Kimi K3推动开源模型迈入3T级别，持续看好国产模型发展

传媒2026年07月26日 传媒行业重大事项点评 推荐 （维持） KimiK3推动开源模型迈入3T级别，持续看好国产模型发展 事项： 华创证券研究所 7月17日，月之暗面发布Kimi K3模型。截至7月22日，Kimi K3在ArtificialAnalysis榜单排名第3，在Code Arena榜单排名第1。 证券分析师：姚蕾邮箱：yaolei@hcyjs.com执业编号：S0360525120007 评论： 证券分析师：程泽惠邮箱：chengzehui@hcyjs.com执业编号：S0360526070004 ❑全球首个开源3T级别模型，性能比肩头部闭源模型。Kimi K3参数量达2.8T，采用StableLatentMoE框架，可以在896个专家中高效激活16个；原生支持视觉理解，并拥有100万token上下文窗口，是全球首个开源的3T级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。截至7月22日，KimiK3在Artificial AnalysisIntelligence Index以57分位列第三，仅次于ClaudeFable 5及GPT-5.6 Sol（max），领先于上一代旗舰闭源模型Claude Opus 4.8（max）、GPT-5.5（xhigh）；在Frontend Code Arena榜单中以1679分超过Fable5、GPT-5.6 Sol等闭源模型位居榜首，是开源模型首次在该榜单上超越闭源模型登顶。 行业基本数据 占比%股票家数(只)1380.02总市值(亿元)13,687.001.14流通市值(亿元)12,564.841.32 ❑底层原创架构创新推动性能跃升、支撑核心战略方向。Kimi K2系列模型发布于2025年7月，2025年11月推出K2 Thinking，26年1月推出K2.5，26年4月推出K2.6，26年6月推出K2.7Code编程模型。根据Kimi公司，K3的性能跃升主要来自三大底层自研技术：1）Moon Clip：全新二阶优化器，由Kimi首次应用于大模型训练，在全球可用训练数据基本见底的情况下，能让20T训练数据跑出40T的训练效果，同等性能下训练成本、算力功耗直接减半。2）Kimi Linear Tension：自研线性注意力机制，解决传统线性注意力处理超长任务时性能衰减的痛点，让上下文窗口扩大十倍，训练成本仅同步扩大十倍。3）Attention Residuals：注意力残差，优化模型多层网络间信息传递、复用逻辑，让2.8T超大参数模型既能稳定完成训练，又能让推理效率同步提升25%。三大底层技术分别支撑Kimi长期深耕的三大核心方向：Long Context（长上下文）、Token Efficiency（Token效率）、Agent Swarm（智能体集群）。 %1M6M12M绝对表现-9.1%-36.9%-17.4%相对表现-3.2%-35.7%-29.5% ❑聚焦高价值生产力场景，性能跃升带来需求爆发及强定价权。K3官方案例包括编程、数字内容创作（3D模拟、游戏开发等）、芯片设计、知识工作（研究和可视化、小组件和看板、视频剪辑）等，Kimi公司表示将长期聚焦编程、金融、法律、科学研究等高难度生产力场景。Kimi的C端收费模式主要为会员订阅，分为Andante、Moderato、Allegretto、Allegro四个档位，定价分别为每月49元、99元、199元、699元。B端接入方式包括企业版（定价599美元/年/席位）或通过API调用（每百万Token输入/输出3/15美元），较K2.7 Code的0.95/4美元提升214%/278%，体现模型性能跃升带来的强定价权；相比Fable5(每百万Token输入/输出10/50美元)、GPT-5.6 sol(每百万Token输入/输出5/30美元)有较强价格竞争力。7月19日，Kimi发布《关于算力紧缺与会员暂停开放的说明》，决定暂停C端新用户订阅，将已有算力投入服务已订阅用户并全速推进算力扩容，体现模型性能跃升带来的需求爆发式增长。 相关研究报告 《传媒行业周观察（20260713-20260719）：KimiK3发布性能比肩头部闭源模型，关注海外科技公司财报》2026-07-19《传媒行业重大事项点评：腾讯Hy3位列调用榜第一，关注应用与模型间协同效应》2026-07-14《传媒行业周观察（20260706-20260712）：全球模型密集迭代，看好传媒互联网板块持续回暖》2026-07-12 ❑投资建议：从GLM-5.2到KimiK3，国产模型性能提升节奏超预期，具备全球前沿竞争能力，有望摆脱低价标签，通过高智价比竞争高价值场景。持续关注国内模型迭代节奏，包括DeepSeek-V4正式版、Qwen3.8、GLM-5.3、MiniMaxM3 pro等。