Kimi K3 实测：32 页思考链中英混杂、循环死胡同

7 月 19 日，宾夕法尼亚大学教授 Ethan Mollick 在 X 上分享了他对月之暗面 Kimi K3 的实测。他给模型出了一道开放式创意题——为「当前 GenAI 状态」认真挑出两首最贴切的诗，并要求不要只选热门作品。结果暴露出 K3 在此类任务上的推理特点：思考链极长、过程里中英混杂，并伴随大量循环与死胡同。

推理过程的两个观察

Mollick 指出这次思维链（CoT）长达 32 页，内容本身「挺有意思」，但也出现不少循环和死胡同——模型会在某些思路上反复打转、走入无效分支。他先排除了《奥兹曼迪亚斯》《第二次降临》《魔法师》等常被提及的作品，再让模型深入斟酌，整体更像在观察 K3 在复杂开放式任务中的推理表现。

中文任务却用英文思考

另一项更值得注意的发现是语言不一致：当 Mollick 用中文、且明确面向中文读者提出要求时，K3 生成的思考链里仍有 95.5% 的字符、88% 的词是英文。这显示模型即便理解了中文语境，其内部推理仍高度依赖英文。

模型对诗歌的「热情」

Mollick 还注意到模型在选诗时反应「异常热情」，并提到「每个模型都爱《Autopsychography》」（自我精神分析）。他在配图里进一步列出多首诗与文本，分析模型为何偏好这些作品，例如提到《Eating Poetry》。

2026-07-19 ~ 2026-07-19 · 5 条相关