申万tmt Kimi K3 大参数国产标杆 Agent集群优化 定价天花板

礼物月之暗面发布Kimi K3：2.8万亿参数、100万token上下文、原生视觉理解，权重将于7月27日前放出，为全球首个2.8T参数量开源模型。#国产模型整体迭代速度加快，参数量、模型能力上限继续提升。 #模型能力提升带动定价提升，国产模型定价天花板级别： K3输入输出$3/$15，智谱$1.4/$4.4，对标Sonnet4.5，较K2.7为3~4倍；GPT-5.6 Sol定价5/30美元；Opus 4.8 5/25美元。 对比K2.7，K3在架构上有三处明显升级，提升算力转化率，实现大参数下高效扩展与部署： 1）KDA混合线性注意力，75%的层使用Kimi Delta Attention（固定大小循环状态，KV缓存降75%），25%的层保留Gated MLA全量注意力保精确检索，实现百万上下文低成本部署； 2）Attention Residuals，各层按内容加权读取前层输出，缓解深模型信息稀释； 3）Stable LatentMoE，896个专家中激活16个。 #三者叠加使扩展效率较K2提升约2.5倍（from官方）。 K3针对Agent集群能力优化，工程完整性非常领先，提升Agent在真实生产场景的使用能力而非仅作为demo。 官方榜单：SWE Marathon42分居首（Opus 4.8 40分、GPT-5.6 Sol 39分），BrowseComp 91.2%、Automation Bench 30.8%均列第一，Terminal Bench 88.3仅落后Sol 0.5，内部Finance-Bench 62.6分领先Opus 4.8。 #网传内测：K3解决Agent集群在权限隔离、奖励函数校验及rollout可靠性上面临的工程问题。 1）权限上，Agent与用户工具实现权限隔离，抑制多智能体协作中的越权调用； 2）验收上，奖励同时校验数据库状态与自然语言目标，避免长链路任务"表面完成、状态未达"； 3）工程上，PPO/GRPO等核心模块离线测试充分，真实Rollout、行为概率与权限校验全链路接通。 太阳我们周末针对K3做详细测评，欢迎持续关注~ 详情联系：林起贤/任梦妮/王昊及tmt团队