Kimi K3 发布：2.8万亿参数与100万token上下文窗口

引言

在2026年世界人工智能大会暨全球AI治理高级别会议开幕前夕，月之暗面（Moonshot AI）正式推出了其新一代旗舰模型——Kimi K3。

拥有2.8万亿总参数的Kimi K3，成为首个公开推出的接近3万亿参数级别的模型。此次发布之所以备受瞩目，不仅在于其参数规模，更在于该模型融合了原生视觉理解能力、100万token上下文窗口，以及面向软件工程、知识工作、深度研究、多模态理解和长程推理等领域的强大能力。

此次发布标志着中国开放模型生态快速扩张的又一重要里程碑。

Kimi K3达到2.8万亿参数

月之暗面于2026年7月16日发布了Kimi K3。以2.8万亿总参数计算，其规模超越了同期已发布的其他备受关注的开放前沿模型。

原始报道将Kimi K3描述为全球参数量最大的开源模型。国际报道通常采用更精确的表述——开放权重，意味着即使训练流程的各个环节未必全部公开，模型权重仍可供下载、部署和定制。

月之暗面官方文档称Kimi K3为3万亿参数量级别的首个开源模型。文档同时指出，完整模型权重计划于2026年7月27日前发布，技术细节则正与推理合作伙伴及开源维护者协调中。

下方规模对比图清晰展示了最大开放模型的增长速度。仅在一个发布周期内，Kimi K3便将上限从此前约1.6万亿参数提升至2.8万亿参数。

更大的参数量并不自动等同于更优秀的实际表现。模型架构、训练数据、激活参数、推理效率、后训练、工具使用能力及评估设计等因素同样至关重要。即便如此，以开放模型达到如此规模，依然是技术及生态系统层面的重要里程碑。

不止于大参数量

Kimi K3的设计并非单纯依赖规模取胜。

根据月之暗面官方模型文档，K3采用了Kimi Delta注意力机制（KDA）——一种混合线性注意力机制。

结合注意力残差机制。这些架构改进旨在提升计算效率，同时支持高要求的超长上下文工作负载。

该模型核心能力包括：

• 2.8万亿总参数量
• 原生视觉理解
• 100万token上下文窗口
• 长周期软件工程
• 端到端知识工作
• 深度推理与研究
• 多模态内容理解
• 通过API实现工具调用与结构化输出

百万级token上下文窗口使模型能够一次性处理超大规模材料集合。根据任务和文件格式的不同，这些材料可能涵盖：大型文档库、代码库、研究材料、长篇报告，或图文混合输入。

其优势不仅在于K3能"读取更多内容"。长上下文性能还取决于模型能否准确定位相关信息、保持逻辑一致性、跨远距离段落关联证据，并在不偏离原始目标的前提下完成长序列工作。

