Moonshot AI 发布了参数规模高达 2.8 万亿的开源权重大模型 Kimi K3。公司称其为目前同类中体量最大的一款，基准测试成绩已经逼近美国前沿商用系统。

Kimi K3 发布细节

Moonshot 已于 7 月 16 日通过自家应用和接口上线 Kimi K3，并计划在 7 月 27 日以宽松授权协议完全开放权重。这家总部位于北京、背靠 阿里巴巴 的初创公司采用 Mixture-of-Experts（专家混合）架构，在处理每个 Token 时，仅激活 896 个专家中的 16 个，以控制推理成本。

得益于 100 万 Token 的超长上下文窗口，Kimi K3 能一次性吞下庞大代码仓和长篇文档，直接对标软件开发与知识工作等高价值场景。模型原生支持文本、图像和视频输入输出，被 Moonshot 定位为迄今能力最全面的一代产品。2.8 万亿参数的体量明显领先于参数规模约 1.6 万亿的 DeepSeek V4 Pro。付费侧方面，Kimi K3 的商用定价为每百万输入 Token 3 美元、每百万输出 Token 15 美元。

Moonshot 刻意将本次发布时间点卡在世界人工智能大会（WAIC）上海开幕前夕，意在在全球 AI 舞台上抢夺叙事权。

基准测试逼近前沿

独立评测机构 Artificial Analysis 在其智能指数上给 Kimi K3 打出 57 分的评分，这一水平已非常接近 Anthropic 的 Opus 4.8，仅落后于 Fable 5 和 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol。在另一项模拟真实工作任务的基准上，Kimi K3 位列第三，反超了 Opus 4.8。开发者社区 Arena 的对比测试则将其前端开发能力排在全部美国主流模型之上，夺得第一。

这些排名之所以受到市场重视，在于“开源权重”意味着开发者可以将模型直接下载、部署和深度改造，而非单纯以 API 租用算力。对追逐 AI Agent 赛道的创业者而言，一款在宽松授权下开放、规模达到这一量级的模型，有望显著降低试错门槛，并把实验室的优势从单一模型质量转移到算力成本优化和生态扩张能力上。

Moonshot 的翻身仗

不过，多家机构仍提醒投资者和开发者保持谨慎：目前不少关键数据仍主要来自 Moonshot 自报，距发布时间尚短，真正大规模、系统化的第三方评测尚未完全跟进。一位 Moonshot 高管在对外沟通中，把参数规模类比为“大脑中的神经元连接”，认为更多的参数有助于模型存储知识并提升推理能力。但早期测试也指出，相比上一代 Kimi，Kimi K3 在幻觉率（错误但听起来合理的回答）方面有所抬头。

对 Moonshot 而言，此次发布为其过去 18 个月的“跌宕剧情”画上阶段性句号。在此期间，随着 DeepSeek 加速崛起并在中国开源路线中居于前排，Moonshot 的市场存在感一度被明显稀释。此前的 Kimi K2 系列更多只是帮助其“留在牌桌上”，而 Kimi K3 的亮相，被视为将中国开源大模型整体水位推近长期由闭源系统占据的性能高地。

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