1. 【#Kimi将密集开启2轮融资#】#KimiK3到底强在哪# 7月22日，Kimi母公司月之暗面即将密集开启两轮融资。#Kimi2轮融资#未来几天内，月之暗面预计完成今年夏季启动的一轮融资，融资估值约315亿美元。本轮落地后，月之暗面将在8月立即启动新一轮融资洽谈，也是赴港上市前的最后一轮融资，目标估值高达500亿美元。两轮融资完成后，月之暗面预计最快在6个月内登陆港股市场。值得注意的是，500亿美元估值已经和DeepSeek站在同一区间，国内大模型公司的两大独角兽已然出现，而如此高估值背后的功臣，无疑是月之暗面最新的模型K3。五天前17日的凌晨，2.8万亿参数的Kimi K3官宣上线后，作为中国大模型首次拿下Arena榜单（AI工具评测榜单）的榜首位置，特斯拉CEO埃隆·马斯克当天在相关评测下留言：Impressive（令人印象深刻）。市场端，全球的目光也聚集于此，K3发布后的第一个完整交易日，美股市场便给出了剧烈反应，纳斯达克综合指数开盘跌1.81%，早盘跌幅一度扩大至2.2%；费城半导体指数开盘跌约5.2%，较6月高点回撤超过20%。分析指出，当日市场下跌受多重因素影响，包括Kimi K3发布引发的AI算力估值重估、地缘冲突导致的油价上升以及部分科技股财报影响，K3的发布是引发市场情绪波动的重要因素之一。上一次类似的情景，是由DeepSeek触发的资本集体焦虑，K3的出现也普遍被看作是DeepSeek 2.0时刻，中信建投称“中国大模型第一次以竞争威胁身份进入全球叙事”。Kimi K3到底强在哪？放眼全球，K3是第一个开源且规模触及三万亿量级的模型。参数规模究竟意味着什么？一位业内人士解释，如果把人工智能模型比作生物大脑，参数就是神经元之间的突触连接。接近三万亿的参数量，意味着能够存储更庞大的知识图谱和规律，懂得更多、想得更深、答得更准。另一个引发全球开发者关注的指标，来自由真实开发者盲测的榜单Arena AI前端代码竞技场，K3上线后以1679分登顶，超越Claude Fable 5（1631分）与GPT 5.6 Sol（1618分）。月之暗面也在官方发文中提及，K3的综合实力与最顶尖的闭源模型Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol相比仍有差距，但在完整的评测矩阵中已经展现出第一梯队的水准，并且稳定压制了除上述两者之外的所有竞争者。从官方发布的实测结果，可以看到K3在诸多应用场景中的表现升级。编程方面，在几乎无需人工介入的条件下，Kimi K3可以实现长时间工程任务，理解和处理大型代码库，并协调使用终端工具。Kimi官方发布的案例显示，一个Kimi K3从零构建一套GPU编程系统的测试中，Kimi K3开发了一款类Triton（GPU编程语言与编译器）的编译器Mini Triton，性能达到或超越Triton，并在部分工作负载上优于Triton。在长流程任务中，Kimi测试K3设计了一款芯片，用于驱动一个基于K3自身架构精简而来的nano模型。在连续48小时的无人值守Agent运行中，K3调用开源EDA工具与Nangate 45nm工艺库，独立完成了这款芯片从架构设计、性能优化到功能验证的全流程，最终成果是一块面积仅4平方毫米的芯片。在C端用户更关心的内容生成方面，Kimi K3融合3D推理、编程与视觉能力，可以将概念、图像和视频转化为可玩的交互体验。以视频制作为例，K3在动效编排、动画设计与剪辑合成方面展现了过人天赋，在一个演示案例中，K3凭56条原始素材独立完成了一条品牌宣传片的制作。类似的品牌视频实际涉及大量的工作节点，包括选片、动作匹配剪辑、逐帧卡点、音频处理，以及多轮修改。官方给出的对比参考显示，像这样信息密度很高的视频，通常需要有经验的剪辑师花1到2个工作日完成，新手则可能需要3到5天。在更多的场景中，Kimi K3的能力在Arena.ai前端代码竞技场中被全球开发者验证测试，在品牌营销、参考设计、数据分析、消费产品、模拟仿真、内容创作、游戏开发七个方向里，摘下六顶桂冠，唯独在游戏类别上以微弱劣势屈居Fable 5之后。（蓝鲸新闻）

2. KimiK3再掀“DeepSeek时刻”？美股芯片盘前普跌

3. 月之暗面K3，撕裂全球AI溢价叙事

4. Kimi K3号称2.8万亿参数，到底能帮你干哪些活

5. #零态洞察百态##马斯克称新模型或将超越Kimi# 月之暗面Kimi K3发布直接震动全球资本市场，发布48小时全球AI股集体大跌，72小时美股AI板块蒸发约4700亿美元，英伟达、港股AI企业同步重挫，马斯克评价其“令人印象深刻”，还隔空放话自家新模型或将超越Kimi，官方直接回应欢迎加入2万亿+俱乐部。 K3拥有2.8万亿参数，是当前全球最大开源权重模型，采用全新KDA混合线性注意力架构，14项基准测试拿下11项第一，编程、芯片自主设计能力碾压海外竞品，甚至能48小时独立完成芯片全套设计。打破华尔街“算力决定一切”固有信仰，过去行业默认做大模型必须海量烧卡，如今架构、数据、算法同样能缩小技术差距。不同于国产模型低价内卷路线，K3大幅上调定价，宣告不靠性价比、凭技术定价值。公司估值半年翻7倍，年化收入增速超1000%，现已递交港股上市议案。一边迎战全球技术竞赛，一边完成商业化转型，高估值背后，也背负着上市兑现、持续维持技术优势的双重压力 #月之暗面估值半年翻7倍冲刺港股上市# 让马斯克紧张，Kimi K3震动华尔街

