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深夜突袭上线!Kimi K3以2.8万亿参数跻身世界第一梯队,开启全能旗舰新体验。 核心内容: 1. Kimi K3模型的性能定位与社区反响 2. 针对不同任务(快聊、长对话、批量处理)的智能分流设计 3. 官方定价策略与“长任务现场”解决用户痛点的核心思路
老金我昨儿在网上瞎逛的时候,突然看到了Kimi K3的消息。
合计先打开官网看看开发者文档有没有啥信儿,结果刚打开官网,好家伙。。就看到已经上线了!
Kimi官网Chat窗口里已经能直接选K3 · Max。下面写的是擅长对话与Agent任务,全能旗舰。再往下还有K3集群 · Max,写着海量搜索、批量处理、一次完成更多。再下面才是K2.6 · Fast,负责快速对话和即时响应。
兄dei,这个感觉就不一样了,而且不是老金我一个人在那儿瞎激动。
已经有人把Kimi K3拿去跟GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、Fable 5、Claude Opus 4.8放一桌聊。LocalLLaMA那边有人发K3已在网页和App上线,下面一堆人围着2.8T参数、1M上下文、能不能开权重、要多少显存跑起来在那儿讨论。那个氛围就不是普通版本更新,是真有人觉得国内模型又往前顶了一截。
非官方透露,Opus 4.8 和 GPT 5.6都是5T及以上的Dense模型,不知道是不是真的(反正我不信)。不过从体感上,老金我看了一圈,确实厉害。
参数没有找到官方公布的,不过根据社区反馈,大概评价如下:
老金我更关心的是,Kimi把K3放到Chat主入口以后,普通人会怎么用它。
AI到底能不能吃下一个完整现场?
平时用AI做复杂任务,我最烦的是它会一半,就是做一半停了或者忘了。
你把资料丢进去,它看前面忘后面。你让它调用工具,它跑着跑着开始飘。你让它按计划推进,它前几步还挺像样,后面突然给你整一个不知道哪来的结论。
我经常搞这个搞得人都麻了。
这时候你就得重新把它拽回来,重新解释目标,重新贴资料,重新提醒边界。折腾到最后,AI看着像助理,你像助理的助理。
所以K3进Chat入口,老金我第一眼在意的不是多了一个模型名,而是这个菜单把任务分开了。
快聊,走K2.6 Fast。长对话和Agent任务,走K3 Max。海量搜索和批量处理,走K3集群Max。
你不需要先懂什么MoE、KDA、1M上下文。想快,想深,想批量,各走各的。
Chat入口告诉普通用户怎么选,API文档则把底牌摊出来了一点。
官方模型列表里写得更直接,K3是Kimi目前最强模型,2.8万亿参数,原生视觉理解,1M-token上下文,面向软件工程、知识工作和深度推理。
官方定价上下文窗口是1,048,576 tokens,cache hit输入价是每百万token 2元,cache miss输入价是每百万token 20元,输出价是每百万token 100元。
你相信我,这几个点连在一起看,味儿就出来了。K3说的不是我能多写几千字,而是你原来老要复制资料、补上下文、提醒AI别跑偏,现在它想尽量把这些东西留在同一个现场里,接着往下干。
当然,坐在桌边不等于活一定干得漂亮。
官方文档里还有一个细节,K3的thinking参数和K2.x不一样。
K2.x可以用thinking参数打开或关闭思考能力。K3这边官方直接写,K3 always has thinking mode enabled,也就是始终开启thinking,并且通过reasoning_effort字段控制思考强度。目前只支持max这一档。
Kimi像是在说,K3就别拿来当便宜闲聊模型了。你让它干的最好是长对话、复杂知识处理、代码工程、Agent任务这种活。随手问今天吃啥也能问,相信你对Fable 5和SOL 5.6干不出来这事儿。
老金我现在看模型更新,越来越不太爱只盯单点能力了。
一个模型会不会解数学题、会不会写代码片段、会不会看图,当然要看。但每天用起来累不累,很多时候取决于它能不能少让你来回搬东西。
看到有些评论说,它有时候比Fable5还慢,不过在游戏设计方面非常强,是真的强到离谱那种强,直接打入第一梯队。
非常擅长运用Three.js,制作3D视觉效果。
Kimi K3文档里还有个点,大家大概率会直接划过去,没看几个人说,叫Dynamic Tool Loading。
这个词看着就劝退,像工程师写给工程师看的。
老金我给你翻一下,就是对话跑到某一步,你再把某个工具拿出来给模型用,不用一开场就把所有工具全塞过去。
以前做Agent工作流,你经常要一上来就把所有工具都塞给模型。能查天气的、能搜资料的、能跑代码的、能查数据库的、能写文件的,全都提前摆出来。
结果是什么?
