek giảm 75% giá V4-Pro chỉ 72 giờ sau khi ra mắt
DeepSeek bất ngờ giảm 75% giá API cho mô hình V4-Pro chỉ chưa đầy 72 giờ sau khi phát hành bản xem trước, đồng thời cắt giảm 90% giá cache hit cho toàn bộ dòng sản phẩm API, tạo áp lực cực lớn lên thị trường mô hình ngôn ngữ lớn.
Qwen3.6-27B mã nguồn mở, đánh bại MoE 397B tham số
Mô hình 27B tham số của Alibaba vừa được phát hành theo giấy phép Apache 2.0, đạt điểm SWE-bench Pro 53,5, vượt qua mô hình 397B tham số Qwen3.5-397B MoE (50,9) nhờ tính năng Thinking Preservation giữ lại dấu vết suy luận trong các tác vụ đa lượt.
DeepSeek V4 ra mắt: 1,6 nghìn tỷ tham số, rẻ hơn GPT-5.5 tới 8 lần
DeepSeek phát hành V4-Pro và V4-Flash với kiến trúc MoE, giá đầu ra chỉ 3,48 USD/triệu token, rẻ hơn đáng kể so với GPT-5.5 và Claude Opus 4.7, đồng thời đạt điểm Codeforces 3206 vượt GPT-5.4.
Mô hình 27B của Alibaba đạt điểm ngang ngửa mô hình 397B của chính hãng
Qwen3.6-27B, mô hình Dense 27B tham số của Alibaba, đã vượt qua mô hình MoE 397B tham số Qwen3.5-397B-A17B trong các bài kiểm tra lập trình, nhờ kiến trúc Dense ổn định và cơ chế Thinking Preservation mới.
Kimi K2.6 đạt vị trí số 1 mã nguồn mở trên bảng xếp hạng HLE
Moonshot AI đã phát hành phiên bản đầy đủ của mô hình Kimi K2.6, đạt điểm 54.0 trên HLE-Full, vượt qua Claude Opus 4.6 và GPT-5.4 để giành vị trí dẫn đầu trong số các mô hình mã nguồn mở. Mô hình 1 nghìn tỷ tham số này sử dụng kiến trúc MoE, chỉ kích hoạt 32 tỷ tham số mỗi lần suy luận, đồng thời hỗ trợ tới 300 tác nhân chạy song song.
Qwen3.6-Max của Alibaba dẫn đầu 6 bài kiểm tra, chuyển sang mã nguồn đóng
Alibaba ra mắt Qwen3.6-Max-Preview, mô hình mạnh nhất từ trước đến nay của dòng Qwen, đạt điểm cao nhất trong 6 bài kiểm tra chuẩn nhưng không công bố trọng số, đánh dấu bước chuyển chiến lược từ mã nguồn mở sang đóng.
Alibaba phát hành mã nguồn mở Qwen3.6-35B, đạt 73,4% trên SWE-bench
Qwen3.6-35B-A3B, mô hình MoE có tổng 35B tham số nhưng chỉ kích hoạt 3B khi suy luận, đạt 73,4% trên SWE-bench Verified, vượt xa Gemma 4-31B của Google. Mô hình có thể chạy trên RTX 4090 và MacBook Pro M4/M5.
MiniMax M2.7 tự lặp 100 vòng, hiệu suất tăng 30%
MiniMax M2.7 sử dụng khung agent OpenClaw để tự động chạy thí nghiệm, đọc log, phân tích chỉ số và điều chỉnh mã qua hơn 100 vòng lặp không có can thiệp của con người, giúp điểm đánh giá nội bộ tăng 30%. Mô hình có 230B tham số nhưng chỉ kích hoạt 10B mỗi lần suy luận, và đã được mở mã nguồn.
NVIDIA phát hành mã nguồn mở toàn bộ dòng Nemotron 3 cùng dữ liệu huấn luyện
NVIDIA công bố mã nguồn mở toàn bộ dòng mô hình Nemotron 3, bao gồm trọng số, bộ dữ liệu tiền huấn luyện 3 nghìn tỷ token, quy trình học tăng cường và công cụ đánh giá, đánh dấu bước đi chiến lược nhằm khẳng định vị thế trong hệ sinh thái AI nguồn mở.