6. 马斯克认同黄仁勋对Kimi K3的评价：开源模型或加速AI发展7月22日，据Axios报道，英伟达CEO黄仁勋在采访中谈及中国开源AI模型及Kimi K3，表示美国企业完全可以使用中国开源AI模型。随后，特斯拉CEO马斯克回复“True”，表示认同黄仁勋的观点。黄仁勋表示，外界对开源模型存在“后门”的担忧是一种误解。企业可以下载模型、自主微调，并根据自身需求增加安全防护措施。他认为，开源模型能够促进更多应用落地，并带动算力需求增长。谈及月之暗面发布的Kimi K3模型时，黄仁勋称其“非常优秀”。他表示，市场此前低估了DeepSeek带来的影响，如今又低估了Kimi K3的价值。优秀模型会带来更多使用量，而开源与闭源并不是相互排斥的模式，而是共同推动AI市场发展。Kimi K3拥有2.8万亿参数规模，是目前全球最大的开源权重AI模型之一，在代码生成、复杂推理等任务中表现突出，并在部分测试中接近美国领先闭源模型水平。

7. #KimiK3#2026年7月16日，月之暗面正式推出Kimi K3，这款2.8万亿参数的模型，是目前全球规模最大的开源大模型。它实现越级技术突破，在前端编程权威榜单直接登顶，性能超越Claude Fable 5，综合实力逼近GPT-5.6 Sol。消息一经公布，不仅搅动全球AI技术赛道，也让资本市场对国产开源AI的发展前景产生剧烈震动。

8. Kimi-K3、GLM-5.2中文超长上下文多轮检索测评结果发布！

9. 【#月之暗面预计最快6个月内在港IPO#】7月19日，据科创板日报，头部大模型企业月之暗面已向投资人发送上市议案，预计最快6个月内有望完成港股上市。在今年6月ARR达到3亿美元并在K3模型发布数倍增长后，该公司认为时机已经成熟。据悉，月之暗面此前年度经常性收入3个月内翻了3倍，新模型Kimi K3在综合能力上超越Claude Fable 5和GPT-5.6之外的竞争对手，Kimi K3的定价大致与Anthropic的Sonnet相当。各位网友，您怎么看？（科创板日报）@读秒财经 #AI行业要重新洗牌了#

10. Kimi K3上线“大爆”：“掉队者”如何重新上桌？

11. 【#KimiK3切入美科技巨头命脉#】#全球科技股3日蒸发超3万亿# 7月17日凌晨，月之暗面宣布推出迄今为止公司能力最强的大模型Kimi K3。该模型以2.8万亿参数成为全球最大开源模型，并在前端编程权威榜单Frontend Code Arena上以1679分登顶，超过Fable 5（1631分）与GPT-5.6 Sol（1618分）。这是首次有开源模型在权威编程榜单上超越全部海外闭源模型。K3登顶编程榜之所以令美股暴跌，核心在于其切入了美国科技巨头的命脉：代码生成是AI商业化空间最大的赛道之一，直接威胁海外闭源巨头赖以维持高定价的技术护城河。消息发布后，费城半导体指数一周下跌12.5%，跌入技术性熊市；72小时内美股AI板块合计蒸发约4700亿美元（约人民币3.18万亿元）。参考去年DeepSeek R1发布时，英伟达曾单日蒸发5890亿美元市值。市场普遍称之为“DeepSeek时刻2.0”。冲击同样指向中国大模型行业内部：K3发布当日，港股“大模型第一股”智谱暴跌28.49%，MiniMax重挫15.62%。7月20日智谱逼近20CM跌停，截至发稿跌近19%，MiniMax跌超10%。K3发布后的72小时内，美股AI产业链遭遇全面抛售，且压力从算力层向应用层、工具层逐级传导。算力层首当其冲。英伟达下跌5.3%，纳斯达克100指数下跌1.5%，费城半导体指数一周累计下跌12.5%，正式跌入技术性熊市。据统计，已有17家华尔街投行连夜下调AI芯片企业目标价。摩根大通在报告中直言，Kimi K3的发布无疑雪上加霜。一位高盛合伙人亦表示，算力扩张时代或已走到尽头。模型层的科技巨头同样承压。Meta跌超2.4%，谷歌跌超2%。市场解读认为，K3登顶的直接含义在于，闭源模型赖以维持高定价的技术护城河正在被开源填平。要知道，K3的API定价仅为Fable 5的三分之一、GPT-5.6 Sol的60%，而性能已在编程这一AI商业化核心赛道实现反超。跌幅最深的是EDA板块，新思科技收跌7.85%，铿腾电子收跌9.47%。直接导火索是K3展示的一项能力。K3借助开源EDA工具，用48小时独立完成一颗4mm²芯片的设计、优化与验证，集成146万个标准单元。#A股电力煤炭板块集体走强#（21经济）