我们持续看好AI产业发展，随着模型智能水平提升，并同步推进产品化、商业化上，在Coding、Working、AI for Science、AI原生娱乐等场景持续渗透。模型公司在组织灵活性及效率、架构及工程创新等领域具备优势，互联网大厂在资金实力、算力获取、用户及销售网络等方面具有优势，建议关注阿里巴巴-W、腾讯控股、智谱、MiniMax、快手-W。 ❑风险提示：模型技术迭代不及预期、AI应用商业化不及预期、推理部署成本降低进展不及预期、行业竞争格局恶化、估值中枢下移等风险。 传媒组团队介绍 首席研究员：姚蕾 同济大学学士，香港大学硕士。曾任职于方正证券、国海证券、国联民生证券，2019年开始担任团队首席分析师，2025年加入华创证券研究所。2019-2020、2022-2023年新财富传播与文化行业第4/5/入围/入围，2019-2020、2022-2023年卖方水晶球分析师第3/3/入围/5名(2019-2020年为公募类)，2023年金牛奖第5名，2023年金麒麟菁英分析师第1名，2023年choice最佳分析师前3名，2022年上证报最佳分析师第4名。作为团队核心成员，2014-2017年新财富传播与文化行业第4/1/2/2名，2015-2017年中国保险行业协会最受欢迎卖方分析师第2/1/1名，2014-2017年卖方水晶球分析师第1/2/2/1名。 研究员：丁子然 美国罗切斯特大学金融硕士，曾任职于华安证券、国联民生证券。2025年加入华创证券研究所。主要研究方向为游戏、AI等。 高级分析师：郭子萱 哥伦比亚大学硕士，曾任职于瑞银证券，2023年加入华创证券研究所。 研究员：刘玉洁 新加坡国立大学硕士，武汉大学学士。曾任职于招商证券，2026年加入华创证券研究所。主要研究方向为泛娱乐、IP、出版等。 研究员：程泽惠 上海财经大学硕士，南开大学学士。曾任职于国海证券，2026年加入华创证券研究所。主要研究方向为AI、营销等。 助理研究员：杨孙权 同济大学硕士，2026年加入华创证券研究所。研究方向：游戏、AI等。 华创证券机构销售通讯录 华创行业公司投资评级体系 基准指数说明： A股市场基准为沪深300指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普500/纳斯达克指数。 公司投资评级说明： 强推：预期未来6个月内超越基准指数20%以上；推荐：预期未来6个月内超越基准指数10%－20%；中性：预期未来6个月内相对基准指数变动幅度在-10%－10%之间；回避：预期未来6个月内相对基准指数跌幅在10%－20%之间。 行业投资评级说明： 推荐：预期未来3-6个月内该行业指数涨幅超过基准指数5%以上；中性：预期未来3-6个月内该行业指数变动幅度相对基准指数-5%－5%；回避：预期未来3-6个月内该行业指数跌幅超过基准指数5%以上。 分析师声明 每位负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此作以下声明： 分析师在本报告中对所提及的证券或发行人发表的任何建议和观点均准确地反映了其个人对该证券或发行人的看法和判断；分析师对任何其他券商发布的所有可能存在雷同的研究报告不负有任何直接或者间接的可能责任。 免责声明 本报告仅供华创证券有限责任公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但本公司不保证其准确性或完整性。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。本公司在知晓范围内履行披露义务。 报告中的内容和意见仅供参考，并不构成本公司对具体证券买卖的出价或询价。本报告所载信息不构成对所涉及证券的个人投资建议，也未考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况，自主作出投资决策并自行承担投资风险，任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。本报告中提及的投资价格和价值以及这些投资带来的预期收入可能会波动。 本报告版权仅为本公司所有，本公司对本报告保留一切权利。未经本公司事先书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、发表、转发或引用本报告的任何部分。如征得本公司许可进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“华创证券研究”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。 证券市场是一个风险无时不在的市场，请您务必对盈亏风险有清醒的认识，认真考虑是否进行证券交易。市场有风险，投资需谨慎。 华创证券研究所