月之暗面（Moonshot AI）于近日在Hugging Face上发布了其最新模型Kimi K3，这是一款2.8万亿参数的开源原生多模态智能体模型，官方称其为“全球首个开放3T级参数模型”。该模型基于Kimi Delta Attention（KDA）与Attention Residuals（AttnRes）架构，并采用Stable LatentMoE框架，激活16个专家（共896个），相比前代Kimi K2，整体扩展效率提升约2.5倍。
Kimi K3支持1百万token的上下文窗口，原生理解文本、图像与视频，具备视觉能力。模型总参数2.8T，激活参数104B，包含93层，其中69层KDA与24层Gated MLA注意力层，隐藏维度7168，注意力头数96，专家维度3584，每个专家隐藏维度3072，词汇量160K。量化方面采用MXFP4权重与MXFP8激活，并经过量化感知训练。视觉编码器为MoonViT-V2，参数401M。
在评测中，Kimi K3在多项基准上表现出色。例如，在GPQA Diamond上得分93.5，HLE-Full（无工具/有工具）为43.5/56.0，SWE-Marathon为42.0，MCPMark-Verified为94.5，OSWorld-Verified为84.8，MMVU为82.1，MMMU-Pro（无/有Python）为81.6/83.4。与Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 4.8、GPT-5.5、GLM-5.2等模型对比，Kimi K3在部分任务上领先，如SWE-Marathon、MCPMark-Verified、MMVU等。
Kimi K3的发布标志着开源模型在规模上迈入新阶段。此前，开源模型多为百亿至千亿级参数，而Kimi K3直接冲击3T级，且采用MoE架构控制激活参数，兼顾性能与推理成本。其原生多模态与百万级上下文能力，使其在长程编码、智能体知识工作等场景具备竞争力。官方强调，模型权重以Kimi K3 License开放，允许研究、部署与二次创新，这有望吸引开发者社区构建基于Kimi K3的应用。
从产业角度看，Kimi K3的开放权重策略可能加剧开源与闭源模型的竞争。一方面，它为中小团队提供了接近前沿的模型能力，降低AI应用开发门槛；另一方面，其庞大的参数规模对推理基础设施提出更高要求，可能带动对高效推理方案的需求。此外，Kimi K3在编码、智能体等任务上的表现，或对开发者工具、自动化工作流等领域产生积极影响。
值得注意的是，评测数据部分引用自Artificial Analysis（截至2026年7月23日），部分基准如DeepSWE、Terminal-Bench等，Kimi K3使用Kimi Code harness评估，而其他模型可能采用不同harness，对比时需注意方法差异。总体而言，Kimi K3的发布是开源AI领域的重要事件，其实际表现与生态发展值得持续关注。