12. 如何评价 7 月 16 日Kimi 发布的 2.8 万亿级开源模型 K3？

13. 【#月之暗面最快半年港股上市#】#月之暗面最快半年上市#7月19日，上海证券报记者从相关人士处获悉，头部大模型企业月之暗面已向投资人发送上市议案，预计最快6个月内有望完成港股上市。对此公司方面暂无回应。此前的7月17日凌晨，月之暗面宣布，推出迄今为止公司能力最强的大模型Kimi K3。据披露，K3是一个2.8万亿参数模型，拥有100万Token上下文窗口，是目前全球参数最大的开源模型，也是首个超2万亿级别的模型，面向软件工程、知识工作和深度推理等前沿智能场景而设计。

14. “Kimi K3”在编程、数学、科学等多个领域，性能已接近Anthropic的“Fable”以及OpenAI的“GPT-5.6”等美国顶级模型。尽管性能出色，但其使用费用却大幅降低，按使用量计算的单价比“Fable”低70%，比Anthropic第二梯队模型“Opus 4.8”低40%。-

15. Kimi K3太强！老外质疑，为啥美国没留住杨植麟

16. #KimiK3#Kimi K3百万上下文核心技术拆解！不少人好奇Kimi K3轻松支撑1M超长上下文的秘诀，核心在于自研KDA注意力算子，并非简单扩大窗口。传统标准注意力显存开销巨大，普通线性注意力又存在记忆冗余、表现力不足的短板，KDA针对性完成优化。它细化分通道遗忘门，区分长短文本记忆留存周期，再搭配DPLR结构实现并行计算，硬件适配性大幅提高。同时采用混合架构，3组KDA搭配全局MLA，兼顾长文本处理与精准检索。实测效果亮眼，KV缓存最高节省75%，解码吞吐提升六倍，响应延迟大幅降低。综合各项评测，K3编程、智能体、多模态表现全面升级，拿下多项榜单榜首。不过也存在短板，极限推理能力仍不及头部竞品，且部署对工具库版本有要求，完整架构细节还要等官方后续披露。

17. 如何评价月之暗面kimi最新发布的大模型 k3？对比全球其他大模型能力如何？

18. 【#KimiK3分数超越ClaudeFable5#，#KimiK3登顶Arena榜首#】7月18日，AI模型评测平台Arena显示，Kimi-K3现已在Frontend Code Arena中以1679分位居第一，超越了Claude Fable 5。（财联社）

19. 【#月之暗面Kimi暂停新会员订阅#】#月之暗面Kimi称用户请求量远超预期#7月19日，Kimi发布公告，即日起暂停C端新用户订阅，将已有算力全部投入服务已订阅用户。Kimi称，过去 48 小时，用户请求量已大幅超出我们的预估，并且逼近现有集群的承载极限，正在全速推进算力扩容，待新算力陆续到位后将逐步开放更多订阅名额。同时，后续新订阅用户的Kimi主权益与Kimi Code权益将拆分，以精准匹配算力。#Kimi K3引发算力逻辑讨论#（来源：新浪科技）大象财富的微博视频

20. 网传微软打算用 Kimi K3 替换 GPT，其实并不是彻底淘汰 GPT，只是分层分流，把基础问答、文档处理、代码这类中低负载任务迁移测试，高难度复杂需求依旧保留 GPT、Claude 旗舰模型。最吸引微软的核心就是成本，测算完成场景切换，一年最多省下 6 亿美元推理费用。Kimi K3 超长上下文、代码能力突出，加上开源可本地部署，吸引力十足。但短板和风险同样不能忽视：复杂推理能力尚有差距，同时面临地缘监管考验，目前仅仅处于内部评测阶段，没有最终落地方案。放在几年前很难想象，国产开源大模型走进微软 Copilot 备选名单。

21. 盘点一周AI大事(7月19日)｜Kimi K3击败GPT Kimi发布SOTA开源大模型「Kimi K3」 Thinking Machines 开源万亿参数大模型「Inkling」 Bolt开源最美PPT制作技能「bolt-slides」 OpenMOSS开源实时视觉模型「MOSS-VL-Realtime」 PrismML 正式放出1bit模型「Bonsai 27B」英伟达发布机器人上下文扩展模型「RoboTTT」英伟达开源图像超分模型「PiD 1.5」阿里开源跳舞视频模型「Wan-Dancer-14B」阿里升级直播数字人模型「Wan-Streamer v0.3」研究员开源极速视频生成模型「MobileWan」工程师开发出灭蚊机器人「Tornyol」 #抖音前沿科技首发计划 #vibecoding大赏 #AI新星计划 #AI #AIGC

22. 马斯克直接在社交平台官宣，自家xAI全新2万亿参数Grok模型，下周完成训练，目标对标赶超国产Kimi K3。要知道以往他的对手都是GPT、Claude这类欧美大厂模型，这次直接把国产大模型当成头号竞品。侧面说明Kimi K3的实力，已经实打实拿到全球第一梯队，#Grok大模型##AI大模型##马斯克##马斯克宣称要赶超Kimi#

