出品 | 網易智能
作者 | 辰辰
編輯 | 王鳳枝
國產大模型也不便宜了。15美元一百萬token,和Claude Sonnet 5一個價。
7月16日晚,月之暗面發布Kimi K3:2.8萬億參數,100萬token上下文,原生多模態,是目前全球參數最大的開源模型。
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Kimi K3已同步上線網頁端、手機App、Kimi Work、Kimi Code和API,企業版也已開放。目前默認只提供最高思考強度,低、高檔位將在后續更新中加入。
上線不到一天,Kimi K3便以1679分登頂Arena.ai前端代碼競技場,超過Claude Fable 5的1631分和GPT-5.6 Sol的1618分。
然后是價格。每百萬緩存命中輸入token 0.30美元,未命中輸入3美元,輸出15美元。后兩項與Anthropic Sonnet 5完全相同。
中國大模型,第一次照著美國大模型的價目表收錢。
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一、從第18名到第1名
先說清楚這張榜單是什么。
Arena的前端代碼競技場,不是實驗室里算出來的分數。它用的是Elo對戰機制,和國際象棋排名同一套邏輯:真實開發者提交真實的編程任務,兩個匿名模型各交一份答案,開發者盲選哪份更好。投票的人,不知道自己在給誰投票。
由于模型身份被隱藏,這類盲測能減少品牌和先入印象對投票的影響,比廠商自報的榜單更接近真實用戶的偏好。
7月16日,K3在這張榜單上首秀:1679分,直接第一。Claude Fable 5,1631分,第二。GPT-5.6 Sol,1618分,第三。
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在K3發布前的榜單快照里,月之暗面的上一代模型K2.6,約排在第18位。
一代產品,跳了17個位次。
跳級的這個家伙,什么來頭?
先看體量。2.8萬億總參數,是上一代1萬億的近三倍。開放權重模型的體量紀錄,此前由DeepSeek V4 Pro的1.6萬億保持,這次直接高出四分之三。按月之暗面自己的說法,過去十二個月里,有九個月,開放模型的尺寸上限都是Kimi在守。
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它是個混合專家模型,896個專家里每次只激活16個,不是所有參數同時干活,誰的活誰上。上下文窗口100萬token,大約對應75萬個單詞,足以一次處理大型代碼庫、長文檔或多份研究材料,實際能裝多少取決于代碼和文檔的結構。原生支持視覺能力,可以結合截圖和視覺反饋完成任務。
架構上的兩項更新,官方推文給過兩個數字:Kimi Delta Attention(KDA),在百萬token場景下最高帶來6.3倍解碼加速;Attention Residuals(AttnRes),用不到2% 的額外計算,換取約25% 的訓練效率提升。官方發布文章里另有一筆總賬:同樣的算力,K3把它變成智能的效率,是上一代的2.5倍。三個數字都出自月之暗面自己,獨立驗證要等權重公開之后。
所有這些改動,沖著一件事去:長程編程,讓模型自己翻倉庫、調工具、看報錯、改代碼,連續工作幾小時不用人管。
前端代碼榜第一,就是這套設計交出的第一份成績單。
而且不止這一張。據Axios報道,在Arena更大盤的文本排名里,K3同樣壓過了Opus 4.8的標準版,并跟GPT-5.6 Sol打平。幾周之前,Opus 4.8還是一個站在行業最前沿的模型。
今年1月,月之暗面完成5億美元C輪融資,估值43億美元。據報道,這筆錢用于擴充算力和推進K3的研發。
