Theo động sát Beating giám sát, Moon's Dark Side chính thức mở mã nguồn trọng số mô hình Kimi K3, và áp dụng giao thức Kimi K3 License tùy chỉnh, cho phép nghiên cứu, triển khai, tinh chỉnh và phát triển thứ cấp. Đối với các nhà cung cấp dịch vụ API mô hình có doanh thu hàng năm vượt quá 20 triệu USD, việc sử dụng thương mại cần ký thỏa thuận thương mại riêng với Moon's Dark Side.

Việc tích hợp ngay trong ngày đầu tiên xoay quanh K3 đã được triển khai trước. Modal, Together AI, Nebius, GMI Cloud, Baseten và Fireworks AI đều thông báo sẽ cung cấp dịch vụ lưu trữ hoặc suy luận vào ngày phát hành trọng số.

Hai framework suy luận mã nguồn mở lớn là vLLM và SGLang cũng đã hỗ trợ ngay từ ngày đầu. Sau khi có trọng số, nhà phát triển có thể triển khai trực tiếp mà không cần chờ framework thích ứng. Các tối ưu hóa tiếp theo sẽ tập trung vào hiệu suất vận hành của ngữ cảnh dài, thông lượng cao và cơ chế chú ý tuyến tính KDA.

BlockBeats tin tức, ngày 27 tháng 7, dữ liệu từ Goldman Sachs cho thấy tỷ lệ phân bổ cổ phiếu của các hộ gia đình, quỹ hưu trí, công ty bảo hiểm và quỹ đầu tư tại Mỹ đã tiến gần đến 65%, đạt mức cao kỷ lục trong lịch sử, tăng khoảng 31 điểm phần trăm so với mức đáy sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, và vượt qua đỉnh cao thời kỳ bong bóng Internet. Tỷ lệ phân bổ cổ phiếu của các nhà đầu tư tương tự tại các nước G10 cũng tăng lên khoảng 57%, cao hơn khoảng 12 điểm phần trăm so với đỉnh chu kỳ trước đó.

Điều này cho thấy sự phụ thuộc của cải toàn cầu từ hộ gia đình và tổ chức vào thị trường chứng khoán đã gia tăng rõ rệt. Vị thế cao có thể củng cố hiệu ứng tài sản trong giai đoạn tăng giá, nhưng cũng đồng nghĩa với việc tiêu dùng hộ gia đình và bảng cân đối kế toán của tổ chức trở nên nhạy cảm hơn với sự điều chỉnh của thị trường, và không gian mua tiềm năng bị thu hẹp tương đối. Tuy nhiên, việc vị thế đạt đỉnh mới tự nó không phải là tín hiệu đỉnh, vẫn cần kết hợp với định giá, lợi nhuận và dòng vốn để đánh giá.

Ngày 26 tháng 7, CEO của OpenAI, Sam Altman, khi tham gia chương trình podcast Relentless đã tiết lộ rằng để nghiên cứu TikTok, anh cố tình để bản thân sa đà vào nó, nhưng cuối cùng nhận ra mình cũng không thể hoàn toàn chống lại tính gây nghiện của sản phẩm này. Ban đầu, anh nghĩ mình chỉ lướt 10 phút mỗi ngày, nhưng dần dần biến thành một giờ, thậm chí cả buổi chiều ngồi phệt trên ghế sofa lướt suốt ba giờ. Altman thừa nhận rằng khi sử dụng, anh thực sự cảm thấy thích thú, nhưng cảm giác đó giống như "phê thuốc" hơn. Cuối cùng, anh chọn xóa TikTok và cũng tự nhắc nhở bản thân không tạo ra những sản phẩm gây nghiện nhưng vô ích tương tự.