23. 最近引发美国科技界关注的中国大模型，是北京月之暗面公司发布的Kimi K3。月之暗面创始人杨植麟本科毕业于清华大学，之后赴美国卡内基梅隆大学攻读计算机科学博士，并曾在Google Brain和Meta实习。博士毕业时，他并不是因为找不到工作或签证被拒而被迫回国；据其导师介绍，美国多家大型科技公司曾积极招募他，但杨植麟一直希望回中国创业，认为如果不亲自尝试创办一家人工智能公司，将来会感到后悔。2023年，他在中国创立月之暗面。2026年7月17日，该公司发布开源权重模型Kimi K3，并迅速登上独立评测平台Arena的前端代码生成排行榜首位，在代码生成和智能体任务上表现出接近甚至超过部分美国顶级闭源模型的能力。因此，网上流传的“CMU培养的中国学生因为无法留在美国，被迫回国做出了超过Gemini的模型”，并不完全准确。更接近事实的说法是，一位在美国接受顶尖人工智能训练、同时也获得美国大厂工作机会的中国研究者，主动选择回国创业，并带领团队开发出在某些专业评测项目上超过部分美国领先模型、综合能力进入全球第一梯队的Kimi K3。至于“全面超过Gemini”，目前没有权威评测支持这一笼统结论，更准确的表达应当是“在部分代码和智能体能力指标上超过或接近包括Gemini在内的国际领先模型”。

24. kimi k3 好用，不仅仅是模型强而已，他已经把 agent/subagent ，skills 和 harness 内化了很大一部分。基本上你起一个新项目，什么理解需求，Grillme，工作计划，建立长期memory 做一定程度的上下文清理他都自己做了。我现在无论调用什么 skill 或者使用什么工具，或者起多个 agents 搞对抗，都是说一句的事情。。。我知道你们注册不了。但是真的不建议研究太多什么你一定要知道的 10 个提示词，或者这个 harness 谁谁用了都说好这些狗屁 ai 101 类型的文章了。。。kimi k3 要学，比你快 100 倍。你还是应该把时间投入在如何把模型能力和真实世界，以及真实的商业利益的对齐上面。。。这个才是 kimi k3 甚至更聪明的模型吐血都学不会的东西。

25. Kimi K3这次确实有点猛。2.8万亿参数、100万Token上下文，编程测试直接冲到全球第一梯队。对于开发者来说，这种超长上下文不是拿来看的，是真的可以把一个大型项目、几十万行代码甚至大量资料一起丢进去处理。但DeepSeek V4也快来了。所以现在的问题就变成了：Kimi K3已经把长上下文和编程这条路跑得很快，DeepSeek V4能不能靠更强的综合能力和更低的成本，把差距追回来？我觉得这次不一定是谁彻底赢，而是两个模型开始各自找自己的优势了。#DeepSeekV4能超越KimiK3吗#

26. BUILD｜我们让 Kimi K3、Qwen 3.8-Max 和 GLM 5.2 共同接管了一座屎山

27. 这几天我跑了快 2000 rmb 的 kimi k3 token，我建议：最好在 kimi work 里面使用 k3。这个模型肯定内化了更精细的 planning，tool calling 和非常强大的 subagent 能力，我只上了一些 loops （项目上下文日志和对抗日志什么的）和 github ，除此之外啥都没动。而你最好使用 kimi work 的理由是 k3 太擅长使用 subagent 了，而 agent swarm 应该不是内化能力，而是 work 的增强效果。而 kimi 强就强在就擅长长时间多 subagents 的并行复杂任务。这就类似于 kimi k3 会大衍觉，但是 work 有准备好的 72 把青竹风云剑。两者结合施展出来的大庚剑阵才是 kimi k3 的最强形态。当然，这个最强形态也超级 tmd 费 token 。。。

28. 如何评价 7 月 16 日Kimi 发布的 2.8 万亿级开源模型 K3？

29. 如何评价月之暗面kimi最新发布的大模型 k3？对比全球其他大模型能力如何？

30. #美媒称中国抹去美国在AI领域领先地位#这是真事。OpenAI 和 anthropic 吸收容纳了全世界不知道多少资本资金，市值不知道是月之暗面多少倍。就这大家都默认 ai的研发需要投入海量资金的时候，月之暗面的 Kimi k3 直接做到了顶尖AI 的 90%性能。一瞬间，这些华尔街资本像个笑话

31. 终于有更强的开源模型了，爆表的编程能力我们普通人到底怎么用？#科技改变生活 #玩个很新的东西 #人工智能 #开源模型 #Agent

32. #马斯克宣称要赶超Kimi# 从“令人印象深刻”到“可能超越”：Kimi K3引发连锁反应。7月17日，中国人工智能公司月之暗面正式发布新一代开源大模型Kimi K3。这款参数规模达2.8万亿、拥有100万词元上下文窗口并原生支持视觉理解的模型，是目前全球参数最大的开源模型。发布当日，Kimi K3即在Arena AI前端编程排行榜以1679分登顶全球第一，超越Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol等美国顶尖模型。特斯拉首席执行官马斯克在相关评测报道下留言“Impressive（令人印象深刻）”。7月18日，他进一步透露其2万亿参数的Grok 4.6模型将于下周完成初步训练，并猜测“它可能会超过月之暗面最新Kimi K3”。从“令人印象深刻”到“可能超越”，马斯克态度的微妙转变，恰恰印证了Kimi K3给全球AI竞争格局带来的冲击。彭博社称其打破了“美国领先中国”的固有认知。当开源模型开始在编程等关键领域与顶尖闭源模型正面竞争，算力壁垒构建的所谓护城河正在被重新定义。

