【Kimi K3】参数量及定价大幅提升,灰测反馈良好 事件:7月16日晚间,月之暗面正式上线旗舰模型 Kimi K3。 总参数达2.8万亿, 为目前国产模型最高

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【Kimi K3】参数量及定价大幅提升,灰测反馈良好

事件:7月16日晚间,月之暗面正式上线旗舰模型 Kimi K3。 总参数达2.8万亿, 为目前国产模型最高,支持多模态理解,1.05M上下文。

提升1【第三方测评显示知识工作、工具调用能力优异】 官方上未发布完整评测集得分。据第三方测试网站BenchLM统计,K3在GDPval-AA v2得分1687 Elo,落后于Fable 5 (1760) 和GPT-5.6 Sol (1748),超过Sonnet 5 (1607) 与 Opus 4.8 (1600);AA-Briefcase 1527 分较 K2.6 的811接近翻倍;BrowseComp 91.2%落后于GPT-5.6 Sol (92.2%),超过GPT-5.6 Terra (87.5%) 和 Sonnet 5 (84.7%)。

提升2【可能采用KDA新架构】 K3暂未公布官方技术文档, 新的模型架构可能月之暗面采用之前发布的Kimi Delta Attention (KDA),据Hugging Face披露的Kimi Linear技术论文,48B/3B总参数/激活参数的实验模型在应用KDA后, 理论可实现最高75%的KV Cache缩减, 在1M上下文任务中的解码吞吐量提升到了原有6倍。

【使用体验】

【定价暂列国产旗舰模型最高】 API每百万tokens输入/输出定价为¥20/¥100 ($3/$15),与GPT-5.6 Terra的$2.5/$15、Claude Sonnet 5的$3/$15接近,显著高于GLM-5.2的$1.4/$4.4以及Qwen3.7 Max的$2.5/$7.5。 截至7月16日, 属于目前定价最高的国产旗舰模型, 1M上下文能力面向订阅价格699元/月的Allegro会员开放。

总体总结

主题正文

  1. 总参数达2.8万亿, 为目前国产模型最高,支持多模态理解,1.05M上下文。
  2. 据第三方测试网站BenchLM统计,K3在GDPval-AA v2得分1687 Elo,落后于Fable 5 (1760) 和GPT-5.6 Sol (1748),超过Sonnet 5 (1607) 与 Opus 4.8 (1600);
  3. AA-Briefcase 1527 分较 K2.6 的811接近翻倍;
  4. BrowseComp 91.2%落后于GPT-5.6 Sol (92.2%),超过GPT-5.6 Terra (87.5%) 和 Sonnet 5 (84.7%)。
  5. K3暂未公布官方技术文档, 新的模型架构可能月之暗面采用之前发布的Kimi Delta Attention (KDA),据Hugging Face披露的Kimi Linear技术论文,48B/3B总参数/激活参数的实验模型在应用KDA后, 理论可实现最高75%的KV Cache缩减, 在1M上下文任务中的解码吞吐量提升到了原有6倍。
    • 结合Kimi Work后,相比K2.6一次检索直出结果的准确度、指令遵循效果均显著提升,搭配Kimi Work本身较完整的插件/Skill生态,处理日常办公任务能力强。
  6. API每百万tokens输入/输出定价为¥20/¥100 ($3/$15),与GPT-5.6 Terra的$2.5/$15、Claude Sonnet 5的$3/$15接近,显著高于GLM-5.2的$1.4/$4.4以及Qwen3.7 Max的$2.5/$7.5。
  7. 截至7月16日, 属于目前定价最高的国产旗舰模型, 1M上下文能力面向订阅价格699元/月的Allegro会员开放。