开发者开源 kimi-k3-in-c，让 2.78 万亿参数的 Kimi K3 在 8GB 内存设备上仅靠 CPU 完成推理。项目仅 176KB，纯 C99 编写，不依赖 GPU 与 CUDA，利用 MoE 每层仅激活 16 个专家的特性，将大部分权重放在 NVMe 硬盘按需读取。当前生成一个 token 约需 32.7 秒，开发者称仅为实验探索，暂无生产价值。

一项新研究通过1400道冷门事实题反推多款闭源大模型参数规模，估算GPT-5.5约为9.7万亿，明显高于Claude Opus 4.6和Grok-4。

Multiverse Computing 发布了基于 Nvidia Nemotron 架构的 Pulsar 16B 推理模型，拥有 161.5 亿参数但仅激活约 31 亿参数，采用 CompactifAI 压缩技术，在 Blackwell GPU 上每秒可处理 4808 个 token。模型以 Apache 2.0 开源许可发布，支持商业用途。公司成立于 2019 年，去年完成 2.15 亿美元 B 轮融资，曾与加拿大央行合作将量子计算应用于金融模拟。该模型有望推动 AI 推理在加密和金融领域的低成本部署。