Kimi K3 của Moonshot: Bước ngoặt mới của các mô hình AI mã nguồn mở Trung Quốc

một ngày yên tĩnh.

Tin tức AI từ 16/7/2026 đến 17/7/2026. Chúng tôi đã kiểm tra 12 subreddit, 544 tài khoản Twitter và không có thêm thông tin nào từ Discord. Trang web của AINews cho phép bạn tìm kiếm tất cả các số đã phát hành. Xin nhắc lại, AINews hiện là một chuyên mục của Latent Space. Bạn có thể chọn nhận hoặc hủy nhận email theo tần suất tùy ý!

Tóm tắt AI trên Twitter

Sự ra mắt Kimi K3 của Moonshot, định vị mô hình tiên phong và cuộc tranh luận về mô hình Trung Quốc/mô hình mở (open-weight)

Kimi K3 là tâm điểm chú ý hôm nay: sự kiện ra mắt này đã kích hoạt một cuộc đánh giá lại trên diện rộng về việc các mô hình open-weight của Trung Quốc đang tiến gần đến mức tiên phong như thế nào. Nhiều bài đăng nhận định K3 là mô hình Trung Quốc thực sự hữu dụng đầu tiên ở phân khúc này, với hiệu suất mạnh mẽ trong lập trình, tác vụ đại lý (agentic) và công việc tri thức dài hạn. Phản ứng của cộng đồng trải dài từ việc Salakhutdinov chúc mừng nhà sáng lập Moonshot là Zhilin Yang cho đến các chuyên gia chỉ đơn giản báo cáo rằng “Kimi K3 thực sự, thực sự rất tốt”. Một chủ đề lặp đi lặp lại là K3 đã thu hẹp khoảng cách đủ để gây áp lực buộc các phòng thí nghiệm của Mỹ phải phát hành sản phẩm nhanh hơn, như lập luận của @kimmonismus và những người khác.

Lập luận chiến lược đã chuyển từ “hào kỹ thuật về tính toán” (compute moat) sang “hệ thống hiệu quả” (efficiency stack): một luồng thảo luận đáng chú ý cho rằng K3 làm suy yếu luận điểm cho rằng năng lực tiên phong chủ yếu bị giới hạn bởi số lượng FLOP thô, thay vào đó chỉ ra vai trò của định tuyến MoE, lượng tử hóa, quản lý dữ liệu và thiết kế hạ tầng dựa trên sự khan hiếm như hệ thống “Mooncake” của Moonshot; xem @AnikaSomaia. Các bình luận liên quan nhấn mạnh rằng các phòng thí nghiệm Trung Quốc có thể đang tối ưu hóa đường cong năng lực trên mỗi FLOP thay vì chạy đua trực tiếp về chi phí vốn (capex) với phương Tây, với @dylan522p và @novasarc01 lập luận rằng việc cải thiện hậu đào tạo và tỷ lệ chuyển đổi harness có thể thu hẹp khoảng cách sản phẩm một cách phi tuyến tính.

Vẫn còn sự bất đồng về việc K3 thực sự tụt hậu bao xa: một số người coi nó gần đạt mức tiên phong hoặc thậm chí vượt qua các mô hình phương Tây ở những khía cạnh quan trọng, trong khi những người khác cho rằng nó vẫn chậm hơn vài tháng về tính tổng quát rộng hơn, hiệu quả hoặc các bài đánh giá ẩn. Hãy xem cách đặt vấn đề hoài nghi nhưng chi tiết từ @scaling01, đối lập với những quan điểm lạc quan hơn từ @kimmonismus và @theinformation. Sự đồng thuận thực tế hẹp hơn: K3 hiện là một mô hình không thể xem nhẹ.

Các bảng xếp hạng (Benchmarks): Artificial Analysis, Arena, DeepSWE, ARC, Cyber và FrontierCode

Artificial Analysis và các bảng xếp hạng tác vụ lập trình (coding-agent) xếp K3 vững chắc trong nhóm dẫn đầu: Artificial Analysis cho biết nhóm tiên phong đã mở rộng từ hai lên sáu phòng thí nghiệm đạt trên 51 điểm trên Chỉ số Trí tuệ (Intelligence Index) trong khoảng sáu tuần, với Kimi K3 đạt 57 điểm, đứng sau Claude Fable 5 (60 điểm) và đứng trước Opus 4.8 (56 điểm). Về tác vụ lập trình, AA sau đó báo cáo K3 đạt 57 điểm trên Chỉ số Tác vụ Lập trình (Coding Agent Index), ngang bằng với GPT-5.6 Terra và GPT-5.5, vượt trên Opus 4.8, với 84% Terminal-Bench v2, 64% DeepSWE và 23% SWE-Atlas-QnA. Các tuyên bố về chi phí trái chiều: AA gọi đây là mô hình tiên phong và tương đối hiệu quả; @theo phản bác rằng hiệu quả token và thông lượng thường xóa bỏ lợi thế giá niêm yết so với GPT-5.6 Sol.

