Kimi K3 本地实测胜出，3D 物理场景击败多款云端模型

Atomic Chat 的一项实测显示，Moonshot AI 的开源模型 Kimi K3 在本地部署下，生成 3D 物理场景的能力超越了多款前沿云端模型。这一结果引发了业界对开源大模型在复杂代码与物理模拟任务上实战能力的关注。

已确认

• 测试环境为 atomic.chat 应用，Kimi K3 在 8× B300 GPU 上本地运行，相关测试结果与仓库已被多位博主收录。
• 测试任务要求各模型根据同一组提示词，独立生成 3 个 HTML5 3D 复古街机项目：3D 吃豆人、3D 贪吃蛇和带真实物理的复古弹珠台。
• 对比模型包括 GPT-5.6、Grok 4.5、GLM 5.2 以及 Claude Fable 5。
• 多位博主（如 @rohanpaulai、@testingcatalog）转述的实测结论一致：Kimi K3 生成的 3D 物理碰撞场景效果最佳，击败了上述云端模型。

为什么重要

• 此次测试表明，开源模型（如 Kimi K3）在特定复杂任务（如真实物理引擎模拟与前端代码生成）中，已具备与顶尖闭源商业模型竞争甚至胜出的实力，验证了本地部署大模型的可行性及潜力。

2026-07-28 ~ 2026-07-29 · 5 条相关

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