GLM-5.1 dẫn đầu SWE-Bench Pro, huấn luyện hoàn toàn trên chip Huawei Ascend
Z.ai (trước đây là Zhipu AI) phát hành GLM-5.1 với 754B tham số, kiến trúc MoE, mã nguồn mở theo giấy phép MIT. Mô hình đạt 58,4% trên SWE-Bench Pro, vượt GPT-5.4 và Claude Opus 4.6, và được huấn luyện hoàn toàn trên chip Huawei Ascend 910B và framework MindSpore, không sử dụng GPU NVIDIA.
NVIDIA phát hành mã nguồn mở mô hình AI lượng tử Ising 35B
NVIDIA ra mắt bộ mô hình AI lượng tử mã nguồn mở đầu tiên trên thế giới, Ising, bao gồm mô hình hiệu chuẩn 35B tham số và hai mô hình giải mã 3D CNN, giúp giảm thời gian hiệu chuẩn từ nhiều ngày xuống còn vài giờ.
Kimi K2.6 Code ra mắt: Rẻ hơn Claude Sonnet 5 lần
Moonshot AI phát hành bản xem trước K2.6 Code cho người dùng Kimi Code, với giá rẻ hơn đáng kể so với Claude Sonnet và GPT-5.4, cải thiện chuỗi suy luận sâu hơn và khả năng Agent Swarm song song thực sự.
Nhóm 26 người tạo ra mô hình suy luận mã nguồn mở 40 tỷ tham số
Arcee AI, một công ty chỉ có 26 nhân viên, đã chi 20 triệu USD, một nửa số vốn đầu tư mạo hiểm, để huấn luyện mô hình suy luận mã nguồn mở Trinity-Large-Thinking với 40 tỷ tham số, sử dụng 2048 GPU Nvidia B300 trong 33 ngày.
DeepSeek V3.2 chuyển sang chú ý thưa, giảm một nửa chi phí suy luận
DeepSeek phát hành phiên bản V3.2 với kiến trúc chú ý thưa mới, giảm độ phức tạp từ O(L²) xuống O(Lk) và cắt giảm đáng kể chi phí suy luận, với giá đầu vào chỉ 0,28 USD/M token, trong khi vẫn duy trì hiệu suất tổng thể tương đương với phiên bản trước.
Mistral phát hành mô hình giọng nói 4B mã nguồn mở, đánh giá vượt ElevenLabs
Mistral ra mắt Voxtral TTS, mô hình chuyển văn bản thành giọng nói đầu tiên với 4B tham số, trọng số mở, được đánh giá tự nhiên hơn ElevenLabs Flash v2.5 và ngang hàng với ElevenLabs v3.
Mistral công bố mô hình MoE mã nguồn mở, 119B chỉ kích hoạt 6,5B
Mistral ra mắt Small 4, mô hình MoE 119B tham số nhưng chỉ kích hoạt 6,5B mỗi lần suy luận, hợp nhất ba mô hình độc lập trước đây thành một, hỗ trợ suy luận văn bản, hiểu ảnh đa phương thức, sinh mã và gọi hàm.
Cursor dùng mô hình AI Trung Quốc cho sản phẩm chủ lực
Cursor phát hành Composer 2, mô hình lập trình AI mới, nhưng ban đầu không tiết lộ nó được xây dựng trên nền tảng mã nguồn mở Kimi K2.5 của Moonshot AI, một công ty Trung Quốc, và chỉ thừa nhận sau khi bị chất vấn.
Google chuyển Gemma 4 sang giấy phép Apache 2.0, mở mã nguồn
Google DeepMind phát hành Gemma 4 với bốn phiên bản, chuyển sang giấy phép Apache 2.0; phiên bản 31B đứng thứ ba trên bảng xếp hạng mã nguồn mở Arena AI.
Meta sẽ giới hạn mã nguồn mở cho các mô hình hàng đầu thế hệ tiếp theo Avocado và Mango
Meta đang phát triển hai mô hình AI thế hệ mới là Avocado (LLM văn bản) và Mango (đa phương thức), nhưng các phiên bản mã nguồn mở có thể bị cắt giảm tham số, thiếu cấu trúc MoE hoàn chỉnh và các bước huấn luyện sau, nhằm giữ lợi thế cạnh tranh.
Cục diện tấn công và phòng thủ giữa mô hình AI nguồn mở và nguồn đóng năm 2026
Hai năm trước, câu hỏi "liệu nguồn mở có đuổi kịp nguồn đóng không" còn gây tranh cãi, nhưng hiện tại câu trả lời đã rõ ràng: trong hầu hết các tác vụ thông thường, nguồn mở đã bắt kịp và thậm chí vượt qua.