Các bài đánh giá về Frontend và lập trình đặc biệt mạnh mẽ đối với K3: Arena báo cáo rằng K3 đã đưa Trung Quốc vượt lên trên Mỹ trong bảng xếp hạng Frontend Code Arena lần đầu tiên, và các thử nghiệm của người dùng cho thấy K3 có thể vượt qua hoặc ngang bằng với Fable trong các tác vụ frontend dựa trên hình ảnh, ví dụ như bài kiểm tra bảng điều khiển quả địa cầu của @hqmank. Về kỹ thuật phần mềm, DataCurve cho biết K3 ra mắt ở vị trí thứ 3 trên DeepSWE, gọi đây là mô hình open-weights đầu tiên đạt kết quả ở mức tiên phong tại đó.

ARC và cyber vẫn là những thước đo thực tế hữu ích: ARC Prize xác nhận rằng Inkling của Thinking Machines hiện là mô hình open-weight có điểm số cao nhất trên cả ARC-AGI-1 (79,5%) và ARC-AGI-2 (36,5%), trong khi những suy đoán xung quanh điểm số ARC-AGI-2 của K3 vẫn tiếp tục thông qua các ước tính của BenchPress. Về cyber, cuộc thảo luận liên quan đến UK AISI xung quanh việc GLM-5.2 ngang bằng với Opus 4.5 trong bài kiểm tra “The Last Ones” và tuyên bố của OpenAI rằng GPT-5.6 Sol là SOTA (tốt nhất hiện nay) trong phạm vi đó nhấn mạnh rằng các mô hình mở vẫn tỏ ra tụt hậu đáng kể so với các mô hình đóng tốt nhất về cyber dài hạn, ngay cả khi khoảng cách đang thu hẹp.

Kiến trúc mô hình, suy luận (Inference) và công việc hệ thống

Kimi Delta Attention đã thu hút sự quan tâm kỹ thuật nghiêm túc: một bài giải thích kỹ thuật mạnh mẽ của @sdrzn làm nổi bật việc K3 sử dụng Kimi Delta Attention (KDA) như một cơ chế bộ nhớ kiểu trọng số nhanh (fast-weights), duy trì trạng thái học được theo từng yêu cầu với kích thước cố định thay vì phải trả chi phí chú ý (attention) đầy đủ trên các ngữ cảnh dài. Lợi ích được tuyên bố là thông lượng nhanh/rẻ hơn tới 6 lần ở ngữ cảnh 1 triệu token và mức giá ổn định hơn ở các độ dài ngữ cảnh lớn. Nếu những đặc điểm này giữ vững trong các triển khai rộng rãi hơn, đây là một trong những ý tưởng cấp kiến trúc có ảnh hưởng nhất trong đợt phát hành này.

Các cuộc thảo luận về phục vụ (serving) và phần cứng theo sau nhanh chóng: mọi người đã chuẩn bị triển khai K3 trên hạ tầng không đồng nhất, ví dụ như các node 4xH100 qua RoCE, trong khi thông báo “950 SuperPoD” của Huawei đã tiếp thêm nhiên liệu cho câu chuyện “hệ thống AI Trung Quốc mở rộng quy mô trong điều kiện hạn chế”. Về phần mềm, hỗ trợ vLLM + AMD, Red Hat AI chạy Inkling trên node DGX B200 với vLLM, và ghi chú của chính vLLM về việc duy trì chất lượng sản xuất dưới ~2.000 commit/tháng là những cập nhật hạ tầng liên quan.

