AI日報：字節將發佈AI編程工具TRAE2.0版本；Mistral重磅推出音頻模型Voxtral；月之暗面迴應Kimi K2 API速度慢

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1、字節跳動 AI 編程工具 TRAE2.0即將發佈增加語音交互功能

字節跳動旗下的 AI 編程工具 TRAE 即將推出2.0版本，新增語音交互功能，進一步提升開發者的編程效率和體驗。

【AiBase提要:】
🚀 TRAE2.0將帶來更強大的編碼功能，提升開發效率。
🎤 新增語音交互功能，爲開發者提供更便捷的編程體驗。
💡 TRAE 基於 VS Code 內核，支持主流大模型，提供類 Co pilot 的輔助體驗。

2、Mistral重磅推出Voxtral:開源AI音頻模型的新時代來臨!

Mistral推出了其首個開源音頻模型Voxtral，旨在打破大型企業封閉系統的壟斷，爲開發者提供一個更靈活且經濟的替代方案。Voxtral具備強大的語音理解能力，支持多語言，並提供了多種參數版本以適應不同的部署需求。

【AiBase提要:】
✅ Voxtral是首個能夠在實際應用中提供‘真正可用的語音智能’的開源模型。
🌐 支持多種語言，包括英語、西班牙語、法語等，滿足全球化需求。
💰 提供不同參數版本，如Voxtral Small和Voxtral Mini，適合不同場景使用。

3、月之暗面 Kimi K2API 速度慢，正全力優化中!

月之暗面迴應了Kimi K2API速度緩慢的問題，指出主要原因是訪問量激增和模型體積龐大。公司正在積極優化系統並加大硬件投入，以提升服務效率。同時，Kimi K2是完全開源的，用戶可以選擇其他模型供應商接入使用。

【AiBase提要:】
🚨 訪問量激增導致Kimi K2API速度緩慢
🛠️ 月之暗面正在優化系統並增加硬件投入
🌐 Kimi K2完全開源，用戶可選擇其他模型供應商

4、崑崙萬維Skywork發佈分層多智能體協作框架AgentOrchestra

崑崙萬維Skywork與南洋理工大學合作推出AgentOrchestra框架，該框架模仿交響樂團的協作模式，讓不同專長的智能體協同工作，以解決複雜任務。其分層架構、異步協程技術和跨模態信息整合能力使其在性能上表現出色，並在多個基準測試中取得優異成績。

【AiBase提要:】
🧠 AgentOrchestra通過分層架構實現智能體協作，提升複雜任務處理能力。
🚀 異步協程技術提高系統響應速度和吞吐量，支持多智能體高併發協作。
📊 在權威基準測試中表現優異，多項指標超越商業和開源系統。
詳情鏈接:https://arxiv.org/pdf/2506.12508

5、OpenAI 前 CTO的AI公司Thinking Machines Lab 獲得20億美元融資，估值達120億美元

Thinking Machines Lab 由 OpenAI 前首席技術官米拉・穆拉蒂創辦，成功獲得20億美元種子輪融資，估值達到120億美元。這標誌着其成爲硅谷歷史上最大的種子輪融資之一，並引發對 AI 行業未來競爭格局的關注。

【AiBase提要:】
🚀 Thinking Machines Lab 獲得20億美元融資，估值達到120億美元。
🤖 公司首款產品將在未來幾個月發佈，將包括重要的開源項目。
✨ Thinking Machines Lab 被視爲有潛力威脅到領先 AI 公司的新興創業公司。

6、Kimi-2已上線 LiveBench AI:超越 GPT-4.1，開源 AI 新王者誕生

Kimi-2的上線標誌着開源AI社區的技術實力，其高性能、低成本的特性爲行業樹立了新標杆。

【AiBase提要:】
🧠 Kimi-2是一款由開源團隊開發的混合專家模型（MoE），擁有32B活躍參數和1T總參數，性能表現亮眼。
💰 Kimi-2的API定價低至每百萬tokens0.15美元，顯著降低了使用成本，同時具備開源特性。
🚀 Kimi-2在代碼生成能力上超越了Claude Opus4和GPT-4.1，成爲非推理模型中的佼佼者，位列全球第三。

7、TRAE 推出 Kimi-K2模型服務，國際版支持 Grok-4（Beta）

TRAE.ai 推出了自定義模型服務商 Kimi，並正式上線 Kimi-K2模型。該模型基於混合專家架構，在代碼生成和數學推理方面表現出色。同時，國際版新增了超級模型 Grok-4（Beta），爲開發者提供了更豐富的選擇。

【AiBase提要:】
🔥 Kimi-K2是一款基於混合專家架構的基礎模型，具備卓越的代碼能力和通用代理任務處理能力。
🚀 TRAE 國際版新增了超級模型 Grok-4（Beta），爲開發者提供更強大的工具支持。
💡 用戶可通過簡單步驟接入 Kimi-K2，滿足多樣化的開發需求。
詳情鏈接:https://www.trae.ai

8、字節跳動Seed最新強化學習配方POLARIS開源4B 模型數學推理接近235B 表現

字節跳動Seed團隊聯合香港大學與復旦大學推出了創新的強化學習訓練方法——POLARIS，顯著提升了小模型的數學推理能力。實驗結果顯示，採用POLARIS訓練的40億參數開源模型Qwen3-4B在數學測試中表現優異，性能超越部分更大規模的閉源模型。

【AiBase提要:】
🧠 POLARIS通過定製化訓練數據和超參數設置，提升小模型的數學推理能力。
🔧 引入動態調整訓練數據難度分佈和實時剔除過易樣本的策略，確保訓練有效性。
🚀 多階段RL訓練方法幫助模型逐步適應複雜任務，提升訓練穩定性和效果。
詳情鏈接:https://github.com/ChenxinAn-fdu/POLARIS Hugging Face

9、ima 網頁版全新上線，助你輕鬆訪問知識庫

ima 網頁版的推出爲用戶提供了更加便捷的使用體驗，解決了因系統不兼容或無法下載軟件而帶來的困擾。通過瀏覽器即可訪問，隨時隨地查閱知識庫和提問，同時支持劃線記筆記、小窗問答等功能，提升了工作效率。