杨植麟带着 2.8万亿参数,1M上下文,Kimi K3深夜悄悄上线,外网开发者集体沸腾

7月16日。晚上。

没有发布会。没有通稿。官网连个公告都没挂。

Kimi K3就这么上线了。

来得太安静了。安静到如果不是有人在Arena.ai上扒出一个叫Kivine的匿名模型，这件事可能还要再藏几天。

image

image

但藏不住的东西,终究藏不住。

一个叫Kivine的匿名模型，把外网炸了

7月14日，有人发现Arena.ai排行榜上多了一个新面孔。代号Kivine。没有人知道它是谁家的孩子。

但它的分数不对劲。直逼Claude Fable 5。那个目前稳坐编程王座的模型。

Reddit的r/LocalLLaMA社区最先炸锅。有人发帖说，Kimi K3几小时内就要发布，DeepSeek V4也会在这周跟进。发帖的人之前准确预测过K2.7 Code的发布时间，社区里的人信他。

然后是X平台。7月15日凌晨,月之暗面官方账号放出了一段36秒的预热短片。眼尖的人发现,视频第4秒闪过一个数字3。

彩蛋实锤了。

image

image

几乎同一时间,月之暗面开发者平台上短暂出现了一个K3充值促销页面。bonus credits，7月15日到8月11日。页面很快被撤下,但截图已经传遍了各个技术社区。

你不会把计费系统提前上线当玩具。账单基础设施都跑起来了,发布还会远吗。

2.8万亿参数，1M上下文,月之暗面这次玩真的

7月16日晚，K3正式上线。官方文档随之公开，数字比泄露的还要猛。

2.8万亿总参数。MoE架构，896个专家里激活16个。1M上下文窗口，原生支持。

这个1M是什么概念。大约75万英文单词,或者150万中文字符。你可以把整部《三体》三部曲完整丢进去，让它跨章节推理。或者把一个中型代码仓库全部源文件喂进去，让它理解完整项目架构后再动手改代码。

在此以前，这个量级基本是Claude的专属领地。

image

image

架构上，K3用了两个新东西。Kimi Delta Attention，一种混合线性注意力机制。还有Attention Residuals,帮助信息在更长的序列和更深的模型中流动得更顺畅。MoE层面也做了改进，用Stable LatentMoE框架,把稀疏度进一步拉高。

官方说法是，这些结构性改进让K3的整体缩放效率达到K2的2.5倍。同样算力，转化出更多能力。

K2系列是1T总参数，32B激活。K3直接干到2.8T。接近三倍的规模跃升。

外网开发者的真实体验,有人惊了有人急了

X平台上的测试反馈来得比想象中快。

image

image

用户@chetaslua连发好几条推文。第一条就说,越测越觉得开源和中国模型离当前SOTA没那么远了。他说K3的输出比即将发布的Opus 5还好，同样的prompt,不同的结果。

@noctus91试了几轮后下了结论，K3最大的优势可能是构建交互式3D体验。细节、打磨程度、整体质量，用他的话说,honestly wild。

@ChrissGPT做了个有趣的对比。他让K3和GPT-5.6 Sol分别做一个体素版死星堑道飞行的场景。本来应该是静态世界，但K3自己判断后说，既然我没法输出光栅图片，那我就做个更好的,实时全动画版本。

这个回答本身就够有意思了。模型自己做了判断,自己选了更难的路线。

@abhinavflac用樱花盆景测试题对比K3和Claude Fable 5。结论是K3赢了。树干扭曲的真实感，树冠的层次感,都更贴合prompt的要求。

但也不是没有槽点。

@Lentils80的体验是, K3非常慢。比Fable还慢。他跑一个前端生成任务等了35分钟。但他同时承认,这是他从这个prompt见过的最好输出之一，比很多前沿模型都强。

速度和质量，永远在拉扯。

跑分说话,K3到底排老几

官方文档里给了几个硬指标。

image

image

在AA-Briefcase基准上，K3拿1527分。这个榜是Artificial Analysis搞的私有Agent知识工作评测。K3排第二,仅次于Claude Fable 5 Max，压过GPT-5.6 Sol Max的1495。

