A Moonshot lançou o Kimi K3, um modelo multimodal com 2.8 trilhões de parâmetros e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, enquanto o Schema harness permite que modelos de fronteira atinjam 99% no benchmark ARC-AGI-3.

  • O Kimi K3 apresenta otimizações para decodificação de longo contexto mais rápida e codificação agêntica, com pesos abertos programados para 27 de julho.
  • A Google atrasou o Gemini 3.5 Pro para melhorar o desempenho, particularmente em tarefas de codificação.
  • O Schema permite que agentes escrevam programas executáveis para testar mecanismos de jogos contra a realidade no ARC-AGI-3.
  • A NVIDIA lançou três modelos de embedding abertos para RAG e recuperação agêntica, liderados por um modelo de 8B que ocupa o primeiro lugar no RTEB.

Esses desenvolvimentos destacam avanços no processamento de longo contexto, desempenho em benchmarks e ferramentas especializadas para agentes de IA.