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claude code → 両方含む（AND）"AI agent" → 連続一致-tutorial → 除外claude OR codex → どちらかを含むlang:python → 言語topic:llm → トピックsince:2026-06-01 → この日以降until:2026-06-22 → この日までprovider:claude / gpt / gemini / grok / kimicategory:claude-codeKimiは提供元の信頼性を検証するシステム「Vendor Verifier」を発表しました。 これにより、AIシステムが利用するツールやサービスの出所を確認できます。 「Chain of Trust」の構築を通じて、セキュリティと透明性を強化します。
Kimiがマルチモーダルモデルの「本当に見えている能力」を測定する新ベンチマーク「PerceptionBench」を公開しました。 モデルの推論ではなく、実際の原子レベルの視覚知覚能力を評価する指標です。 AI研究における画像理解の精度検証が改善されます。
Kimiが最先端の3T規模のオープンモデル「Kimi K3」をリリース。 コード生成、知識作業、推論において高い性能を実現。 ネイティブなマルチモーダル対応と100万トークンのコンテキスト長を備える。
Moonshotが思考過程を表示できる推論モデル「Kimi K2 Thinking」を発表しました。 これは複雑な問題を段階的に解く際にAIの思考プロセスを可視化できます。 オープンソース化により、開発者が自由にカスタマイズして利用できるようになります。
KimiがMixture-of-Experts方式の新モデル「K2」を発表しました。 320億の活性パラメータと1兆の総パラメータを備えています。 知識・数学・コーディングで思考モデル以外の最高性能を達成しています。
Kimiがモデルアップデート「K2.6」を発表しました。 長時間のコード開発やコード駆動設計など複雑なタスクに対応します。 エージェント群やプロアクティブエージェントなど新機能も追加されました。
Kimi Agent Swarmにより、最大100個のサブエージェントを自動生成・並列実行できるようになりました。 複数の観点からの分析や大規模な文書合成、研究の並列化が可能です。 マルチエージェントシステムが自己組織化して効率的に動作します。
Kimiが画像認識AIの世界知識を測定する新しいベンチマーク「WorldVQA」を公開しました。 マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の画像理解能力を原子的レベルで評価できます。 視覚中心のAI性能測定の精度向上を目指しています。
Kimiが15Tトークンで学習した新モデル『K2.5』を発表しました。 画像理解と自律型エージェント群制御の最高水準能力を獲得しています。 ビジュアルコーディングと複数エージェントの協調実行が可能になります。
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