Báo cáo Hugging Face: Lượt tải mô hình Trung Quốc lần đầu vượt Mỹ
Báo cáo hệ sinh thái mã nguồn mở mùa xuân 2026 của Hugging Face cho thấy lượt tải mô hình Trung Quốc chiếm 41%, lần đầu tiên vượt qua Mỹ, cùng nhiều xu hướng đáng chú ý khác.
Đạo luật AI EU có hiệu lực, tác động hạn chế đến cộng đồng mã nguồn mở
Đạo luật AI của EU (AI Act) bắt đầu có hiệu lực từng giai đoạn từ năm 2025 và đến năm 2026 hầu hết các điều khoản đã được áp dụng. Tác động đến cộng đồng AI mã nguồn mở không nghiêm trọng như lo ngại trước đây.
Khung AI agent mã nguồn mở OpenClaw bùng nổ bất ngờ
OpenClaw, một khung phát triển AI agent mã nguồn mở, đã vươn lên dẫn đầu GitHub Trending chỉ trong chưa đầy hai tuần, nhờ vào thiết kế nhẹ, hỗ trợ gốc giao thức MCP và tài liệu thân thiện với người mới.
DeepSeek V4 và Qwen 3.5: Mã nguồn mở đẩy giá xuống
DeepSeek V4 với một nghìn tỷ tham số và Qwen 3.6-Plus với giấy phép Apache 2.0 đang định hình lại thị trường AI mã nguồn mở, khi thị phần kết hợp của họ tăng từ dưới 1% lên 15% chỉ trong một năm.
DeepSeek V4 đối đầu Qwen 3.5: Cuộc chiến mô hình mã nguồn mở Trung Quốc
DeepSeek V4 và Qwen 3.5 (hay Qwen 3.6-Plus) đang cạnh tranh trực tiếp trên cùng một thị trường AI mã nguồn mở, với chi phí cực thấp so với các đối thủ đóng. Bài viết so sánh thông số, điểm mạnh và ý nghĩa cho nhà phát triển.
Giao thức MCP thống nhất tiêu chuẩn kết nối công cụ AI trong vòng một năm
Chỉ trong vòng một năm sau khi Anthropic ra mắt, giao thức MCP đã được OpenAI, Google và Microsoft áp dụng, trở thành tiêu chuẩn thực tế trong lĩnh vực AI.
Llama 4 lần đầu dùng MoE, ra mắt Scout và Maverick
Meta phát hành Llama 4 với kiến trúc MoE lần đầu tiên, gồm hai phiên bản Scout (17B tham số kích hoạt, 16 chuyên gia, 10 triệu token ngữ cảnh) và Maverick (17B tham số kích hoạt, 128 chuyên gia, 1 triệu token ngữ cảnh), hỗ trợ đa phương thức gốc, hiệu năng vượt GPT-4o và Gemini 2.0 ở nhiều tác vụ, với dữ liệu huấn luyện hơn 30 nghìn tỷ token và hơn 200 ngôn ngữ.
Alibaba phát hành mã nguồn mở Qwen3 theo giấy phép Apache
Alibaba đã phát hành toàn bộ dòng mô hình Qwen3 theo giấy phép Apache 2.0, từ 0,6B đến 235B với 8 kích thước khác nhau, cho phép sử dụng thương mại miễn phí.
Kimi K2: Mô hình MoE nghìn tỷ tham số mã nguồn mở
Moonshot AI đã phát hành mã nguồn mở Kimi K2, mô hình MoE với 1 nghìn tỷ tham số, chỉ kích hoạt 32B tham số cho mỗi token, vượt trội trong các benchmark lập trình và tác nhân.
DeepSeek mở mã nguồn mô hình suy luận R1
DeepSeek đã mở mã nguồn mô hình suy luận R1 vào tháng 1 năm 2026, gây bất ngờ khi hiệu suất của nó ngang ngửa OpenAI o1, trong khi phiên bản cô đọng 32B thậm chí vượt qua o1-mini, phá vỡ rào cản về giá của các mô hình đóng.
DeepSeek V3: 671B tham số, chỉ kích hoạt 37B
DeepSeek V3 sử dụng kiến trúc MoE với 671B tham số nhưng chỉ kích hoạt 37B cho mỗi token, đạt hiệu suất ngang GPT-4o với chi phí huấn luyện chỉ 5,5 triệu USD.