2.8万亿参数！Kimi开源大模型破纪录了
月之暗面发布KimiK3，总参数2.8万亿，采用稀疏MoE架构（896专家激活16个）及KDA混合注意力机制，扩展效率较K2提升2.5倍。长程Agent能力突出，可独立完成芯片设计等复杂任务，在编程基准上超越GPT-5.5等模型，但综合表现仍落后顶尖闭源模型。完整权重预计7月27日开源。
Kimi 又把开源模型的尺寸纪录往上推了一大截。
7 月 17 日，月之暗面正式发布 Kimi K3，总参数达到 2.8 万亿，原生支持视觉理解和 100 万 Token 上下文，也是首个接近 3 万亿参数的开放权重模型。更重要的是，这是 Kimi 迄今能力最强的模型。
相比总参数 1 万亿的 Kimi K2，K3 的规模接近翻了两倍。不过，这 2.8 万亿参数并不会在每次推理时全部激活。K3 采用更稀疏的 MoE 架构，共有 896 个专家，每次推理只激活其中 16 个。
月之暗面还引入了 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）两项架构改进，宣称整体扩展效率较 K2 提升约 2.5 倍。
K3 的重头戏是长时间写代码、调用工具和完成复杂的知识工作——说白了，就是长程 Agent 能力。最新展示中，它可以独立优化 GPU 算子、开发编译器、制作 3D 游戏，甚至连续运行 48 小时完成一颗小型芯片的设计与验证。这在一定程度上印证了 K3 在复杂任务链上的可靠性。
放到普通用户更熟悉的场景里，则是研究报告、PPT、表格、视频编辑，以及由多个子 Agent 协同完成的长期任务。
成绩确实强硬。在月之暗面公布的测试中，K3 在不少编程和 Agent 基准上超过 GPT-5.5、Claude Opus 4.8，部分项目接近更强的 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。不过月之暗面自己承认，K3 的综合表现和实际体验仍落后于最顶尖的闭源模型，但在整套评测中展现出的能力，已经稳定超过了其他所有模型。
K3 最值得关注的地方，是中国开源模型正在用更快的迭代，把顶尖模型从少数公司的围墙里一点点搬出来。
最后还要补充一点：K3 目前已经登陆 Kimi、Kimi Work、Kimi Code 和 API，但完整权重预计到 7 月 27 日才会发布。严格来说，它现在是完成了模型和产品发布，开源还差最后一步。
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