全网都在吹的Kimi K3到底是“走个面”，还是真的强？

对于国内的 AI 厂商我最喜欢的是 Kimi，因为我感觉 kimi 是一个非常安静的 AI 厂商。就在今天凌晨，Kimi 搞出了一个大动作发布了自己的最新模型 K 3。时间线上全是关于 K 3 的讨论，下面我给大家分析分析，顺便谈谈我对K3的看法。

在Kimi 的技术博客明确的表示了 K 3 模型的整体性，仍然落后于最强大的专有型号 Claude Fable 5 和 GPT 5.6 Sol。（这就是我喜欢 Kimi 的地方，非常朴实低调）  

首先kimi 的关于 K 3 的这个发布动画让我感觉非常有意思 ，浓浓的硅谷复古风格，充满了 Anthropic 味道。

官方对 kimi K 3 明确宣传了四个卖点

和上代比较（kimi 2.7 Code）同样为多模态模型，但总参数从 1 T 上升到 2.8 T 提升 2.8 倍，上下文窗口从 262 K 提升到 1 M 提升整整 4 倍。大总是好的！

在长度方向：引入新的注意力机制 Kimi Delta Attention 对比上一代 MLA 在百万上下文的输出速度最高提升 6.3 倍

改进的 Attention Residuals 在<2% 额外成本下提供约 25%更高的训练效率 由于上面的三个改进更加适合长时程代理式编码和自我演化工作流

简单的来说就是，能力变强了，速度可能会慢一点。

并且 kimi 将在 7 月 27 日把成品 k 3 进行开放权重，可供任何人可以下载、自己部署、微调。但这基本对个人没有意义，因为在极限量化的情况下你也需要 20 张 5090 才可能跑动这个大模型，但是介于 Deepseek R 1 开放后，蒸馏出来的 Deepseek R1 32B 等一系列的小模型先例，几个月后可能有很多 K3 蒸馏出来的小模型。

通过跑分和别的模型对比

首先是 AI 综合能力排名中，最保守的 Artificial Analysis 都对 K 3 给出了很高的排名。从图中可以看出 K 3 的这次更新直接上涨了 13 分，仅次于 GPT 5.6 SOL 、 Claude Fable 5，且差距很小就差 2 - 3 分。  

在前端方面，Arena 给出的排名 K 3 已经位居第一  

那么你准备好上车了么？但先别急，先看一看价格。  

价格方面对比 kimi 的上一代模型 k 2.7 code 大概是涨价了 3~4 倍，是 Deepseek v 4 pro 的 16 倍，感觉有点贵，好在 Kimi 开启了限时充值活动。

当然你还可以选择 kimi Plan，我是从今年 3 月份就开始订阅了

官方明确表示对于 K 3 的模型只有 Allegretto 才能完美使用，如果是Moderato上下文仅可以达到262K。  

这点对国内外的限制一样的 Moderato 上下文窗口限制均为 256k

这里又有一个有趣的现象，就是在订阅页面出现了这样一个横幅，不知道会出什么新的订阅方式。（但愿别像 GLM 那样）

如果你想尝试一下 Kimi 会员现在官方出了一个拉新活动，公众号页面发送 Kimi 获得邀请码，最高可获得 1 年的等值额度。  

今天使用了一天 K 3 的实际感受，确实变得好用了，但是当上下文使用到 50% 左右时就开始出现明显的性能衰减，对比 Claude Fable 5 则通常要到 80–90% 左右，退化才变得明显。

休息的时候，看了看网上的讨论，大多数都在说 K 3 太厉害了，当然也能看到一些反对的声音。所以到底是 K 3 真的很厉害还是，K 3 商单太厉害了？不过我感觉这并不重要，从 Deepseek 到 GLM 再到今天的 K 3，可以肉眼的看到国内 AI 正在和国外的 AI 的距离正在不断的减小，相信不久的将来，国内的 Ai 一定可以和国外的 Ai 达到同一水平，甚至反超。

源自--Kuzen笔记