官方给出的定位是：综合性能接近K3，编码和Agent能力全面提升，同时相比K2.7 Code，思考效率也有明显改善。
现在，K2.8 Preview最高支持1M上下文，而且全部会员档位都可以使用。
相比之下，K3的百万上下文目前仍需要Allegretto及以上会员。
对于使用Kimi处理大型代码仓库、长任务和连续Agent任务的用户来说，1M上下文意味着可以一次放进更多代码、日志和任务信息，减少因为上下文长度不够而频繁截断历史内容的情况。
除了文本输入，K2.8 Preview还支持图片和视频输入。
模型的使用方式也没有发生变化。
已经在使用Kimi Code的用户不需要重新配置，原来的 kimi-for-coding 会直接升级到K2.8 Preview，Model ID保持不变。
因此，无论是Kimi官方客户端，还是已经接入Kimi Code的第三方工具，都可以继续沿用原来的配置。
思考强度方面，K2.8 Preview与K3保持一致，都支持low、high、max三档。
两者的默认设置有所不同：K3默认是high，K2.8 Preview默认是max。
后续如果直接对比两款模型的速度、Token消耗和任务完成效果，需要统一思考强度，否则测试结果会受到默认配置差异的影响。
同时，在Kimi Code里，如果K3系列关闭thinking，请求也会转给K2.8 Preview的无思考版本。
从产品层面看，K2.8 Preview这次直接替换了原有 kimi-for-coding 对应的模型。
对于现有Kimi Code用户来说，基本不用改变使用习惯。
目前官方并没有在这次更新中公布K2.8 Preview的具体基准测试成绩，因此“综合性能接近K3”还需要实际测试来验证。
后续真正拉开差距的，还是代码补全、SWE类任务、长上下文处理以及Agent连续执行这些场景。
至少从目前公布的配置来看，K2.8 Preview已经把K3的一部分能力下放到了原有Kimi Code入口，同时把1M上下文开放给了全部会员。
对于Kimi Code现有用户来说，这次升级几乎没有使用门槛：不用换入口，不用改配置，模型直接升级到K2.8 Preview，1M上下文也同步开放。
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