前几天无意中看到了月之暗面发了个视频，有一帧画面闪过一个数字“3”。评论区炸了，一水都是" K3要来了？""不会吧，K2.6才发布三个月。"“芜湖，K3要出现了！”
起初我是不以为意的，毕竟预热可能后面还要很久才发布，现在也就能看看视频。其实也就是吃其他家画的“大饼”吃饱了，有点吃不下了。
结果昨天凌晨Kimi K3真的来了!这次就直接带着2.8万亿参数把开源大模型的高峰顶起来了！为K3吼两声！！
不过7月17日真是个好日子，又是K3官宣又是2026世界人工智能大会开幕的。习大大在今早大会上还提到“要抓住难得的历史性机遇，鼓励开源开放、合作共享。”
K3你来得太是时候了吧！当然，我一般不信巧合，这是信号。
距离K2.6发布也就过去了三个月，这次K3给我们带来了什么？相比于上一代1万亿的K2.6，K3翻了将近三倍。DeepSeek V4 Pro的1.6万亿纪录被K3直接碾过去。甚至，今天K3在Arena.ai的前端代码竞技场里，以1679分登顶全球第一，Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol都得往后排排，（注：Arena的评分机制是盲测，也就是真实开发者提交真实的任务分别给两个大模型做，大模型各提交一份答案，使用者进行投票，在这期间全程大模型全程匿名）也就是说这榜单没有刷榜作假，这是真实排名。
K3还带来了两个新东西Kimi Delta Attention（KDA）和Attention Residuals（AttnRes）。简单来说，KDA管“长度”。100万token的上下文窗口相当于一次能塞进去75万个单词。你一次性把大型代码库、整本技术文档、多份研究报告丢进去，模型不会晕。甚至在百万token场景下，解码速度最高能提升6.3倍。
有了KDA管“长度”，那AttnRes管的就是"深度"了。要知道神经网络层数越多，前面层的信息越容易被后面的层稀释掉。 AttnRes为了解决这一个问题，让每一层自己来决定从前面哪些层取信息然后权重动态分配，直接用不到2%的额外计算换约25%的训练效率提升，也正是这样才撑起来了2.8万亿这个体量。
团队在K3的研发后期的时候，还设置了早期版本的K3完成团队大部分的GPU内核优化工作，也就是这个模型参与了制造它自己。实在是有意思！
当然，K3也有它的问题。
贵是真的，API输出价格飙升至每百万token 15美元，这已经和Claude Sonnet 5一个价了。这也是中国大模型价格第一次对齐美国大模型价目表。也正是贵，一位开发者在平台晒出自己用K3写一局网页游戏烧了整整20美元的订阅额度，整个过程30多分钟…30多分钟一局网页游戏也暴露出它的第二个问题慢，许多开发者用完后反馈，K3的生成速度相较Fable 5有明显差距。而且他现在就只有“MAX”一个思考档位，这也就说明了它只会往深了往远了想，不会省着想。
还有Artificial Analysis的数据显示，K3的答题准确率从33%涨到了46%，幻觉率却从39%涨到了51%。它答对了更多问题，它也编造了更多答案。这就是硬着头皮也敢往下写！
对这些官方也自己泼了凉水，月之暗面在官方博客就提到了："虽然Kimi K3的整体表现仍落后于最强的闭源模型Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol，但它在我们的整套评测中展现出前沿水平的能力并稳定超过了其他所有模型。"
有人说“这个价格不值得”但也有人说“我觉得Kimi K3会让那些说'中国落后8个月'的人感到震惊。”看吧，它的出现就已经渐渐打破了“中国模型落后美国8至12个月”这个刻板印象，这就是它出现的意义。
最后习大大在今天的演讲里说："人工智能发展不应该是某个国家的独奏，而应当是全球合作的交响。"
K3的交响是给全球开发者听的。
编辑 | 星云
审核 | 智枢
图源 | 网络
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