Kỹ thuật nhân (kernel)/hiệu năng vẫn là một yếu tố khác biệt: K3 liên tục được khen ngợi về khả năng viết kernel và kỹ thuật hiệu năng, với các ví dụ liên quan đến kernelbench từ nhân viên Moonshot và các bình luận cộng đồng cho rằng K3 đã giúp thiết kế chính kernelbench.com. Ngoài ra, Simran Arora lưu ý cách các cơ chế chú ý tuyến tính lai (hybrid linear attentions), megakernel toàn mô hình và các kernel giải mã MLA/DSV4 nhanh trong aiter của AMD hiện đang trực tiếp thúc đẩy sự phát triển của các mô hình tiên phong.

Tác vụ đại lý (Agents), bộ nhớ, MCP và khung công việc (Workflow Scaffolding)

Giá trị đang chuyển dịch từ quyền truy cập mô hình cơ sở sang các bộ công cụ (harnesses) và quy trình làm việc: một số bài đăng lập luận rằng khi trí tuệ tiên phong trở nên rẻ hơn và mở hơn, hào kỹ thuật bền vững sẽ chuyển sang điều phối, bộ nhớ, công cụ và khung công việc đặc thù theo lĩnh vực. Các bản tóm tắt tốt đến từ @jmorgan và @Yuchenj_UW, người sau đã định hình sự khác biệt chính là valuemaxxing (tối đa hóa giá trị) so với tokenmaxxing (tối đa hóa token).

Các kiến trúc bộ nhớ đang hội tụ xung quanh “bộ nhớ wiki”: Bài đăng dài của Paulius Ztin là một trong những bản thiết kế cụ thể hơn ở đây. Đề xuất: các đại lý nên ngừng việc liên tục suy luận lại cùng một hiểu biết từ các tài liệu thô và thay vào đó xây dựng một lớp wiki Markdown đặc thù cho tác vụ trên bộ nhớ thống nhất, được đồng bộ hóa qua FastMCP. Trong cùng lĩnh vực, Qdrant đã chia sẻ hướng dẫn sản xuất về truy xuất đa người dùng (multitenant retrieval) và sau đó làm nổi bật quan điểm của mem0 rằng học liên tục (continual learning) là vấn đề về bộ nhớ hơn là vấn đề cập nhật trọng số.

MCP và các trừu tượng kỹ năng tiếp tục hoàn thiện: các cập nhật sản phẩm đáng chú ý bao gồm Perplexity Agent API bổ sung các kỹ năng tùy chỉnh, kỹ năng đồng hành trên máy tính để bàn và Unreal Engine của Hermes Agent từ Nous, và các mẫu sử dụng MCP nâng cao từ Tadas + Dom của Anthropic. Về phía nghiên cứu, MemoHarness nổi bật: nó phân tách các bộ công cụ đại lý thành sáu bề mặt điều khiển có thể chỉnh sửa và báo cáo 0,806 trên Shell-Agent so với 0,722 cho baseline bộ công cụ cố định mạnh nhất, đồng thời giảm chi phí cho mỗi tác vụ.

Ghi chú nghiên cứu ngoài K3

Độ bền vững và giới hạn của bộ dò (detector): bài báo “The Illusion of Robustness” lập luận rằng độ chính xác tổng thể che giấu sự thay đổi dự đoán dưới ngữ cảnh không liên quan; xem liên kết arXiv và bản tóm tắt tiếng Nhật. Ngoài ra, Epoch AI báo cáo rằng các bộ dò AI thường đáng tin cậy trên văn bản thuần túy của con người và văn bản AI ngây thơ, nhưng các LLM được hướng dẫn bắt chước các tác giả cụ thể có thể tránh được sự phát hiện, với tỷ lệ âm tính giả khoảng 13% và ~26% đối với văn bản khoa học.

Học tập hiện thân (Embodied) và lấy cảm hứng sinh học: RoboTTT của NVIDIA mở rộng độ dài ngữ cảnh chính sách robot lên 3 bậc độ lớn, cải thiện hiệu suất thao tác 87% so với baseline một bước và hoàn thành tác vụ lắp ráp mười giai đoạn trong năm phút mà không baseline nào hoàn thành được. Trong khi đó, “Diffusing Blame” của Sakana và bản tóm tắt của Hardmaru cho thấy khả năng học cạnh tranh dưới nguyên tắc Dale nghiêm ngặt mà không cần vận chuyển trọng số lan truyền ngược (backprop) tiêu chuẩn.

