Kling 4.0(早期体验,完整版计划 2026-10)
原生3–30秒视频,最多10个关键帧、15个参考素材,支持4K与双声道;官方 9 月 30 日博文称 9 月 28 日起分批向小范围用户开放早期体验,完整版计划 10 月上线
学习建议对比3.0与4.0官方示例,练习用分镜加关键帧写长提示词,观察参考素材如何约束角色一致性
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发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
按时间整理国内外大模型发布:每条注明官方来源、日期依据与获取方式,并给出一条可以马上动手的学习建议;有对应实操课的,可以直接去练。
亮点、跑分、速度与价格均为厂商自述,本站未复测。每条注明日期依据:“仅媒体报道”表示官方页面未写明日期,待官方确认;请以官方公告为准。
原生3–30秒视频,最多10个关键帧、15个参考素材,支持4K与双声道;官方 9 月 30 日博文称 9 月 28 日起分批向小范围用户开放早期体验,完整版计划 10 月上线
学习建议对比3.0与4.0官方示例,练习用分镜加关键帧写长提示词,观察参考素材如何约束角色一致性
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官方文档定位为编程与知识工作新旗舰:1M上下文、可输入图像与视频、三档推理强度;规模与开源时间来自媒体
学习建议读官方模型文档,弄清推理强度、JSON Schema与提示缓存等接口参数各自解决什么问题
770B 总参/49B 激活的 MoE,上下文超 1M,Apache 2.0 开源;厂商称代际提升最大,盲测与 GLM-5.3、Kimi K3 相近。
学习建议对照Hy3与Hy4模型卡,梳理从256K扩展到1M上下文所做的稀疏注意力改动
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与 GLM-5.2 同底座、靠后训练提升编程,1M 上下文,厂商称漏洞挖掘评测领先;8 月 26 日另发带视觉的 5.3-Flash。
学习建议读模型卡体会“只改后训练”能带来多大收益,思考后训练对代码能力的作用
统一理解文本、图像、视频与声音输入的视频模型,默认 2K、最长 15 秒并原生生成立体声;发布时称权重计划开放。
学习建议同一脚本分别用纯文本和带参考素材生成,体会统一多模态输入带来的差别
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单次生成由15秒延长到30秒,可引用30图、10视频、10音频,支持时间戳级编辑;官方坦言复杂动作仍待改进
学习建议阅读官方“已知不足”段落,练习为生成视频写评测清单,而不只看演示片段
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新架构家族最小型号:552B MoE、原生视觉理解、KV 缓存占用大幅下降;厂商称跑分超过 V4-Pro,权重已开源。
学习建议阅读技术报告中KV缓存压缩与编码器-解码器设计部分,理解推理成本为何能明显下降
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约2.5B参数的端侧稠密模型,128K上下文、Apache-2.0;主打代码、数学、工具调用,并开放训练数据
学习建议用Ollama或llama.cpp在本机跑通,记录小模型在工具调用任务上的能力边界
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4B与1.7B端侧模型开源,原生最长1M上下文、支持200多种语言,Apache-2.0;同月X2.5旗舰上线开放平台
学习建议在本机部署1.7B版本,对比开启与关闭思考模式时的速度与答案质量
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
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开源2.4T总参/95B激活旗舰与27B稠密版;混合门控DeltaNet与注意力,原生262K可扩至约1M
学习建议对比3.5、3.6、3.8模型卡的架构参数,理解线性注意力混合设计如何支撑长上下文
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
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