每日AI新鲜事·07月18日早间版：Kimi K3开源与DeepSeek天价实习

今天AI圈又是热闹的一天，昨晚刷到好几条消息，眼睛都看花了。李博，你有没有注意到Kimi K3的事？

看到了，而且我觉得这条消息值得好好聊，我们等会儿深度谈。先把今天其他的新鲜事过一遍？

行，先快速过一圈。第一条，我在B站刷到一个博主，他把自己用AI做多平台自动化发布的Skill给开源了。就是那种——发完视频，自动帮你填各个平台的表单。

他说打磨了很久，早期成功率很低，现在用最新的模型能跑到95%的稳定率了。而且有个细节我挺欣赏的，它不会直接帮你点击发布，最后一步留给人工二次确认。

这个设计挺聪明的，保留了最后一道人工关卡，能防很多翻车。多平台发布本身确实是内容创作里最繁琐的那个环节，纯体力活。

而且你看，这个项目本身就是Skill化趋势的一个缩影——个人创作者也开始把自己的工作流打包成可复用的Skill往外分享了，不只是大厂在做这件事。

对，而且他开源出来，说明这套流程已经稳定到他觉得可以给别人用了。这个信号挺重要的。

好，第二条。同样是B站，有个博主做了一个Fable对Codex的挑战，挺有意思的——他不给AI指定任务，直接把自己所有的本地文件和业务资料都丢进去，让AI自己去找问题、定义问题，然后再给出解决方案。

这个方向其实很值得关注，就是AI能不能自主做问题发现，而不只是问题求解。这是一个更高阶的能力，也是2026年大家普遍在测试的边界。

他最后也说做完这个之后，发现可以把这套流程打包成一个可复用的Skill。你看，又回到Skill化了。

是，今天好像每条新闻都在呼应同一个主题，得了吧，这是在给我们今天的话题做铺垫？

第三条稍微轻松一点，B站一个博主在讲跨平台搭建AI营销Agent，核心观点是说现在大家纠结用哪个模型最好，其实这个问题越来越不重要了——今天Claude好，明天GPT又更新，下周Google又出新东西。

这个说法我认同，模型已经卷到一定程度了，单个模型的选择越来越不是核心竞争力，怎么把工作流搭好、怎么做模型路由，才是关键。

然后还有两条GitHub的——turbovec昨天在GitHub Trending排到很靠前，但这个今天其他频道聊过了，就不展开了。还有docuseal，DocuSign的开源替代品，今天也在Trending。

docuseal这个方向其实挺坚挺的，企业对数据主权越来越敏感，能自部署的开源替代品就很有吸引力。

好了新闻就先聊到这儿，接下来我们聊聊最近最炸的话题——Kimi K3的发布，加上DeepSeek那个天价实习，这两个都值得好好说说。

先说Kimi K3。B站上昨晚这条视频互动分爆了，有人直接用了「震撼世界的核弹」这种标题，说开源版本能比肩Fable和GPT-5.6的水平。李博你怎么看？

这个标题肯定有营销成分，「核弹」这俩字在AI圈已经被用烂了。但抛开标题，Kimi K3能被拿出来跟Fable、GPT-5.6放在同一个层次讨论，本身就是一件很有意思的事。

你要知道，Fable是Anthropic今年最新旗舰，GPT-5.6是OpenAI现在的主力模型，这俩都是全球顶尖水平。国产开源模型如果真的能在SOL这类benchmark上拼一拼，说明差距在快速收窄。

「开源之躯」这个说法也挺有意思，强调的是开源、可以本地部署，这跟Fable、GPT-5.6这些闭源模型走的是完全不同的路子。

对，这才是关键。你想，如果一个开源模型能跑到接近顶尖闭源模型的水平，对开发者、对企业来说意义完全不同——成本、数据隐私、可控性，全都改变了。

但我有一个疑问——我们怎么判断「比肩」这个说法是否靠谱？benchmark刷分和实际使用感受，往往有不小的落差。

你这个追问到点子上了。SOL这类benchmark有它的局限，测的是特定任务的特定能力，真正的产品化使用还涉及到稳定性、上下文处理、多轮对话质量这些。

但我觉得即便打个折，国产开源模型能进入这个讨论圈子，就已经很能说明问题了。一年前我们还在说「差两代」，现在已经是「在某些维度上可以比较了」。

这倒是，迭代速度是真的快。而且月之暗面做Kimi，一直走的是相对独立的技术路线，不是简单跟随，能做出来挺不容易的。

而且「开源」这个选择本身也值得聊，这是一个主动的战略动作。你愿意开源，就是在说：我有信心下一版比这版更好，我现在开源不会失去竞争优势。

这个逻辑有点像Meta当年开源Llama 4，越强的公司越敢开源，因为他们赌的是速度，不是护城河。

对，而且开源还有个副作用——社区会帮你测试、找bug、做fine-tune，反过来又加速你的迭代。这是一个挺良性的飞轮。

好，聊完Kimi K3，再来说DeepSeek这条。网上传出DeepSeek实习日薪突破5500元，B站上这个视频互动也挺高的，大家讨论很激烈。

5500一天，一个月就快17万了，这个数字放出来确实会引爆讨论。但我想先问一句——这个传言是否有实锤？

目前是「网传」，没有DeepSeek官方确认。但哪怕只是传言，能火成这样，本身就说明了一些东西。

说明大家对AI行业薪资的关注已经到了一个新高度。AI行业的头部薪资跟普通互联网岗位拉开的差距，比我们之前预期的还要快。

从产品视角来说，我觉得这背后的逻辑很清晰——DeepSeek这类公司，核心竞争力就在那几十个顶级研究员身上，人才稀缺性极高，出天价抢人是完全合理的。

而且你看，这件事为什么现在火起来？因为Kimi K3刚发，DeepSeek之前的R系列也在全球引发过轰动，国产AI在技术上有了真实的存在感，大家才会去关心这背后的人才市场。

两件事形成了一个互相呼应的叙事——国产模型技术越来越强，做这件事的人薪资也越来越高，这是一个正在崛起的行业信号。

但硬币的另一面是，这种极端高薪只集中在金字塔尖那一撮人。真正能拿到这个价格的实习生，可能全国一年也就几十个，不是普通AI方向学生能轻松拿到的。

你这话说得挺实在的，不是泼冷水，是在防止大家用这个数字做错误的职业规划参考。

对，这更像是在告诉你AI头部研究岗的稀缺性和重要性，而不是在说「学AI就能拿高薪」。行业里头部和尾部的薪资分化，比任何一个历史时期都要剧烈。

有意思的是，这两件事放在一起——Kimi K3开源冲击顶尖闭源模型，DeepSeek天价抢人——其实都在说同一件事：中国AI的研究密度在快速提升。

而且这种提升不是靠堆规模堆资源，是靠真正在做技术突破的人才在推动。这跟两三年前那种「追赶」的状态已经很不一样了。

当然，我们也得保持一个理性的判断——「比肩顶尖模型」这类说法需要时间验证，不是benchmark上过一遍就算数的。后续用起来再看吧。

同意，benchmark是入场券，不是终点。Kimi K3能不能在真实产品里站住脚，接下来几个月社区会给出答案。

好，今天早间就聊到这儿，Kimi K3、DeepSeek的故事都值得持续跟踪。我们中午见。