月之暗面承諾,7月27日之前公開全部模型權重。
二、官方很冷靜
熱搜在狂歡,官方公告卻在潑冷水。
月之暗面自己的發布文章里,白紙黑字寫著一句大多數廠商絕不會寫的話:
"其整體性能仍落后于最強的閉源模型Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。"
第一還不是我們。
但除了那兩個,全都贏了。
不過有個前提:這些自測并非全部在同一種智能體框架下完成,不同的基準分別用了Kimi Code、Claude Code或Codex。條件沒有完全對齊,這些成績更適合看趨勢,當不成嚴格的裸能力對比。
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第三方數據很快跟上。獨立評測機構Artificial Analysis給K3的智能指數打出57分:低于Claude Fable 5(60分)和GPT-5.6 Sol(59分),高于Opus 4.8(56分)。
數據比官方還誠實。
在衡量真實工作能力的GDPval v2上,K3的Elo沖到1668,上一代K2.6只有1190。在模擬辦公自動化流程的評測上,K3直接拿了第一。它還比上一代少用21% 的token跑完了全部測試,分數反而高出13分。
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但Artificial Analysis也補了一刀:K3的答題準確率從33% 漲到了46%,幻覺率卻從39% 漲到了51%。
它答對了更多問題,它也編造了更多答案。
更準確地說:它變得更敢答了。知道的,答得更多;不知道的,也更傾向于硬著頭皮往下寫,而不是承認不知道。
還需要交代一句:這組數字,是K3和上一代的縱向對比。橫向的坐標,Fable 5們在同一口徑下的幻覺率,報道里沒有給出。51% 算行業常態,還是明顯偏高,暫時沒有答案。
發布公告里還有一個容易被劃過去的細節:在K3研發后期,團隊大部分的GPU內核優化工作,是由一個早期版本的K3自己完成的。 這個模型,參與了制造它自己。
用AI寫底層計算代碼,行業里早有先例。它的分量在于:在2.8萬億參數這個體量上,自己造零件,自己用。
三、一只25美分的鵜鶘
榜單之外,民間的手工評測在同步進行。
老牌開發者西蒙·威利森(Simon Willison)的保留節目,是讓每個新模型畫"一只騎自行車的鵜鶘"。K3畫得不錯:鵜鶘戴著紅圍巾,橙色腳蹬踩著踏板,身后拖著速度線。
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但這只鵜鶘花了25美分。
95個輸入token,換來16658個輸出token,其中13241個是"思考"。一只鵜鶘,當然不算標準化的成本測試。但它直觀暴露了一個問題:K3目前只有一個思考檔位,頂格。它不會省著想。
一位叫Max Blade的開發者,用K3寫了一局網頁游戲。30多分鐘,一條提示詞,燒光了整整20美元的訂閱額度。這位開發者的結論分裂得很誠實:
"貴,而且很慢。但是天哪……這個輸出里真的有Fable 5那種魔法。"
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另一位開發者LASCHUK做了個更狠的對照實驗:單條提示詞克隆蘋果官網首頁,一次成型,不給任何幫助。
K3做完,花了0.44美元。Fable 5做完,花了0.94美元。
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要知道,Fable 5的定價是每百萬token收10美元和50美元,全市場最貴。K3用不到一半的錢,交出了同樣的活。LASCHUK的問題很扎人:
"那我多付的那部分溢價,到底買的是什么?"