33. 一个人做游戏的时代这次真来了？Kimi正式发布K3，重新定义游戏制作

34. 为什么Kimi K3能让华尔街重新审视AI估值？我觉得答案不只是2.8万亿参数，而是中国大模型正在同时突破技术、成本和开源生态。Kimi K3采用MoE架构，拥有896个专家模块，在代码竞技和长程Agent任务中展现出了很强的工程能力。随着完整权重进一步开放，全球企业和开发者都能基于它进行私有化部署与二次开发。中国AI已经不再满足于跟随，而是在用自己的技术路线影响全球产业，这才是Kimi K3最值得重视的地方。#中国万亿级开源大模型震惊华尔街##中国大模型实现跨越式提升#

35. 成本直降 90%！原来 Kimi K3 叠 Claude Code 还能这么玩

36. 这两天，大家都被 Kimi K3 刷屏了吧，到底应该怎么看待这个史上最大开源模型？我来说说我的看法，分成几点。（1）它的性能是否真的接近 Fable 5？根据多个国外机构的测试，以及我自己的测试，我认为是真的。（2）为什么它的能力突然变强了？比起以前的版本，K3 最大不同就是参数数量从 1T 增加到了 2.8T，这大概就是它能力飞跃的原因。（3）参数越多，计算量越大，从而模型的使用成本会大幅上升。那么，Kimi 如何减少计算量？主要的一点就是大幅提高模型的稀疏率，激活参数的数量变得更小，它的实际运算量并不像表面看上去 2.8T 参数那么大。（4）Kimi K3 的使用成本还是很贵。你应该有心理预期，这是一个费用较高的模型。它在国内的 API 定价是百万 Token 输入输出价格为20元/100元，比上一个版本 K2.7 Code 的6.7元/27元翻了好几倍。它应该是目前国内最贵的模型了。后面链接是我对它进行的一些测试，以及与 Fable 5 的结果比较。网页链接

37. #DeepSeekV4能超越KimiK3吗#据媒体报道，DeepSeek V4满血版最快今天就发，灰度测试已经悄悄铺开了。性能接近Opus 4.8，编码直追GPT-5.6 Sol，API这回搞了峰谷计费，高峰翻倍、缓存命中却压得极低，等于把Opus级能力做到七分之一的价。另一边7月16日刚发的Kimi K3，2.8万亿参数、100万Token上下文，在Program Bench、FrontierSWE这些编程榜上反超了GPT-5.6 Sol，Terminal Bench 2.1也咬得很紧。说白了，这俩走的不是一条路。DeepSeek主打性价比，用价格把门槛砸下来抢开发者；Kimi K3走的是长上下文加Agent能力，冲的是前沿榜单。一个拼便宜好用，一个拼能力上限。怎么说呢，同一周两台国产大模型正面开打，赢家未必是分数更高那个，是谁能让开发者真的留下来。你看好谁？

38. 【#Kimi概念大涨#】7月20日，早盘Kimi概念大幅高开，九安医疗5天4板，米奥会展20cm 2连板，掌阅科技、深信服、海天瑞声、三七互娱等跟涨。消息面上，记者获悉，头部大模型企业月之暗面已向投资人发送上市议案，预计最快6个月内有望完成港股上市。据悉，月之暗面此前年度经常性收入3个月内翻了3倍，新模型Kimi K3在综合能力上超越Claude Fable 5和GPT-5.6之外的竞争对手，Kimi K3的定价大致与Anthropic的Sonnet相当。（财联社）

39. Kimi K3 突然爆火！实测到底有多强？100%开源，模型已被越狱！直逼 Claude Fable 5 / GPT-5.6 | 零度解说

40. #中国万亿级开源大模型震惊华尔街##中国大模型实现跨越式提升#这次月之暗面放出的Kimi K3，把2.8万亿参数的模型直接开源，相当于把全球开源模型的桌子又掀了一次。最难得的，是在算力硬件长期受限的前提下跑出这个结果，编程赛道已经摸进了第一梯队，长上下文其实就是诚意了，马斯克那句评价是行业内的正常认可，真正的分量是把万亿级模型的门槛打了下来，开源后全球开发者都能进场迭代，国产大模型不再只是追跑，开始给开源赛道定新标尺了。

41. #DeepSeekV4能超越KimiK3吗# 整体来看现阶段DeepSeek V4很难全面超越Kimi K3，二者走了完全不同的路子，各有强项。参数上Kimi K3账面2.8万亿，比V4的1.6万亿体量更大，前端编程、大型项目代码重构、视觉联动开发是它的王牌，实测里跑完整代码库、做CAD和网页迭代的表现目前稳居前列，百万上下文的长任务连贯性更强，还能连续几十小时跑自主工程任务，硬核干活能力更猛。 DeepSeek V4优势集中在性价比、长文本低幻觉和调用成本，自带Engram持久记忆，超长文档不容易丢细节、乱编内容，API价格只有K3的零头，日常读论文、整理合同、通用推理更划算，普通用户日常用体验很舒服。细分场景各有输赢：重度程序员、做大型工程项目优先选K3；企业批量调用、日常办公、控制使用成本，DeepSeek V4更合适。短期V4没法整体赶超K3，但凭借低成本优势抢占了大量商用落地市场。

