Kimi K3发布，再次刷新开源上限（0716）@华泰计算机 从能力上看，“官方指出”K3的 整体智能水平仅次于Claude 5.5和GPT-5.6 Sol。
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Kimi K3发布，再次刷新开源上限（0716）@华泰计算机
从能力上看，“官方指出”K3的 整体智能水平仅次于Claude 5.5和GPT-5.6 Sol。 Coding依然是重点方向 ，尤其是在长时程软件工程任务上进展较大。整体来看，K3在各项分数上的进步很快，进一步 缩短了与海外领先模型之间的差距。
K3参数规模2.8万亿，目前是开源模型中 参数规模最大的 。架构上，K3基于KDA（线性注意力）和Attention Residuals（残差优化、训练稳定），这两项技术都来自Kimi过去一段时间的技术更新，说明 大模型迭代仍然需要长期、连续的技术积累。
K3支持100万Token上下文，具备原生多模态理解能力。MoE方面，专家数量进一步提升至896个，每个Token只激活16个专家，对应激活率约为1.79%。
后续开源将在几天内完成，技术报告也会一并公布， 届时我们再做详细讲解。至于实际使用体验，还需要再观察几天， 等更多开发者和社区完成测试后，才能形成相对客观的评价。
总体总结
主题正文
- Kimi K3发布，再次刷新开源上限（0716）@华泰计算机
- 从能力上看，“官方指出”K3的 整体智能水平仅次于Claude 5.5和GPT-5.6 Sol。
- Coding依然是重点方向 ，尤其是在长时程软件工程任务上进展较大。
- 整体来看，K3在各项分数上的进步很快，进一步 缩短了与海外领先模型之间的差距。
- K3参数规模2.8万亿，目前是开源模型中 参数规模最大的 。
- 架构上，K3基于KDA（线性注意力）和Attention Residuals（残差优化、训练稳定），这两项技术都来自Kimi过去一段时间的技术更新，说明 大模型迭代仍然需要长期、连续的技术积累。
- MoE方面，专家数量进一步提升至896个，每个Token只激活16个专家，对应激活率约为1.79%。
- 至于实际使用体验，还需要再观察几天， 等更多开发者和社区完成测试后，才能形成相对客观的评价。