Khả năng diễn giải / hình học biểu diễn: Elie Bakouch đã sao chép phân tích j-space kiểu Anthropic trên Inkling của Thinking Machines, nhận thấy nó khác thường ở việc duy trì hình học tương tự giữa các lớp đầu và cuối (early-late CKA ~0,8 so với ~0,5 ở nơi khác). Cùng luồng thảo luận báo cáo sự thay đổi j-space tối thiểu dưới lượng tử hóa NVFP4 cho Laguna XS 2.1 của Poolside.

Các tweet hàng đầu (theo mức độ tương tác, lọc theo mức độ liên quan kỹ thuật)

Tóm tắt AI trên Reddit

Tóm tắt /r/LocalLlama + /r/localLLM

1. Ra mắt Kimi K3 và các bảng xếp hạng lập trình

Trọng số Kimi K3 sẽ được phát hành vào ngày 27. (Hoạt động: 587): Hình ảnh là một thông báo phát hành kỹ thuật cho Kimi K3, nêu rõ mô hình đã hoạt động trên kimi.com, các ứng dụng Kimi, Kimi Work, Kimi Code và Kimi API, với cường độ suy luận/tư duy mặc định được đặt ở mức “tối đa/cực hạn” và các chế độ thấp hơn dự kiến sẽ có sau. Theo bài đăng WeChat đã xác minh được liên kết và blog tiếng Anh, trọng số đầy đủ của mô hình Kimi K3 dự kiến sẽ được phát hành vào ngày 27 tháng 7 năm 2026, cùng với các chi tiết báo cáo kỹ thuật. Những người bình luận tỏ ra tích cực về kế hoạch open-weight nhưng lưu ý rằng mô hình này có khả năng quá lớn để suy luận cục bộ thông thường; một bình luận đùa rằng chắc chắn sẽ có người tuyên bố chạy mô hình 2,8T trên máy tính xách tay có 24 GB VRAM ở tốc độ 0,01 tok/s.

Các bảng xếp hạng Kimi K3 (Hoạt động: 1951): Hình ảnh là bảng xếp hạng lập trình cho Kimi K3, cho thấy nó gần đứng đầu trong nhiều bài kiểm tra: #1 trên Program Bench (77,8) và SWE Marathon (42,0), và #2 trên Terminal Bench 2.1 (88,3), FrontierSWE (81,2) và Kimi Code Bench 2.0 (72,9). Biểu đồ định hình Kimi K3 là đối thủ cạnh tranh với các mô hình được dán nhãn GPT-5.6 Sol, Fable 5, Opus-4.8, GPT-5.5 và GLM-5.2, nhưng bài đăng không cung cấp phương pháp luận, định nghĩa tập dữ liệu, cài đặt đánh giá hoặc xác minh độc lập, vì vậy kết luận kỹ thuật chỉ giới hạn ở vị trí xếp hạng được tuyên bố. Các bình luận diễn giải biểu đồ là bằng chứng cho thấy các mô hình tiên phong của Trung Quốc có thể chỉ “chậm hơn 6 ngày” so với các mô hình của Mỹ thay vì chậm hơn vài tháng, trong khi một bình luận khác đùa/suy đoán rằng 2TB VRAM là yêu cầu thực tế. Không có cuộc tranh luận phương pháp luận sâu hơn nào xuất hiện trong các bình luận được cung cấp.

Kimi K3 đứng đầu đánh giá nextjs (Hoạt động: 464): Hình ảnh là ảnh chụp màn hình bài đăng trên X của Guillermo Rauch tuyên bố rằng Kimi K3 hiện là mô hình hoạt động tốt nhất trên bảng xếp hạng đánh giá Next.js, vượt qua các mô hình độc quyền trên một bảng xếp hạng kỹ thuật web với tỷ lệ thành công tương đương nhưng thời gian hoàn thành nhanh hơn. Ý nghĩa kỹ thuật là, theo bài đăng, đây có thể là mô hình mở đầu tiên dẫn đầu bảng xếp hạng toàn diện nextjs.org/evals; các liên kết liên quan: hình ảnh, Next.js evals. Các bình luận tập trung vào các câu hỏi triển khai thực tế, bao gồm yêu cầu bộ nhớ có khả năng cao (“Cho tôi 1 TB DDR6”) và liệu Kimi K3 có thực sự là mã nguồn mở hay không hoặc lấy nó ở đâu.

