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Kimi发布史上最大开源模型!参数高达2.8T,离Fable 5和GPT-5.6只差半步?

发布日期:2026-07-17 02:30:47 浏览次数: 2281
作者:DeepTech深科技

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月之暗面发布Kimi K3模型,2.8万亿参数震撼开源,在多项生成任务中展现超越预期的细节与创意,直逼顶级闭源模型。

核心内容:
1. Kimi K3模型的核心参数与匿名测试版本“Kivine”的惊艳表现
2. 与Claude Fable 5、GPT-5.6等模型在具体任务中的横向对比
3. K3模型在创意实现与细节处理上的独特优势分析

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

7 月 16 日晚,在放出了一支很艺术的预告片之后,月之暗面正式上线了 Kimi K3。这款混合专家模型拥有 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文窗口和原生视觉理解能力,是 Kimi 迄今规模最大、能力最强的模型。

不过在官方发布前,K3 已经以另一种方式出名了:一款名为“Kivine”的匿名模型这几天出现在 Arena,连续几天产出高完成度的网页、3D 场景和小游戏,许多测试者直接把它称为“Fable 级”。

图丨KIMI K3 正式上线(来源:KIMI)

Kivine 当时并未公开身份。外界根据模型特点、表现和月之暗面此前的匿名测试习惯,推测它是 K3 的预览版本。7 月 15 日,一名用户用相同提示词让它和 Claude Fable 5 制作宇宙模拟器。Fable 5 完成得更快,界面控件也更稳定;Kivine 搭建的场景则更加复杂,加入了丰富的天体细节和第一人称视角,视觉冲击力更强。这段对比很快在 X 上传开,也形成了外界对 K3 的第一印象:速度未必占优,却经常主动把任务做得更充分。

此后的测试大多延续了这一特点。在一项与 GPT-5.6 Sol 对照的“体素版死星战壕”测试中,原提示词只要求制作静态世界,Kivine 最终交付的却是一个可以实时运行的动画场景。在樱花盆景测试中,它生成了扭曲的树干和层次分明的树冠,提示词遵循和细节完成度获得测试者好评。还有用户让它用 Three.js 一次生成战争场景,模型直接搭出了带有镜头运动和交互元素的网页。

视频丨相关测试视频(来源:X)

另一名用户要求 Kivine 制作一款《我的世界》风格的游戏,场景中需要包含中世纪城堡、森林和花丛。模型最终做成了一款限时寻宝游戏,还加入了环境音效、光影和手机端虚拟摇杆;作为对照的 Claude Opus 4.7,则生成了一款完成度相对简单的上帝视角方块游戏。另一次前端测试中,Kivine 的输出被用户评价为同一提示词下见过的最好结果之一,生成过程却耗时约 35 分钟,甚至慢于 Fable 5。

K3 正式上线后,笔者也做了一轮简单的横向测试,要求不同模型制作一款“跷跷板台球”游戏。GPT-5.6 Sol(极高)用时不到 10 分钟,便实现了要求中的全部效果。Fable 5 Extra 在约 15 分钟时已经生成可用预览,但后续修改破坏了原有交互,台球变得无法拖动。Opus 4.8(Ultracode) 用约 20 分钟完成任务,整体功能齐全(相比其他模型没有做出台球编号),但存在明显 bug:白球会卡在球桌边缘,无法再次点击。

图丨跷跷板台球案例实测结果:Opus 4.8(左上)、GPT-5.6 Sol(右上)、Fable-5(左下)、KIMI K3(右下)(来源:DeepTech

Kimi K3 Max 同样用时约 20 分钟。它不是这次测试中速度最快的模型,最终版本的完成度却最高:主要功能正常,未出现上述交互故障,还额外加入了球体碰撞音效甚至动效

不过,这些案例仍属于零散的用户测试。提示词数量有限,任务要集中在前端和游戏生成,Arena 的随机配对也让横向比较很难严格控制变量。漂亮的单次输出可以展示能力上限,却无法回答稳定性、成本和多轮任务成功率。K3 经常主动扩大任务范围,也会拉长生成时间,并可能增加后续修改和收敛的难度。

月之暗面公布的评测结果来看,K3 的整体表现已经接近当前最强的一批模型仅次于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。在面向真实职业任务的 GDPval-AA v2 中,K3 获得 1687 分,排在 Claude Fable 5 Max 和 GPT-5.6 Sol Max 之后,高于 Claude Opus 4.8 Max 的 1600 分。

在长周期智能体知识工作测试 AA-Briefcase 中,K3 得分为 1527,位列第二,超过 GPT-5.6 Sol Max 的 1495 分。K3 还在 BrowseComp 信息检索测试中获得 91.2 分;按照月之暗面的说法,这项成绩由单个智能体完成,没有使用上下文压缩或额外的上下文管理技术。

图丨Kimi K3架构图(来源:Moonshot AI) 

K3 的能力方向也与它在 Arena 上走红的案例基本吻合。模型共有 896 个专家,每次推理只激活其中 16 个,并采用 Kimi Delta Attention 混合线性注意力机制和 Attention Residuals。月之暗面称,这些设计让 K3 的整体扩展效率达到 K2 的约 2.5 倍。它能够读取大型代码库、操作终端和调用工具,再根据截图、日志、测试结果及运行状态继续修改代码,主要面向前端、游戏、计算机辅助设计和长周期知识工作。

K3 目前已经通过 API 开放,完整模型权重将在未来几天发布,技术报告也即将公布。

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