Kimi 开放平台：下调模型推理服务和上下文缓存价格

味着月之暗面正式开启B端业务。 Kimi API 从今年 2 月开始开放给企业和开发者使用。在此期间，很多企业有了规模化的落地，对稳定性和数据安全提出了更高的要求。 本次发布的 Kimi 企业级 API 主要是在数据安全保障、并发速

续我们也将继续根据域名成本的变化，及时合理地调整（下调 / 上涨）域名价格，并始终为您提供高品质的专业服务！您的满意是我们的动力，感谢您的理解与支持！ 据了解，阿里云已于今年 4 月 1 日对部分小众域名价格进

DeepSeek 宣布启用上下文硬盘缓存技术，把预计未来会重复使用的内容，缓存在分布式的硬盘阵列中。如果输入存在重复，则重复的部分只需要从缓存读取，无需计算。该技术不仅降低服务的延迟，还大幅削减最终的使用成本。

（检索增强生成）和工具调用等任务。该模型支持 128K 的上下文长度，并且可以在单个 8xH100 节点上进行推理。 据介绍，Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B 的设计目标是支持高级推理、指令遵循以及 AI 助手工作流程。技术特点如下：

）、 Sally (Mihyoung) Lee（Uber） 和范斌（Alluxio）。活动现已开放报名：https://www.alluxio.io/ai-infra-day-2023/。 关于 Alluxio Alluxio 是全球领先的针对分析和 AI 的高性能数据平台提供商，可加速企业 AI 产品价值变现，并最大化基础设

-32B、14B、8B、4B、1.7B、0.6B，均为Apache 2.0开源协议。 2. 上下文长度：密集模型中，0.6B、1.7B、4B为32K，8B及以上为128K；MoE模型均为128K。 模力方舟上的昇腾算力已为您准备好首批0.6B、8B、30B三款模型，其中 30B 为 Mixture-of-Experts

Flex processing)，这是一种 API 选项，它提供更低的人工智能模型使用价格，但响应时间较慢且“偶尔资源不可用”。 「Flex processing 」可以显著降低 Chat Completions 或 Responses 请求的成本，但会以较慢的响应时间和偶尔的资源

示，减少提示成本和延迟。 提示缓存允许用户缓存常用上下文，以便在将来的 API 调用中使用。该公司称，通过为模型配备背景知识和过去的示例输出，长提示的成本可降低高达 90%，延迟可降低高达 85%。 提示缓存在多种用

fig.json（tool calls 相关变动）。模型参数约 660B，开源版本上下文长度为 128K（网页端、App 和 API 提供 64K 上下文）。 V3-0324 模型权重下载请参考： Model Scope: https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 Huggingface: https://

更新:   AI 对话：集成了通义、文心、Kimi等大模型的AI对话功能 国际化：前后端完整的国际化方案实现 代码生成：devtools支持配置并生成业务对象选择器、配置并生成链接弹窗查看关联数据详情、生成移动端CRUD

他用户的测试中，新版 V3 在多轮对话中体现出了更强的上下文理解能力。 从网友反馈的实测效果来看，V3-0324 有这些提升： 编码能力已经接近 Claude3.7 了，比之前的老版本 v3 能力要强； 提升幅度大约与 Sonnet 3.5 到 Sonnet 3.6

，实现跨节点通信开销降低37%，推理速度提升 128K超长上下文：可解析50页PDF文档或完整代码库，多轮对话记忆保持能力提升 FP8混合精度训练：显存占用压缩，单卡推理成本较初代降低 2. 代码生成质的飞跃 单次生成400+

放式多轮测评的常见任务中，如生成与创作、角色扮演、上下文对话、知识与百科，效果与ChatGPT3.5及Claude基础版相比是接近的（详见定量分析），但在复杂任务上，如代码生成、数学计算、逻辑与推理，还存在比较大的进步空

谷歌推出新工具“关于此图像”，可验证图像来源、提供上下文信息，旨在增强搜索结果的可信度。【AiBase提要】:🔍 谷歌推出“关于此图像”工具，帮助验证图像来源和提供上下文信息。📷 用户可从搜索和 Google 图片结果中