上下文先被工具说明吃掉一截,模型还容易在一堆工具里选错。你明明只是想让它算个小东西,它非要绕到一个复杂工具里去。
动态工具加载的思路更像是,需要哪个工具,再把哪个工具拿上桌。舒服啊,这个。
Agent不用背着一大包工具满街跑。走到哪一步,抽哪件工具。工具少乱一点,上下文少浪费一点,误调用少一点。
工具调用、结构化输出、局部续写、长上下文、动态加载工具,这些东西单独看都不炸。但放在一起,它就开始像一个工作台了。
当然,K3现在也不是随便闭眼冲。
官方文档里有几个边界写得很清楚,如果你真要接API,这几条挺重要的。
reasoning_effort目前只有max这一档。也就是说,K3的思考强度还不是一个完整可调的成本旋钮。
K3的一些采样参数是固定的,比如temperature、top_p、n、presence_penalty、frequency_penalty这些,文档明确建议请求里省略。
对开发者来说,这代表旧模型那套调用习惯不能全照搬。
官方也写到web search正在更新,近期不推荐用于生产工作流。这个点尤其要注意,别看到官方工具就默认能稳定上生产。
视觉输入不支持公共图片URL,要用base64或文件ID,并且content必须是对象数组。普通用户不太需要管这个,开发者接的时候就别蒙圈了。
说到这,我觉得还有一个东西很容易被忽略,K3集群 · Max。它下面那行字写的是海量搜索、批量处理、一次完成更多。
这玩意儿就很Kimi。过去大家记住Kimi,是因为它能吃长文档。现在它不只想吃长文档,还想吃一批任务。
你想象一下,普通用户最烦的不是问AI一句话。烦的是手里有一堆材料、一堆网页、一堆文档、一堆候选方案,不知道先看哪个,也懒得一个个复制进去。
以前这种任务要分很多轮问。问到后面,自己都忘了前面贴过啥。
现在Kimi直接把它写进模型菜单里。老金我不敢说它每次都能做得完美,毕竟这要看真实任务、额度、速度和稳定性。但这个入口露出来的产品野心很明确。
我曾经在写Claude和Chatgpt中对于Agent Teams和Agent Swarm就尤其看好,当初Kimi刚出集群的时候我也特意写过。
我在开源Meta_Kim的时候最主要的能力之一也是这个。
它解决什么呢?
就是并发!完美的时间折叠,我的朋友!时间就是金钱!
这是老金一直以来非常看好的方向和能力,没有之一。
老金我在网上已经看到了很多优秀的案例,也更愿意看它进真实工作流之后的表现。
比如K3 Max处理长对话会不会跑偏,K3集群Max是不是真的能一次处理更多,始终thinking会不会带来可接受的成本和速度,不过根据目前老金看到的情况,它属实已经进入了第一梯队范畴。
但有一点老金我现在就能说。
以后大家选模型,可能不会只问它聪不聪明。
还会问它能不能陪我干完一件事。
回答一句话,是一瞬间的聪明。
陪你把一件事扛完,是另一种本事。
能不能真站稳,还得看它接下来干活的时候会不会歇菜。
但这个方向,绝壁值得盯。
吃不下现场的AI,再聪明,也只是路过。
以上。
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