Kimi K3发布：2.8T开源权重
Latent Space · rss · 2026-07-17
这期 AI News 主要围绕 Moonshot 发布的 Kimi K3 展开，信息量很大：
先说结论
- Kimi K3 被定位为 frontier-class open-weights model，是一次很重磅的开源权重模型发布。
- 官方给出的规格包括：2.8T 总参数、1M 上下文、支持原生多模态输入，文本输出，且承诺在 7 月 27 日前开放权重。
- 价格方面，文中多处提到其定价接近 Sonnet：$3 / 1M input tokens、$15 / 1M output tokens，缓存输入可再大幅折扣。
官方技术点
- K3 使用 Kimi Delta Attention (KDA)，官方称在百万 token 场景下可带来最高 6.3x 的解码加速。
- 还引入 Attention Residuals (AttnRes)，官方宣称可带来约 25% 的训练效率提升，额外成本不到 2%。
- 社区从技术博客里进一步扒出：可能用了 LatentMoE / Stable LatentMoE，以及少量激活专家；还提到 Muon、负载均衡和新的激活函数 SiTU 等细节。
评测与排名
- Arena 把 K3 纳入多个榜单后，早期结果非常亮眼：
- Frontend Code Arena 第 1，据说 1679 分，超过 Claude Fable 5。
- Text Arena 排到 第 9，并在 creative writing、coding、instruction following 等子项里进入前十。
- Artificial Analysis 的独立评估把它放在 AA Intelligence Index 57，整体接近 Opus 4.8 和 GPT-5.5，但仍低于 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。
- 他们还给出了一些任务成本和 token 消耗数据：整体 Intelligence Index 跑下来平均任务成本约 $0.94，比 K2.6 少了 21% 的输出 token。
推理与工程
- 早期在线服务观察到 API 速度大约 26-28 tok/s，有人推测 speculative decoding 可能还没完全启用。
- Moonshot 的 blog 被提到建议在 64+ accelerator 的 supernode 配置上部署，以获得更好的推理效率。
- vLLM 还确认 Moonshot 向 upstream 贡献了 KDA prefix caching 实现，说明这次发布不只是模型本身，也带动了 serving/runtime 的适配。
需要注意的争议
- ProgramBench 作者提醒：某些统计口径可能会高估实际可用性，因为用了他们不推荐的 metric。
- 文中也明确提到，尽管 K3 很强，但在用户体验上和 Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol 之间仍有差距。
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