【申万tmt】Kimi K3：大参数国产标杆，Agent集群优化，定价天花板 [礼物]月之暗面发布 Kimi K3：2.8万亿参数、100万token上下文、原
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【申万tmt】Kimi K3：大参数国产标杆，Agent集群优化，定价天花板
[礼物]月之暗面发布 Kimi K3：2.8万亿参数、100万token上下文、原生视觉理解，权重将于7月27日前放出，为全球首个2.8T参数量开源模型。 国产模型整体迭代速度加快，参数量、模型能力上限继续提升。
模型能力提升带动定价提升，国产模型定价天花板级别： K3输入输出$3/$15，智谱$1.4/$4.4，对标Sonnet4.5，较K2.7为3~4倍；GPT-5.6 Sol定价5/30美元；Opus 4.8 5/25美元。
对比K2.7，K3在架构上有三处明显升级，提升算力转化率，实现大参数下高效扩展与部署： 1）KDA 混合线性注意力，75%的层使用 Kimi Delta Attention（固定大小循环状态，KV 缓存降75%），25%的层保留 Gated MLA全量注意力保精确检索，实现百万上下文低成本部署； 2）Attention Residuals，各层按内容加权读取前层输出，缓解深模型信息稀释； 3）Stable LatentMoE，896个专家中激活16个。 三者叠加使扩展效率较K2提升约2.5倍（from官方）。
K3针对Agent集群能力优化，工程完整性非常领先，提升Agent在真实生产场景的使用能力而非仅作为demo。 官方榜单：SWE Marathon42分居首（Opus 4.8 40分、GPT-5.6 Sol 39分），Browse Comp 91.2%、Automation Bench 30.8% 均列第一，Terminal Bench 88.3仅落后Sol 0.5，内部 Finance-Bench 62.6 分领先 Opus 4.8。 网传内测：K3解决Agent集群在权限隔离、奖励函数校验及rollout可靠性上面临的工程问题。 1）权限上，Agent 与用户工具实现权限隔离，抑制多智能体协作中的越权调用； 2）验收上，奖励同时校验数据库状态与自然语言目标，避免长链路任务"表面完成、状态未达"； 3）工程上，PPO/GRPO 等核心模块离线测试充分，真实 Rollout、行为概率与权限校验全链路接通。
[太阳]我们周末针对K3做详细测评，欢迎持续关注~
详情联系：林起贤/任梦妮/王昊 及 tmt团队
总体总结
主题正文
- [礼物]月之暗面发布 Kimi K3：2.8万亿参数、100万token上下文、原生视觉理解，权重将于7月27日前放出，为全球首个2.8T参数量开源模型。
- K3输入输出$3/$15，智谱$1.4/$4.4，对标Sonnet4.5，较K2.7为3~4倍；
- 1）KDA 混合线性注意力，75%的层使用 Kimi Delta Attention（固定大小循环状态，KV 缓存降75%），25%的层保留 Gated MLA全量注意力保精确检索，实现百万上下文低成本部署；
- K3针对Agent集群能力优化，工程完整性非常领先，提升Agent在真实生产场景的使用能力而非仅作为demo。
- 官方榜单：SWE Marathon42分居首（Opus 4.8 40分、GPT-5.6 Sol 39分），Browse Comp 91.2%、Automation Bench 30.8% 均列第一，Terminal Bench 88.3仅落后Sol 0.5，内部 Finance-Bench 62.6 分领先 Opus 4.8。
- 网传内测：K3解决Agent集群在权限隔离、奖励函数校验及rollout可靠性上面临的工程问题。
- 3）工程上，PPO/GRPO 等核心模块离线测试充分，真实 Rollout、行为概率与权限校验全链路接通。
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