Kimi K3 – 月之暗面推出的 2.8 萬億參數開源大模型

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Kimi K3是什麼

Kimi K3 是月之暗面推出的 2.8 萬億參數開源大模型,基於 KDA 混合線性注意力機制與注意力殘差技術構建,原生支持視覺理解,擁有 100 萬 token 上下文窗口。Kimi K3作爲全球首個開源的 3 萬億級別模型,面向長程編程、知識工作和推理等前沿智能場景設計,在編程、Agent 和知識工作評測中達到前沿水平。

Kimi K3 – 月之暗面推出的 2.8 萬億參數開源大模型

Kimi K3的主要功能

  • 長程編程:支持理解和處理大型代碼庫,持續完成長時間工程任務,協調使用終端工具。
  • 視覺推理:結合軟件工程與視覺推理,利用截圖和視覺反饋優化遊戲開發、前端和 CAD。
  • 內核優化:在 GPU 沙箱中獨立分析、重寫並驗證 GPU 內核優化,24 小時內持續迭代。
  • 編譯器開發:從零構建類 Triton GPU 編譯器(MiniTriton),實現完整優化到 PTX 代碼生成流水線。
  • 交互式創作:融合 3D 推理、編程與視覺能力,將概念轉化爲可玩的交互體驗。
  • 芯片設計:基於開源 EDA 工具自主完成芯片構建、優化與驗證,實現模型爲自身服務的芯片設計。
  • 科研編程:打通科學文獻與可執行代碼,自主完成複雜計算研究流程的實現、驗證和分析。

Kimi K3的技術原理

  • KDA 混合線性注意力機制:Kimi K3 基於 Kimi Delta Attention(KDA)構建,一種混合線性注意力機制,通過讓信息在更長序列和更深模型中更順暢地流動,提升長上下文處理能力。
  • 注意力殘差(Attention Residuals):模型引入 Attention Residuals 技術,使深層網絡中的信息傳遞更穩定,緩解隨着模型深度增加可能出現的梯度衰減問題。
  • Stable LatentMoE 稀疏架構:採用 Mixture of Experts(MoE)架構,結合 Stable LatentMoE 框架,在 896 個專家中僅高效激活 16 個,大幅提升計算效率與參數利用率。
  • 原生視覺與長上下文支持:模型原生支持視覺理解,具備 100 萬 token 的上下文窗口,可同時處理超長文本與多模態輸入。

如何使用Kimi K3

  • 官方入口:訪問 Kimi、最新版 Kimi 手機 App 或 Kimi Work 桌面客戶端,可直接調用 Kimi K3 模型進行對話。
  • 編程專用:通過 Kimi Code 客戶端使用 K3,專爲長程編程、代碼庫理解和終端工具協調等開發場景優化。
  • API 接入:調用 Kimi API 將 K3 集成到自有應用或工作流中,支持自動化任務與第三方系統對接。
  • 思考強度調節:當前默認開啓 max(極致)思考模式,後續更新將支持 low 和 high 兩種強度,可按任務複雜度靈活切換。

Kimi K3的核心優勢

  • 規模領先:全球首個開源 3 萬億級別模型,過去 12 個月中 9 個月保持開源模型規模上限。
  • 長程自主:在長時間工程任務中表現穩定,支持 24 小時自主內核優化和 48 小時芯片設計 Agent 運行。
  • 成本效率:在 Kimi Code Bench 和 BrowseComp 等評測中,用更低成本達到接近頂級閉源模型的性能。
  • 視覺閉環:支持代碼與實時截圖之間的無縫迭代,實現真正的視覺反饋優化(vision in the loop)。
  • 端到端科研:可自主閱讀文獻、實現數值流程、發現已發表公式中的不一致並生成交互式儀表盤。

Kimi K3的項目地址

完整模型權重將於 2026 年 7 月 27 日前發佈。

Kimi K3的同類競品對比

維度 Kimi K3 Claude Fable 5
參數規模 2.8T(開源) 閉源
Terminal Bench 88.3(第一) 84.6
DeepSWE 67.5 70.0(第一)
FrontierSWE 81.2(第二) 86.6(第一)
Program Bench 77.8(第一) 76.8
SWE Marathon 42.0(第一) 35.0
BrowseComp 91.2(第一) 88.0
GDPval-AA 1668.0 1760.0(第一)
JobBench 52.9(第二) 57.4(第一)
CharXiv 91.3(第二) 93.5(第一)
Zerobench 41.0(第二) 46.0(第一)
Automation Bench 30.8(第一) 29.1
SpreadsheetBench 2 34.8(第一) 34.7(第二)
開源生態 完全開源 閉源

Kimi K3的應用場景

  • 大型軟件工程:模型可獨立分析和重構大型代碼庫,持續完成需要數小時甚至數天的複雜開發任務。
  • GPU 內核與編譯器優化:爲高性能計算場景自動優化 GPU 內核或從零構建領域專用編譯器。
  • 交互式 3D 內容開發:結合視覺反饋快速迭代,將概念轉化爲可玩的 3D 遊戲、模擬器或可視化作品。
  • 科研計算與數據分析:自主閱讀文獻、復現數值流程、評估大量狀態方程並生成交互式結果儀表盤。
  • 硬件芯片設計:基於開源 EDA 工具鏈自主完成芯片架構設計、優化與驗證,實現模型爲自身服務的芯片設計。
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