42. #澳媒称Kimi K3像晴天霹雳#¹ 看到国内还有一些人不服气Kimi K3。但是没办法，海外一边倒正面评价！图1：Nature刚刚问了一圈科学家：中国最新的人工智能大模型是不是已经好到跟美国的势均力敌？是的！澳大利亚的科学家一边倒地回答是的。“自从Deepseek发布以来，这是第二个真正引起如此大轰动的中国大模型”。“这是一个转折点”。。。² 他们唯一的担心是K3有点太“重”了，太“大”了，本地部署的成本更高。但只要第三国政府或科研机构决定了，就能用上匹敌美国最好大模型的好东西！³ 感觉还没正式发布的Deepseek V4也不能超过Kimi K3。在综合性能上。#美国普通人把中国AI当抗争武器#

43. KimiK3有多强？参数2.8万亿，Agent能力多项第一，马斯克为其点赞，还直接冲击了科技股。上一次有这么大影响，还是DeepSeek R1发布。模型能力这么强的一家公司，同时非常低调，展台现场不接受采访，连宣传单也没有。#WAIC2026##KimiK3#

44. 【当跑分失去意义：Kimi K3 的低价奇袭与模型路由的权力转移】Fireworks AI 发布报告称，开源模型 Kimi K3 在一千多项 Agent 任务中表现已能贴身肉搏顶尖闭源模型 Fable。K3 在符号数学和终端操作上表现更锐利，Fable 则在 Web 开发和多语言广度上占优。研究提出通过 Oracle 路由（理论最优路径预测）能将任务准确率提升至 93%，且成本最高可降低 50 倍。现实中模型大多针对榜单过度拟合。K3 虽在 Token 效率上略显笨重，常需更多轮次才能解决问题，但其低廉的价格和较少的安全拒绝（Refusal）对开发者极具吸引力。这预示着单体大模型神话的破灭：未来的竞争力不在于拥有一个万能模型，而在于如何构建路由层，让模型各司其职。当 AI 变成一种低成本组件，闭源大厂的高溢价正被这种"开源+分流"的策略快速拆解。 fireworks.ai/blog/kimik3-fable

45. Kimi K3最大的优势是百万超长上下文，加上代码能力实测登顶全球榜单，更适合程序员和长文档办公人群。DeepSeek V4主打对标顶级模型的综合实力，还做了峰谷计费的新模式，把高端能力的使用成本压得很低。简单来说一个强在长文本+编程实测，一个强在综合性能和性价比定价。#DeepSeekV4能超越KimiK3吗##DeepSeek##程序员#

46. 实测K3模型零代码做游戏开发，给到夯！

47. #DeepSeekV4能超越KimiK3吗# DeepSeek V4满血版VS Kimi K3，DeepSeek V4把性能接近Opus 4.8，缓存命中价格极低，把Opus级能力压到七分之一。Kimi K3则表现出来的战斗力是2.8万亿参数、100万Token上下文，在Program Bench、FrontierSWE等编程评测中超越GPT-5.6 Sol，Terminal Bench 2.1得分接近GPT-5.6 Sol。这两都能进入全球前沿模型梯队，两台国产大模型正面对决，你看好谁？

48. #微博声浪计划##听见微博# KimiK3作为月之暗面旗舰模型，2.8万亿参数MoE架构、100万token长上下文，前端代码能力登顶Arena，综合性能全球第三。实测能生成零依赖游戏，3D效果超Opus，长程Agent能力突出。但响应慢、Token消耗快，通用推理仍落后海外闭源。是国产开源里程碑，对开发者性价比高。#KimiK3测评# 牛丸科技的微博音频

49. Kimi K3 Fronted Code Arena排名第一，在前端领域，Kimi-K3 在 7 个领域中的 6 个位居第1：品牌与营销、基于参考的设计、数据与分析、消费产品、模拟以及内容创建工具，仅在游戏领域位列第2，落后于 Fable 5。#KimiK3#

50. 实测K2.6 可以到双一流本科的能力.. K3 直接拉到C9 Phd 的能力了除了慢和贵没有啥明显短板.. 太强699一个月请N 个C9 Phd 给你干几百个小时，真的是廉价劳动力还好毕业的早@KerryMrX @首席线索官 @叫肖漫就好 #懒博小课堂##微博新知# @月之暗面Kimi

51. #微博声浪计划##听见微博# KimiK3测评：2.8万亿参数开源模型，前端代码盲测全球第一，综合性能逼近顶尖闭源产品。实测亮点突出，长程Agent能力强，但存在用户体验等问题。极致性价比定价击穿壁垒，引发行业重新审视开源与闭源模型。科技小意的微博音频

52. #Kimi K3引发算力逻辑讨论#Kimi K3发布影响持续发酵中，先前DeepSeek发布打破东大在算力限制下能否继续搞好大模型。现在K3发布打破了美国大模型领先东大的滤镜，甚至老美开始怀疑移民政策……下周还有两个大菜要端上来，DeepSeek V4正式版和qwen3.8，大反攻开始了。