GDPval-AA v2排行榜上，K3得分1687。覆盖44种职业、9大行业的真实任务评测。同样是第三,前面是Fable 5 Max和GPT-5.6 Sol Max,后面跟着Claude Opus 4.8 Max的1600。

最猛的是BrowseComp。靠着1M上下文窗口, K3在单Agent模式下拿到91.2的SOTA分数。没有任何上下文压缩或额外的上下文管理技术。

这个成绩说明什么。在长周期、高难度的信息检索任务上, K3目前是最强的。

但要说全面超越Fable 5，还早。官方自己也说,整体智能排名第二，仅次于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。社区测试者在Terminal-Bench 2.1上也指出K3还有差距。

月之暗面在下什么棋

把时间线拉长来看，月之暗面的节奏非常清晰。

2025年7月，K2发布，1T参数,MoE架构。2026年4月，K2.6发布，支持300个子Agent并行。6月, K2.7 Code,效率优化。7月, K3上线。

每一步间隔都在缩短。每一步都更往Agent方向走。

K2.6能把任务拆成300个子任务并行跑。K3在这个基础上把上下文拉到1M。这两件事放在一起看,逻辑很清楚。月之暗面在赌AI Agent的未来。

Agent的真正难点在别处。模型写代码的能力已经够了。难的是在长周期复杂任务中保持一致性。拆任务容易,拆完之后三百步里不跑偏、不遗忘、不自相矛盾，才是真功夫。

1M上下文，就是给Agent兜底的。

再看看今天的行业背景。就在K3上线同一天，GPT-5.6也在各大平台刷了存在感。上午GPT-5.6刚在测试中拿了高分，下午Kimi还在发预热视频，晚上K3直接上线。

一天之内,从GPT-5.6刷榜到国产K3亮剑。

方向选择也值得玩味。GPT-5.6主打通用智能，用测试分数证道。K3精准切入编程、游戏3D和知识类任务。走的是在哪打、怎么赢的务实路线。

2026年的国产大模型已经不是追赶者了。DeepSeek在MoE架构上证明了自己。Kimi在超长上下文加Agent路线上孤注一掷。每家都在找自己的山头。

K3还有几个问题没回答

第一是定价。K3支持1M上下文,用统一按量计费，不按上下文长度分层。具体价格还没完全公布。但K2.6是每百万token输入0.6美元，GLM-5.2是1.4美元。K3大概率会卡在中间。1M上下文下的推理成本不会低,怎么定价直接影响开发者买不买单。

第二是速度。@Lentils80等了35分钟才拿到结果。如果K3想成为开发者的日常工具,这个延迟得解决。官方文档也提到Web搜索功能正在更新,短期内不推荐用于生产环境。

第三是生态。Kimi的API和第三方工具集成度一直是弱项。K3模型ID已经开放，但开发者文档、SDK支持、社区生态能否跟上，决定了K3是天上的卫星还是地上的高铁。

第四,也是最关键的。跑分可以刷, Arena可以投,但开发者手里的IDE不会骗人。K3在真实编程任务上的表现到底怎么样，得让动手写代码的人来回答。

图像

写在最后

K3的上线，不是一个孤立事件。

它发生在一个微妙的节点。GLM-5.2刚在6月抢走了K2.6的开源模型王座。各种新模型的传闻满天飞。DeepSeek V4据说也在这周要正式发布。

每家都在加速。中国实验室把价格地板拆了,西方实验室不得不跟着跑。

月之暗面创始人杨植麟从第一天就押注长上下文。从K1时代的128K到今天的1M,这条路上他们走了三年。K3是这条路上的又一个里程碑。

开源权重将在未来几天内发布。如果2.8T的权重真的开放,那将是史上最大的开源MoE模型。3.7倍于GLM-5.2的753B规模,4倍于DeepSeek V3的671B。

这个夏天,模型战争已经全面打响。

K3,只是第一枪。