Kimi K3 以 2.8 万亿参数、100 万上下文和低价 API 登场
The Batch (Andrew Ng) · rss · 2026-07-22
头条：Kimi K3
Moonshot 发布了 Kimi K3，这是一个 2.8 万亿参数的开放权重模型，支持原生视觉、100 万 token 上下文窗口，并采用稀疏 MoE 结构，只激活 896 个专家中的 16 个。
- 公司称，Kimi Delta Attention 和 Attention Residuals 两项架构改进，让它相比 K2 的扩展效率提升约 2.5 倍。
- 现在 API 已上线：输入 $3/百万 token、输出 $15/百万 token；用于编码任务时，缓存后的输入成本最低可到 $0.30/百万 token。
- 完整权重计划在 2026 年 7 月 27 日 前发布。
- Moonshot 还展示了它在 GPU 编译器开发、48 小时芯片设计、自动视频剪辑等任务上的演示，但也承认它在一对一对比中仍落后于 Claude Fable 5 和 GPT 5.6 Sol。
同期同刊的其他重点
- Thinking Machines 发布了 Inkling：一个 9750 亿参数、410 亿激活参数 的开放权重 MoE 模型，训练数据覆盖文本、图片、音频和视频，总量 45 万亿 token。
- Inkling 的特点是可控“思考力度”，在 agentic coding 任务上用约三分之一 token 达到与 Nvidia Nemotron 3 Ultra 相近的效果。
- 欧盟要求 Google 在 Android 上向竞争对手 AI 服务开放更多能力，并共享匿名搜索数据，理由是非 Google 代理在 Android 上无法达到 Gemini 级别的运行能力。
- Nvidia 发布了 Nemotron 3 Embed 嵌入模型家族；其中 8B 模型在 RTEB 排行榜上达到 78.5%。
- Google 将 NotebookLM 改名为 Gemini Notebook。
- Hugging Face 表示，在一次持续整个周末的 AI 代理入侵事件中，它用 GLM 5.2 才完成取证分析，因为商业前沿模型都拒绝处理攻击样本。
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