KimiK3发布近3T参数开启大模型Scaling新阶段

模型规模与模型规模与Scaling效率实现双重突破效率实现双重突破 K3是全球首个达到2.8T参数规模的开源模型，并具备原生视觉理解能力。 架构层面，K3采用KDA与AttnRes（此前均发布相关论文），前者通过混合线性注意力兼顾长序列处理效率，后者提升深层网络的信息传递能力；同时，Stable LatentMoE将专家数量扩展至896个、实际单token仅激活16个，激活比例约1.8%，在扩大模型容量的同时控制计算开销。 叠加训练方法与数据配方优化，K3相比K2的整体扩展效率提升约2.5倍。 Coding、、Agent与知识工作能力全面提升与知识工作能力全面提升 K3具备1M上下文与原生视觉理解能力，可在较少人工干预下持续执行长程工程任务，完成大型代码库理解、终端工具调用及基于视觉反馈的闭环优化。 在Artificial Analysis Intelligence Index v4.1中，K3以57分位列全球第三，仅次于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol；在FrontendCode Arena中，K3以1679分暂列第一，领先Claude Fable 5的1631分和GPT-5.6 Sol的1618分。 在GDPval-AA v2、AA-Briefcase及BrowseComp等评测中，K3均位居全球前列，长程Coding、复杂Agent任务执行及知识工作能力显著提升。 旗舰能力支撑旗舰定价旗舰能力支撑旗舰定价 K3缓存命中、输入及输出价格分别为0.30、3.00和15.00美元/百万Token，较K2.6分别提升约88%、216%和275%。 横向看，输入/输出价格较GPT-5.6 Sol低40%/50%，较Claude Fable 5低70%/70%，较Claude Opus 4.8低40%/40%；与GPT-5.6 Terra相比，输入价格略高、输出价格持平。 跻身全球前沿、开源生态与高价值场景有望加速拓展跻身全球前沿、开源生态与高价值场景有望加速拓展 K3完整模型权重计划于7月27日前发布，有望加快全球开发者适配与第三方部署；1M上下文、视觉理解及Agent能力升级，将持续拓展Coding、深度研究及企业知识工作等高价值场景。