Kimi K3真有那么神?编程称霸但速度慢、中文差,这钱到底值不值

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5. KIMI K3 VS GPT 5.6sol:基本打平,但价格有55%的优势 Together AI 对KIMI K3和GPT 5.6sol的评测也出来了,核心结论:两个模型各有所长——GPT-5.6 Sol 在 8 个子领域中领先 5 个,但 Kimi K3 在允许重试时表现上限更高,且成本仅为 Sol 的 55%。 Pass 成功率:Kimi K3 方差更高,单次(pass Sol。

6. Kimi K3 完整测评: 跑分 6 项第一, AA 列第 4, 1 项落后 9 分

7. 最近大家用到Kimi最新的k3模型了嘛 我自己的体验是:好用是真挺好用 但是也碰到了一个硬伤 那就是根本不够用 不知道大家有没有和我一样的感觉哈 刚刚刷视频还刷到,kimi已经暂停了新增订阅,目的是先保证现有存量用户的优先使用. 这就有点尴尬了😅就像是你的车是八缸发动机,然而没油了,大家在用kimi嘛,有碰到这个问题没?我们评论区来聊#Kimi估值# #KimiCLI# #kimi3#

8. 深度用了几天K3和GPT-5.6,说几句大实话

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10. 建议大家都去看看Kimi K3!

11. 全网都在说Kimi k3多么牛,我用一个项目实测后,结果让我很失望,还是那么垃圾,当晚重置的99元会员,额度几下就烧没了,真的超级贵,我99的还没百万上下文,速度很慢不说,每次做完后我实测还是全部没跑通,而且跑偏了。跟之前Kimi 2.7一样的问题,coding的只是页面表层,底层逻辑没有通。我用Deepseek充值了10块钱,用了一整天还没用完,而且每次解决问题的速度又快又准确,虽然比gpt5.6和Claude code 还有一定差距,但是性价比很高。充值一次能用很久。#Ai #Kimi

12. Kimi K3 真的顶,两个真实编程项目实测!

13. Kimi K3 真的顶,两个真实编程项目实测! 我把之前测试 Opus 4.8、GPT-5.5、Grok 4.5 和 GLM-5.2 的两个真实项目,原封不动交给了 Kimi K3:同一批任务,同一套验收标准。 结果很有反差:一个项目 104 项测试全部通过,并列第一;最终综合 8.41,五个模型里排第三。能力确实很顶,但推理速度偏慢,199 元档跑完两个长 Session 就触发了本轮频限。 综合排名在第三 Opus 4.8 > GPT-5.5 > Kimi K3 > Grok 4.5 > GLM5.2 本排名只代表我这两个同题项目,不代表模型的全部能力。 #kimik3 #kimi新模型 #k3 #大模型测评 #AI新星计划

14. Kimi K3在大模型评测的数值表现

15. #Kimi K3与GPT-4相比哪个更优# Kimi K3和GPT - 4哪个更优?这事儿还挺值得说道。Kimi K3一发布就震动全球AI行业,它是全球首个2.8万亿参数开源大模型,而GPT - 4系列是1.8万亿参数。打个比方,70亿参数普通AI像初中生,GPT - 4是博士生,Kimi K3则是一群博士生实时脑力风暴。 在实际能力上,评判模型的编程和agent战场,Kimi K3优势明显。比如在FrontierSWE的真实软件工程任务中,Kimi K3拿到81.2分,而GPT - 5.6 Sol才71分。而且Kimi K3强还免费,这么看Kimi K3似乎更胜一筹。

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17. 中国 AI 的 K3 时刻:一封从硅谷内部传出的战书

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20. 前端打爆Fable5的Kimi K3,这次真上桌了

