7 月 16 日，2026 世界人工智能大会在上海开幕的同一天，月之暗面把 Kimi K3 推了出来。官方给出的第一个数字是参数规模：2.8 万亿。新华社当晚的通稿称它是"目前全球参数最大的开源模型"，比 DeepSeek V4 Pro 约 1.6 万亿的规模大出约七成，也把小米（1.02 万亿）、阿里（3970 亿）等此前的开源模型甩在身后。
月之暗面自己把它叫作"首个开源 3T 级模型"——把 2.8 万亿凑整成了 3 万亿。这是一个混合专家（MoE）架构：896 个专家里，每次推理只激活 16 个。它支持 100 万 token 上下文，原生看得懂图像，还带一个常驻的"思考模式"。底层用的是月之暗面自研并已公开发表的两项技术：混合线性注意力 Kimi Delta Attention，以及用来替代残差连接的 Attention Residuals。用月之暗面负责人对新华社的说法，"近 3 万亿参数意味着这个模型能把更多的知识和规律装进'脑子'，懂得更多、想得更深、答得更准"。
单项经常第一，综合排第三
K3 的看点不在参数，而在多项基准上把两家最强闭源模型逼近甚至反超：GDPval-AA v2 综合第三，落后 Claude Fable 5 Max 和 GPT-5.6 Sol Max 但超过 Claude Opus 4.8；BrowseComp 靠 100 万 token 上下文单智能体方案拿到 91.2 分 SOTA；Arena.ai 前端代码竞技场以 1679 分登顶。编程类基准表现不一：长时程编码 SWE Marathon 42.0 分领先其他三家，Program Bench 77.8 分小胜 GPT-5.6 Sol，但在 DeepSWE、FrontierSWE 上落后；Automation Bench、SpreadsheetBench 2 第一，JobBench 明显落后 Fable 5；视觉推理及 Agent 综合榜 AA-Briefcase 稳居第二。整体是单项胜率高、成本更低，而非全面领先。需要留意的是，GDPval-AA v2 和 AA-Briefcase 的具体分数在 VentureBeat、officechai、Simon Willison 转引的数字之间存在出入，三方均未说明原因，最终应以 Moonshot 与 Artificial Analysis 的原始报告为准。
现在能用的是 API，"开源"还差一步
需要说清楚的是，这些跑分眼下全部来自月之暗面自评，或它与分析机构 Artificial Analysis 的先行合作评测。K3 目前只有 API 和网页端 kimi.com 可用，完整权重要到 7 月 27 日才发布。也就是说，社区还无法独立复现这些成绩。VentureBeat 把话挑明了：权重公开后"是否经得起独立评测"，才是下一步真正的看点。
中国实验室最贵的模型
定价也变了。K3 是 $3/百万输入 token、$15/百万输出 token，缓存输入低至 $0.30/百万，正好卡在 Anthropic Claude Sonnet 系列这一档。相比上一代 K2.6 的 $0.95/$4，这是明显的跳涨——Simon Willison 和 VentureBeat 都点名它是"中国 AI 实验室迄今发布过的最贵模型"。
但换算到单个任务，账不一定难看。Artificial Analysis 的数据里，K3 单任务约 $0.94，接近 GPT-5.6 Sol 的 $1.04，只有 Opus 4.8（$1.80）的一半。officechai 给的对比更细：Kimi Code Bench V2 上，K3 开满思考强度约 73% 正确率、单任务约 $3.5，Fable 5 约 78% 但单任务近 $9；BrowseComp 那 91.2 分的 SOTA，K3 花不到 $2/任务就拿下，而 GPT-5.6 Sol、Opus 4.8 要 $5 到 $27 才够到各自的分数。月之暗面现在同时摆着三档产品：旗舰 K3（$3/$15）、编程专用 K2.7 Code（$0.95/$4）、通用 K2.6（$0.95/$4），后两者上下文 25.6 万 token 起步，只有 K3 给满 100 万。
两场用来自证的"秀"
跑分之外，月之暗面还放了两个演示。一个是让 K3 设计一枚能运行自身纳米版本的物理芯片：连续 48 小时自主 Agent 操作，用开源 EDA 工具跑完从架构设计到优化、验证的全流程，最后产出一枚 4 平方毫米的芯片，在 100MHz 下实现时序收敛，仿真里解码速度超过每秒 8700 token。另一个是计算天体物理里的"I-Love-Q relation"，据称 K3 用约 2 小时复现了资深研究员通常要一两周才能完成的计算，中途读并交叉验证了 20 多篇论文，还实现了完整数值流程。两个案例都出自月之暗面自己的技术材料，报道里没有第三方复现。
Simon Willison 换了个更朴素的角度。他用经典的"生成一只骑自行车的鹈鹕 SVG"测 K3：95 输入 token、16658 输出 token（其中 13241 是推理 token），单次 25 美分。贵的原因是 K3 眼下只有"max"一档推理强度，没法调低。他还发现一个细节：发一句"hi"也吃掉 86 个 token，暗示模型带着约 85 token 的隐藏系统提示词，而模型拒绝透露内容。他自己也提醒，这个跑了 21 个月的老测试早已跟模型真实能力脱钩——GPT-5.6、Fable 5 画的鹈鹕都不如 GLM-5.2，可没人会说 GLM-5.2 是 Fable 级的；它现在更多只是"能不能正常跑起来"的最低验证。
官宣前，风声已经走漏
正式官宣其实来得有点狼狈。7 月 14 日晚，AI 社群里流传出一张"Kimi K3 发布限时充值活动"页面截图，写着 7 月 15 日到 8 月 11 日充值送阶梯赠券；页面只挂了几十分钟就被撤下，但已经被 Google 爬到。社区的判断是运营团队配置活动时手滑，把状态设成了"已发布"。同一时间，一个代号"Kivine"的匿名模型出现在 Arena 测试平台，网页和前端生成表现突出，被普遍猜是 K3 的隐藏测试版——月之暗面没有确认。两天后的正式发布，时间线和这些泄露基本对上了。（附带一提，两处充值活动的口径也不一致：VentureBeat 说的是单笔 $1000+ 最高返 30%、截止 8 月 12 日，中文社区流出的则是满 99 元起阶梯返赠、7 月 15 日至 8 月 11 日，可能是国际 API 与国内平台两套活动，尚未核实。）
关于月之暗面 的简要介绍
月之暗面由杨植麟 2023 年创立，他清华毕业，曾在 Google 和 Meta 做过研究。公司融资节奏很快，到 2026 年初已融资约 15 亿美元，估值从 25 亿升到 43 亿，据报正谈 50 亿美元的新一轮。
其产品 Kimi 曾是国内领先的 AI 助手之一，但 2025 年 1 月 DeepSeek R1 发布搅动了整个中国 AI 格局，Kimi 月活从国内第三跌到第七，是被冲击最重的一批。此后公司调头走开源路线：2025 年 7 月发布 K2，2026 年 1 月发布 K2.5，一路到最新的 K3。VentureBeat 认为，这是公司 18 个月里最关键的一次翻身。