KIMI K3 đánh bại Claude Fable và GPT 5.6 sol trong arena.ai!!! (Hoạt động: 2465): Hình ảnh là ảnh chụp màn hình bảng xếp hạng kỹ thuật, không phải meme: nó cho thấy bảng xếp hạng tổng thể Code Arena WebDev ngày 16 tháng 7 năm 2026, với kimi-k3 của Moonshot xếp hạng #1 ở mức 1679, trước claude-fable-5 và gpt-5.6-sol-xhigh. Bài đăng định hình điều này là đáng ngạc nhiên vì Kimi K3 đang đánh bại các mô hình được mô tả là “quá nguy hiểm” để phát hành công khai, trong khi một người bình luận lưu ý sự khác biệt rằng kết quả này không phải từ bảng xếp hạng văn bản mà từ ngữ cảnh WebDev/code arena, liên kết đến arena.ai/leaderboard/text. Các bình luận tỏ ra ấn tượng nhưng thận trọng: một người dùng đùa rằng “Trung Quốc hiện chậm hơn phương Tây 6 ngày”, trong khi người khác tập trung vào việc liệu kimi-k3 có thực sự là open weights hay không, ngụ ý rằng thứ hạng chỉ quan trọng nếu mô hình có thể truy cập rộng rãi.

Kimi K3 đạt vị trí thứ 3 trên ArtificialAnalysis, đánh bại Claude Opus 4.8 (Hoạt động: 1072): Hình ảnh là biểu đồ đánh giá kỹ thuật từ Artificial Analysis cho thấy Kimi K3 xếp thứ 3 trên Chỉ số Trí tuệ với số điểm 57, sau Claude Fable 5 (60) và GPT-5.6 (59), và vượt nhẹ Claude Opus 4.8 (56). Bài đăng định hình đây là một cột mốc cạnh tranh open-weight/độc quyền đáng chú ý; những người bình luận cũng chỉ ra dữ liệu chi phí trên mỗi tác vụ và token đầu ra trên mỗi tác vụ liên quan là “cực kỳ hứa hẹn”. Liên kết hình ảnh. Những người bình luận hoài nghi về việc chỉ dựa vào một bảng xếp hạng khác, yêu cầu các báo cáo người dùng về phiên dài và hiệu quả suy luận thực tế ở “chi phí Sonnet và 30 t/s”. Những người khác lập luận rằng các mô hình open-weight có thể sớm vượt qua các sản phẩm độc quyền, gây áp lực lên giá của Anthropic.

2. Nén suy luận cục bộ và tăng tốc

Bonsai 27B chạy cục bộ trên iPhone - mô hình 27B trong 3,9GB (Hoạt động: 523): Bonsai-27B của PrismML là mô hình bắt nguồn từ Qwen3.6-27B được lượng tử hóa sang nhị phân thực g128: mỗi trọng số là một dấu 1-bit cộng với một tỷ lệ FP16 chia sẻ cho mỗi nhóm 128 trọng số, mang lại ~1,125 bit/trọng số và checkpoint MLX 3,9 GB trên Hugging Face. Bài đăng tuyên bố nó chạy cục bộ trên iPhone 15 Pro Max / 8 GB RAM qua Atomic Chat, giữ lại ~89,5% hiệu suất baseline FP16 trên 15 bảng xếp hạng (76,1 so với 85,1), với bộ nhớ ước tính ~5,2 GB ở ngữ cảnh 4K và ~6,8 GB ở 100K sử dụng KV cache 4-bit. Các bình luận tập trung vào sự thật đáng ngạc nhiên là tất cả các lớp chính, bao gồm nhúng, phép chiếu chú ý/MLP và đầu LM, đã được nhị phân hóa mà không có ngoại lệ độ chính xác cao; một người lưu ý đây là nơi nhiều sơ đồ 1-bit thường thất bại. Cũng có sự hoài nghi/tò mò về chất lượng thực tế so với các mô hình nhỏ hơn như các bản tinh chỉnh 9B dựa trên Qwen/Gemma, cộng với lo ngại về tác động nhiệt/pin điện thoại.

