7月17日月之暗面正式推出 Kimi K3。官方宣称虽然 Kimi K3 的整体表现仍落后于最强的闭源模型 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol但它在整套评测中展现出前沿水平的能力并稳定超过了其他所有模型。同时Kimi-K3在前端代码竞技中以76%的胜率和1679的得分位居榜首超过Claude Fable 5和GPT-5.6。据官方介绍Kimi K3 是一个 2.8 万亿参数模型是全球首个开源的3万亿级别模型。基于 KDA 混合线性注意力机制Kimi Delta Attention和注意力残差Attention Residuals技术构建原生支持视觉理解并拥有 100 万 token 上下文窗口。Kimi K3 基于 Kimi Delta AttentionKDA和 Attention ResidualsAttnRes构建。同时进一步扩大了 Mixture of ExpertsMoE的稀疏度结合 Stable LatentMoE 框架后模型可以在 896 个专家中高效激活 16 个。再加上训练方法和数据配方的优化这些结构性改进让 Kimi K3 相比 K2 的整体扩展效率提升约 2.5 倍能更有效地把算力转化为能力。官方表示即日起可通过 kimi.com、最新版 Kimi 手机App、最新版 Kimi Work 桌面客户端、Kimi Code 和 Kimi API使用 Kimi K3 模型。当前默认思考强度为 max极致后续更新后会增加 low 和 high 两种模式。据开放平台公示信息kimi-k3 采用输入、输出 Token 分开计价模式计费单位为每百万 Token。其中输入 Token 分两档收费缓存命中时单价仅 2 元未命中缓存标准价为 20 元输出 Token 统一定价 100 元 / 百万 Token。官方宣称借助 Mooncake 分离式推理架构Kimi 官方 API 编程场景的缓存率超过 90%实际输入价格仅为标准输入价格的 1/4。同时最高 30% 的充赠活动同步进行中。官方表示目前 Kimi K3 仍有局限性。在后训练过程中全程使用思考历史保留模式如果 agent 框架未按要求回传全部历史思考内容或从其他模型正在进行的会话中切换到 Kimi K3则有可能引发上下文干扰导致内容生成质量不稳定。官方建议使用 Kimi Code 等经过兼容性验证的 Agent 框架并避免在会话中途切换到 Kimi K3。此外Kimi K3 的训练重点优化了长程、高难任务。因此在任务执行过程中遇到小问题或用户意图模糊时它可能会替用户做出非预期的决定。如果你觉得多模型 切换 、工具订阅的流程太繁琐,也可以试试我们的「胜算云」平台,一站式搞定AI创作与开发相关需求。官网https://www.shengsuanyun.com/?fromCH_M2SUSXRR
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