21. 2.8 万亿参数的 Kimi K3 来了。月之暗面发布新一代旗舰模型 Kimi K3。 本次 Kimi K3 的一大亮点是高达 2.8 万亿的参数规模,以及 100 万 Token 的上下文窗口。K3 支持图片、视频作为输入,主要面向长周期 Coding、Agent 工作流与复杂知识任务等场景。 能力方面,Kimi K3 支持 Tool Calling、tool_choice、动态工具加载、JSON Mode、严格 JSON Schema、流式输出和自动上下文缓存。K3 模型会一直开着推理模式,而 reasoning_effort 目前仅对 max 档位开放。 价格方面,Kimi K3 每 100 万 Token 的输入价格为 3 美元,缓存命中输入为 0.3 美元,输出价格为 15 美元。和当前主流模型相比,它低于 Claude Fable 5、Claude Opus 4.8 和 GPT-5.6 Sol,又略高于主打性价比的 DeepSeek V4-Pro。 Kimi K3 的优势在于超长上下文、视频理解、完整 Agent API 和自动缓存。 对于大型代码仓库分析、跨文件修改、长文档研究、多工具 Agent 编排,以及需要持续推理的复杂工作流,K3 提供了一套较完整的模型底座。 如果你看重调用成本,DeepSeek V4-Pro 是个好选择;如果你追求高难度工程能力,Claude 与 GPT 模型值得对比。而 Kimi K3 则是能力、上下文和价格之间一个相对均衡的选择。 #KimiK3 #月之暗面 #大模型 #AI模型 #CodingAgent

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27. Kimi K3 :下一个国产模型新王?Kimi K3 已经正式发布,推特上的期待值也被迅速拉满了。 目前流传最广的几个说法是: 模型参数规模可能达到 2–3 万亿,支持最高 1M 上下文;有人预测它将在部分能力上超过 Claude Opus 4.8,也有提前体验者认为,它的速度非常快,综合表现接近 Fable,甚至把这次发布形容为“另一个 DeepSeek R1 时刻”。 这些说法听起来很猛,但现阶段仍要分开看。 模型已经发布是事实;“超过 Opus 4.8”“接近 Fable”“国产模型新王”主要还是媒体报道、社区预测和个人体验,不能直接当成最终结论。参数量和上下文长度也只能说明模型规模,真正决定体验的还是推理质量、代码能力、Agent 执行、速度和稳定性。 接下来我会直接用真实任务测试 Kimi K3: 复杂代码与项目修改、前端生成、Agent 长程执行、长上下文理解,以及速度、幻觉和连续任务稳定性。 看看它到底是发布即巅峰,还是又一次把预期先拉到了天上。 正式测评很快发。 #KimiK3 #月之暗面 #国产大模型 #AI大模型 #大模型测评

28. KIMI-3 火起来的原因是什么?国产大模型的「长跑者」为什么跑出来了?

29. KimiK3击败GPT-5和Claude,开源真的干翻了美国AI定价权?

30. 🔥2.8万亿参数!国产开源模型K3碾压GPT! #KimiK3 #开源模型 #AI编程 #长上下文 #中国AI逆袭 一、K3是谁?它凭什么震惊行业? 1. 月之暗面发布,2.8万亿参数,比DeepSeek V4大75%、比百度文心5.0大17% 2. 896个专家,每Token只激活16个(激活率不到2%),100万Token上下文窗口 3. Code Arena前端编程盲测1679分全球第一,超越Anthropic Fable5和GPT-5.6 Sol 4. BrowseComp长程信息搜索91.2分全球第一,SWE-marathon长程软件工程42.0分全球第一 5. ARR三个月从1亿冲到3亿,估值半年从43亿飙到315亿美元 二、三大架构创新:系统性重构Transformer 1. KDA线性注意力:计算复杂度从n²降到n,KV缓存减少75%,百万Token解码速度快6.3倍;逐通道衰减让每个维度有独立遗忘速度 2. Attention Residuals:每层用注意力机制决定关注哪些前层输出,不到2%额外计算换25%训练效率提升 3. 896选16极致稀疏MOE:分位数均衡替代传统辅助损失,在万卡集群上稳定训练 三、实战案例与商业落地 1. 48小时芯片设计:K3独立完成从架构定义到物理设计的全流程,0人工介入,4mm²芯片推理速度8700 Token/s 2. 两小时科学复现:复现天体物理普适关系,写3000行Python,相当于研究者1-2周工作量 3. Mooncake推理架构:预填充和解码分离,128K场景吞吐量提升525%,编程场景缓存命中率超90% 4. 开源阵营断层第一:Artificial Analysis综合排名57.1分,领先第二名智谱GLM5.2整整6分 5. 极端推理仍有差距:HLE人类最后考试43.5分,落后Fable5近10分 《Kimi K3 行业深度研究报告》https://www.yuque.com/marion-luo/kfcqme/di6g24ww4n08pdg3?singleDoc#

31. Kimi K3参数翻倍成本减半,凭何震动硅谷与华尔街?

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