53. 信息报爆料称，微软正在评估中国 Kimi K3 大模型，是否可以替代由 ChatGPT 和 Claude 模型，支持的部分 Copilot 功能，它是微软推出的 AI 助手。如果评估成功并部署，微软每年可将 AI 推理成本降低约 6 亿美元。同时微软也在将 Kimi K3 接入自家的 Azure 云平台。

54. #kimik3##kimik3发布# 2026年7月16日月之暗面发布KimiK3，2.8万亿参数成全球最大开源大模型，采用MoE架构，百万Token上下文窗口，前端代码竞技场登顶。API定价低于海外模型，但用户反馈Token消耗快。其发布引发全球AI圈震荡，中美AI差距缩小至4个月，推动格局多极化。值言说的微博音频

55. #DeepSeekV4能超越KimiK3吗#没有谁超越谁，只有谁更合适。先说Kimi K3，性能上限拉满，2.8万亿超大参数、原生100万Token超长上下文，编程评测成绩已经超过GPT-5.6 Sol，处理大型代码库、超长文档分析的能力属于第一梯队，很适合专业开发团队、科研项目；短板就是调用成本偏高，还要等到7月27日才完整开源，个人高频试用门槛不低。再看DeepSeek V4，走普惠落地路线，推理成本大幅压缩，Flash版本直接免费开源，还支持本地私有化部署，API新增峰谷计费，能用更低成本拿到接近顶级模型的效果，个人开发者、中小团队做日常开发、小规模测试特别划算；只是硬核编程的上限暂时还追不上Kimi K3。所以，追求极致代码能力、处理超大体量资料优先选Kimi K3；看重预算、想本地部署、日常高频调用就选DeepSeek V4。#ai创造营#

56. 昨天 X 上最火的就是 Kimi K3 了，因为把前不久刚登顶的 Fable 5 的编程能力打下第一了。而关于 Kimi K3 最好笑的讨论就是外国朋友在说「中国造出了时间机器，蒸馏了美国未来发布的模型」，现在这个梗的版本还在越来越多狠狠嘲讽了一波说中国厂商蒸馏顶尖模型的某厂 CEO。#42how##kimik3和fable5谁更强#

57. Kimi真给力，老美开始反思了彭博：月之暗面新模型打破美国领先中国AI固有认知再次引发市场担忧：硅谷投入的巨额算力资金能否如期获得回报？美国在AI领域的绝对领先地位是否已经动摇？#kimi k3把美股半导体干崩了##KimiK3#

58. #微博声浪计划##听见微博# Kimi K3作为全球最大开源模型，总参数达2.8万亿，采用Stable Latent MoE稀疏架构，支持100万Token超长上下文窗口。综合智能指数全球第三，长程信息检索全球第一，将于2026年7月开源。其发布引发行业震动，投资者质疑美国AI巨头支出合理性，海外开发者认可其开源举措与代码能力。搞机的风采的微博音频

59. Kimi K3 多模态评测：2.8T 参数的「眼睛」，到底能看多深？

60. Kimi K3上线太仓促？K3-256K才是正确答案

61. AI长上下文与Agent应用：Kimi K3引领百万Token时代

62. 7月16日，月之暗面发布Kimi K3，号称实力不输Claude Opus 4.8。 7月17日，Anthropic公开指责其「非法蒸馏美国顶级模型」；7月19日，OpenAI战略未来负责人Dean W. Ball发布长文指责中国同行开源强大模型，对AI来说是一种减速主义力量，因为开源让用户可以直接本地部署强大模型，会降低企业继续投入数百亿美元训练下一代模型的动力，并建议美国政府监管打压这些开源厂商。 Kimi K3在注意力机制、残差连接等深度学习沿用10年的基础组件上进行了创新：模型的KDA混合线性注意力在质量基准上超过全注意力的同时，实现削减最多75%的KV缓存，支持100万token上下文的高速解码；模型在MoE上的稀疏度也有所突破，896个专家中每token仅激活16个，激活率约1.8%；模型在残差连接上的重构最为激进，其AttnRes方案将均匀求和替换为对前序各层输出的Softmax注意力，使每层能根据输入内容「选择性地跨深度检索表示」，本质上让残差连接变成了一种可学习的路由机制，有效改善了传统残差固定加法导致隐藏状态随深度无限增长、深层贡献被稀释的问题。