DFlash làm cho Qwen3.6 27B nhanh hơn 2,2 lần mà không mất chất lượng (Hoạt động: 488): Trên một RTX 6000 duy nhất, tác giả đã đánh giá Qwen3.6-27B trong Atomic.Chat sử dụng giải mã baseline, MTP và DFlash trên bốn lời nhắc cục bộ: quicksort, tạo JSON, câu đố logic và văn xuôi khoa học viễn tưởng. Thông lượng được báo cáo là baseline 44 tok/s, MTP 65 tok/s (1,45x, 71% được chấp nhận) và DFlash 98 tok/s (2,20x, 30% được chấp nhận); DFlash dự đoán 15 token tuần tự và đạt đỉnh trên đầu ra có cấu trúc/lặp lại như JSON (152 tok/s, 3,4x) nhưng có thể giảm xuống dưới baseline trên văn bản sáng tạo (42 so với 44 tok/s) khi các token suy đoán bị từ chối. Tác giả tuyên bố “đầu ra giống hệt” / không mất chất lượng, nhưng bằng chứng dường như chỉ giới hạn ở so sánh đầu ra chính xác trên tập lời nhắc nhỏ thay vì đánh giá rộng hơn. Các bình luận đặt câu hỏi làm thế nào để đo lường “không mất chất lượng”, lưu ý rằng so sánh song song trên các tác vụ phức tạp thường cho thấy sự suy giảm. Những người khác hỏi liệu MTP/DFlash có còn giúp ích khi mô hình không được giảm tải hoàn toàn sang GPU hay không và yêu cầu kiểm tra dưới ngữ cảnh dài hơn, ngụ ý rằng các mức tăng tốc được báo cáo có thể phụ thuộc vào khối lượng công việc và vị trí bộ nhớ.

DeepSeek V4 Flash (98GB) trên 1x 4060ti + CPU nhanh hơn 300% tuần này [ 2->7t/s] (Hoạt động: 370): Hình ảnh là ảnh chụp màn hình đánh giá kỹ thuật, không phải meme: nó so sánh các bản dựng llama.cpp b9986 so với b10034 chạy DeepSeek-V4-Flash GGUF cục bộ, cho thấy thông lượng cải thiện từ khoảng 2,1 tok/s lên 7,5–7,6 tok/s trên thiết lập lai ngân sách với RTX 4060 Ti 16GB + Ryzen 5 9600X + 138GiB DDR5 RAM. Bài đăng quy sự nhảy vọt cho các thay đổi llama.cpp gần đây, với các bình luận chỉ ra cụ thể PR #25545 của ggml-org/llama.cpp, trong khi một PR tối ưu hóa sắp tới khác #25585 và nhánh dsv4 của fairydreaming được báo cáo là thêm ~10% trong một số cấu hình giảm tải CPU. Hình ảnh: https://i.redd.it/2t5n2foyeldh1.png Các bình luận định hình đây là một cải tiến thực tế lớn cho việc giảm tải CPU/GPU mô hình lớn, mặc dù một người lưu ý rằng nhãn “hộp ngân sách” là đáng tranh cãi do cấu hình 138GB DDR5 RAM lớn bất thường. Một người bình luận khác báo cáo thay đổi tương tự đã làm cho mô hình 162GB đầy đủ có thể chạy được trên các bộ tăng tốc cũ hơn như P40s/MI50s ở mức ~7,6 tok/s, với suy đoán rằng -sm tensor cộng với MTP có thể vượt quá 30 tok/s.

Trellis.cpp hiện tạo ra các tài sản chất lượng cao (Hoạt động: 467): trellis.cpp, một cổng GGML của quy trình tạo tài sản 3D từ hình ảnh TRELLIS.2, được báo cáo đã sửa nhiều lỗi ảnh hưởng đến chất lượng và hiện khớp với chất lượng đầu ra của triển khai tham chiếu, cho phép tạo 3D mã nguồn mở trên các backend không phải CUDA bao gồm thực thi CPU. Công cụ thô có sẵn tại github.com/pwilkin/trellis.cpp, với tích hợp qua Lemonade cho quy trình làm việc từ đầu đến cuối bao gồm phân tầng văn bản sang 3D tùy chọn. Các bình luận yêu cầu so sánh với quy trình tái tạo 3D từ hình ảnh cục bộ dựa trên Hunyuan gần đây về chất lượng/tốc độ, đặt câu hỏi liệu đầu ra có thực sự “chất lượng cao” so với chỉ là chi tiết cao hay không, và yêu cầu các tham số TRELLIS.2 chính xác cần thiết để tái tạo các kết quả được giới thiệu.

Tóm tắt Subreddit AI ít kỹ thuật hơn

/r/Singularity, /r/Oobabooga, /r/MachineLearning, /r/OpenAI, /r/ClaudeAI, /r/StableDiffusion, /r/ChatGPT, /r/ChatGPTCoding, /r/aivideo, /r/aivideo