畫只鵜鶘,25美分。寫一局游戲,20美元。克隆蘋果官網,0.44美元。同一個模型,三張賬單。K3的成本不取決于標價,取決于它在每個任務里想多久。
四、爭的不是強不強,是值不值
現在說回價格。
K2.6的定價是輸入0.95美元、輸出4美元。K3直接跳到3美元和15美元,翻了三倍多。Simon Willison認為,這是中國AI實驗室迄今發布的最昂貴模型之一。
這個價格,可以有兩種讀法。往姿態讀,是主動對標美國頭部模型的價目表;往成本讀,2.8萬億參數加頂格思考,token消耗擺在那里,官方自己都說是靠新架構和緩存優化才把價格壓到"有競爭力"的水平。哪種成分更大,外人分不清。但對用戶來說結果一樣:便宜,不再是它的賣點。
按Artificial Analysis的口徑,K3跑完一個任務平均花0.94美元,和GPT-5.6 Sol的1.04美元同一個檔位,只有Opus 4.8的一半。但在開放權重陣營內部,它貴得刺眼,同樣的活,GLM-5.2只要0.32美元,DeepSeek V4 Pro只要4美分。當然,這些對比只是量級參考,實際成本還受緩存命中率、輸出長度和思考token量的影響。
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最早一批開發者的評價,迅速分化。
主流編程智能體Cline的官方賬號說,這是"開放權重模型改變游戲規則的里程碑",benchmark追平GPT-5.6和Fable 5,價格卻停在Sonnet 5的水平。
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反對的聲音更直接。"以現在這個定價,它屬于垃圾桶。"一位用戶寫道。另一位自己算了筆賬,算得比三倍多還狠:"五倍的價錢。Moonshot,我們這是在干什么?這個模型一旦不拼價格,基本就不抗打。"
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還有人在給狂熱降溫。開發者丹·麥卡蒂爾(Dan McAteer)潑得最冷:"K3不是Fable級別的。抱歉了各位。"這位開發者提醒:很多開源模型的基準測試成績,通常好于真實使用表現;Fable 5.1據傳已經就緒;GPT-6也比想象中近。結論是,中國還落后4到5個月,美國的實驗室不需要那么慌。
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幾派吵成一團。但所有人都沒有否認同一個前提:K3夠強,強到可以坐上牌桌。
爭論的從來不是它配不配坐下,而是它坐下之后收的臺費。
一年前,沒有人會跟一個中國模型認真討論"值不值這個價"。
能被討價還價,就已經是變化。
五、美國開始重新計算領先時間
Axios在報道里用了兩個詞:科技圈的"敬畏",和硅谷與華盛頓的"警報"。
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Mozilla的CTO拉菲·克里科里安(Raffi Krikorian)說得更直白:"現在,這就是一個中美競爭的問題。"
給出的論據很經濟學。據Axios轉述,在克里科里安看來,美國AI實驗室的CEO們正在華盛頓游說限制開放權重模型,一個由中國公司領跑的類別,而這個動作本身就說明,他們已經把這條技術路線當成了重要的產業和政策變量。
游說的動機當然不止一個:安全、商業、地緣,都可能在里面。但不管哪個占主導,結果都一樣,開放權重模型已經被當作需要管控的力量。
真正被反復掂量的,是時間差。
一條日語推文里的測算是這樣的:過去大家說中國模型落后美國6個月,現在看,只剩1.5個月左右。X用戶 Jukan的結論更進一步:K3可能是第一個把與美國頭部閉源模型的差距縮到3個月以內的模型。
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最保守的麥卡蒂爾,給的數字是4到5個月。
注意這個區間。1.5個月、3個月、4到5個月,這些數字都不是嚴謹測量,是一個個主觀判斷。
但討論的單位,已經從"年"縮短到"月"。 這本身反映的,是外界對中國模型進步速度的重新判斷。
也需要誠實說一句:K3上線才幾十個小時,所有第三方數據都來自最早一批測試,病毒式傳播的演示可能夸大它在真實工作里的穩定性。權重要到7月27日才公開,在那之前,沒有人能把這個2.8萬億參數的龐然大物搬回家親手驗證,包括它的美國同行。
K3的發布時間,恰好臨近2026世界人工智能大會在上海開幕。這也讓這次發布,獲得了超出一次產品上線的產業和政策關注。
六、被討價還價,是上了牌桌才有的待遇
回到開頭那句話。
中國模型的"白菜價"標簽,在 K3這里開始失效。
對用慣了低價中國模型的開發者,這是個壞消息。但對月之暗面,這可能恰恰是它要的結果。當所有人都在爭論你值不值15美元的時候,就沒有人再問你做不做得到了。
K2.6便宜,沒人算它值不值。
K3貴了,全世界都在幫它算賬。
被討價還價,是上了牌桌才有的待遇。