63. Kimi K3论文深度拆解：三篇论文、三个底层组件、一次系统性替换

64. Kimi K3核心技术拆解，读懂百万上下文秘诀

65. 2.8T 参数、百万上下文、长程 Agent：Kimi K3 的 DeepSeek 2.0 时刻

66. 开源大模型迈入3T时代：月之暗面Kimi K3技术架构与基准性能深度解析

67. KimiK3刚发布没几天，就已经刷屏了科技圈。2.8万亿参数、全球最大开源模型、马斯克亲自点赞但你可能会问：这些跟我有什么关系？它到底能干啥？首先，它能“自己干活”，而且是干复杂的大活。以前我们用的AI，基本是你问一句它答一句，像个小助手。但K3不一样，它更像一个能独立完成项目的实习生。举个例子：有人让它设计一款AI芯片，它自己连续干了48个小时，用开源工具完成了芯片的构建、优化和验证。4平方毫米里塞了146万个电路单元，虽然还没到量产级别，但“AI自己设计AI芯片”这事儿，它真的做到了。你可能会说：“我又不造芯片，这跟我有啥关系？” 换个离你更近的场景：你想做一个品牌宣传视频，给它56段原始素材，它能自己完成选片、动作匹配、逐帧卡点、配乐，甚至多轮修改——这活儿以前得专业剪辑师干一两天。或者你说“给我复刻一个《我的世界》小游戏”，它直接给你生成一个能玩的网页版。相当于你把一个想法扔给它，它帮你把成品端出来。其次，它特别能“看”和“改”，不是闷头写代码。 K3有一个很特别的能力叫“visionintheloop”，大白话就是：它生成东西的时候，会自己看一眼效果，发现不对再改。比如写前端页面，它写完代码不是直接扔给你，而是自己先打开看截图，发现布局歪了、颜色丑了，自己回去改代码，再截图检查，如此反复迭代。这种“自己检查、自己修改”的闭环，让它做出来的东西质量更高，更接近你想要的效果。有网友拿它和GPT5.6Sol对比做“日本武士拔刀”动画，K3生成的画面细节更丰富、动作更有冲击力，网友评价“视觉表现力明显更胜一筹”。那普通人怎么用呢？目前K3已经上线了网页版、App、桌面端，你直接就能用。但有个事得提个醒：它不便宜了。 API输出价格是每百万Token100元，比上一代涨了快4倍。月之暗面这次明摆着不走“价格战”路线，而是性能对标全球顶级，价格也对标。所以对普通用户来说，如果你只是问“今天天气怎么样”，用K3就是“杀鸡用牛刀”了。但如果你是程序员、设计师、产品经理、科研人员、自媒体创作者，需要用AI帮你完成复杂的编程、设计、分析任务，K3可能会成为你的“超级外挂”。最后说个有意思的细节：K3完整权重会在7月27日前开源。这意味着全球的开发者都可以下载、修改、部署这个“2.8万亿参数的大脑”。真正的好戏，可能还在后头。 #kimi k3#

68. 深度拆解KimiK3

69. 2.8 万亿参数、100 万上下文：Kimi K3 到底强在哪，又虚在哪

70. Kimi K3实测:编程全球第一,但慢得着急贵得肉疼

71. Kimi K3 技术为什么这么强？四大底层创新 + 场景专项优化拆解

72. 实测Kimi K3：月之暗面用“超长记忆”捅破AI天花板，这些隐藏功能太猛了

73. Kimi K3 有多强？从官方案例到真实用户反馈

74. Kimi K3实测：2.8万亿参数的「全球第一」，强得意外，慢得着急

75. AI Insights｜Kimi K3到底强在哪里？

76. 突破！传统模型难以应对超长内容，Kimi-K3 超长上下文优势显著，DMXAPI 快速完成集成

77. 百万上下文 + 视觉闭环，K3 凭什么碾压一众闭源大模型？

78. 价格对标 Sonnet，性能超越Opus：Kimi K3 实际体验如何？

79. 2.8万亿参数Kimi K3实测：成本仅Claude 1/4，速度仍有提升空间

80. Kimi K3三大架构创新让长上下文解码提速6.3倍

81. Kimi K3 发布后暂停新订阅：百万上下文模型，为什么先撞上了算力墙？

82. 花了5亿token实测Kimi K3和GPT-5.6 Sol，结果让我意外

83. 我试了Kimi K3的3个真实场景，结论是：3类人用，7类人先等等

84. Kimi K3发布：2.8万亿参数、百万上下文，国产大模型开始卷开放生态了

85. 深度拆解Kimi K3 全网刷屏Kimi K3完整测评来了！ 2.8万亿超大参数、百万级上下文、原生多模态，代码赛道基准对标GPT5.6 Sol、Claude Fable5，Terminal Bench成绩甚至反超Fable5。但抛开亮眼跑分，K3存在两大短板：生成Token冗余、推理速度慢，综合实际使用成本和GPT5.6几乎持平。多位海外顶级投资人、AI从业者评价：Kimi K3开源权重将成为AI行业分水岭。前沿模型不再只能付费调用API，算力、推理优化、实体应用将成为新赛道核心竞争力，甚至有人提出“AI共产主义”——顶级智能会成为数字公共基础设施。#kimi #我在抖音聊科技 #ai #ai工具 #普通人在ai时代

86. Kimi K3 实测手记

87. Kimi K3：KDA怎么撑住1M上下文？

88. Kimi K3 深度实测：Benchmark 很强，但我用完 #kimik3 #国产大模型 #AI #llm #aicoding Kimi K3 最近的 Benchmark 非常亮眼，但它在真实项目里表现怎样？我的感受是：推理能力和长程任务稳定性确实比 K2.6、K2.7 有明显进步，但多模态体验没有想象中惊艳，复杂任务的泛化能力也和 Benchmark 呈现出来的感觉存在一定差距。这期不聊榜单，直接聊我实际用下来最真实的感受。

89. Kimi-K3、GLM-5.2中文超长上下文多轮检索测评结果发布！