专为软件工程设计

Moonshot AI将Kimi K3定位为面向长周期编程而非孤立代码补全的解决方案。

具体任务包括：理解大型代码仓库、追溯依赖关系、规划多文件修改、调试重构、生成接口、处理视觉反馈，以及跨多阶段完成项目。

Kimi K3还通过Kimi Code平台提供，Moonshot称其在编码、游戏与3D开发以及复杂知识任务方面表现尤为突出。

面向知识工作与深度研究

该模型同样适用于更广泛的专业工作流。当任务涉及大量源文档、长篇背景材料或多个关联交付物时，大上下文窗口可发挥关键作用。

典型应用场景包括：

• 审阅大型文档集合
• 跨多份报告比对证据
• 生成结构化研究成果
• 分析技术或商业材料
• 基于源文档构建演示文稿
• 在多阶段项目中保持上下文连贯性

这些正是需要将文档拆分为多个孤立提示词时变得困难的任务类型。

原生视觉理解

Kimi K3除文本外还可接收视觉内容。Moonshot AI的技术文档显示，该模型能理解图像中的文字、颜色、物体、形状、截图及视频内容等信息。

这使得视觉信息能够与书面指令和代码共享同一推理过程。例如，编码代理可以查看截图、修改界面、检查新结果，并持续优化实现方案。

市场关注度与模型能力同步攀升

原始报告还指出，Kimi K3的发布恰逢中国AI模型商业关注度持续升温。

报告援引中信证券研究指出，全球大模型使用量或将继续逐周攀升，而定价具有竞争力的中国模型在流量排名中保持领先地位。

也指向了国内市场更快的商业化进程，包括更多样化的定价方案、订阅服务和企业服务。

这些观察应被视为市场评论，而非Kimi K3的技术特性。不过，它们确实反映了一个更广泛的转变：开源且成本更低的模型正成为更多开发者及公司的实用选择。

与此同时，模型提供商之间的访问策略和定价也在持续变化。因此，模型选择越来越基于能力、上下文长度、部署选项、数据要求、延迟以及总运营成本的综合考量——而不仅仅是基准测试分数。

报告中提及的相关中国AI公司

原文还重点介绍了与中国整体AI行业相关的几家上市公司。

三六零安全科技

报告指出，三六零已开发出包括360智脑和专注于安全的大模型在内的产品。其AI工作涵盖多模态理解、推理和代码生成。

这只是更广泛的行业背景，并不意味着三六零参与了Kimi K3的开发。

昆仑万维

文章还引用了昆仑万维的声明，称其天工AI原生模型及产品业务在2026年第二季度实现了超过8亿美元的年度经常性收入。

同样，这仅被视为中国AI市场商业活力的一个指标，而非与月之暗面或Kimi K3有直接关联。

Kimi K3的发布意味着什么

Kimi K3提升了开源前沿模型的规模上限。更重要的是，它将这种规模与长上下文、视觉理解、编码以及面向智能体的工作流程结合在一起。

此次发布可能惠及多个群体：

1. 开发者获得一个更大的模型，用于复杂的编码和工具驱动型任务。
2. 研究人员能够研究一种围绕混合线性注意力构建的新型大规模架构。
3. 企业在处理大量文档和长周期知识工作流程时，有了另一个选择。
4. 开源模型基础设施提供商获得机会，能够改进对接近三万亿参数规模模型的推理支持。
5. 更广泛的AI生态系统获得另一个参考点，用于比较开源与专有前沿系统。

实际局限将在完整权重、技术报告、部署指南、独立评测以及真实使用数据公布后变得更加清晰。

常见问题

Kimi K3是什么？

Kimi K3是月之暗面于2026年7月发布的旗舰级大型语言模型。它拥有2.8万亿参数、原生视觉理解能力，以及高达100万tokens的上下文窗口。

Kimi K3是开源的吗？

月之暗面称Kimi K3为开源模型，而一些独立报道称之为开放权重模型。月之暗面的文档表明，完整权重预计将于2026年7月27日发布，后续将公布更多架构和评估细节。

Kimi K3的上下文窗口有多大？

Kimi K3支持高达100万tokens的上下文。这旨在处理大型代码库、长篇文档、长达数小时的

文档、复杂研究以及多阶段拓展工作流。

Kimi K3 是否支持图片和视频？

是的。官方 Kimi 文档列出了原生视觉理解能力以及对视觉内容的支持。其视觉文档也指出，在支持的工作流中，Kimi K3 可以处理视频内容。

Kimi K3 是为哪些场景设计的？

月之暗面将这款模型定位于长周期编程、软件工程、知识工作、深度推理、研究、多模态任务以及基于智能体的工作流。

开发者能否通过 API 访问 Kimi K3？

可以。Kimi K3 已列入官方 Kimi API 平台，模型 ID 为 kimi-k3。该平台文档提供了对推理、工具调用、JSON 输出、结构化输出和上下文缓存的支持。

Kimi K3 可以本地运行吗？

本地部署取决于完整权重的可用性以及合适的推理软件和硬件。一个拥有 2.8 万亿参数的模型要求极高，因此大多数个人用户更可能通过托管服务或专门的基础设施来访问它。

相关工具

• Kimi：月之暗面用于研究、编程、演示和复杂知识任务的官方助手。
• Kimi API 平台：通过 API 访问 Kimi K3 及其他月之暗面模型的官方平台。
• Kimi Code：月之暗面的编程智能体与命令行开发环境。
• GitHub 上的月之暗面：托管月之暗面开源仓库和开发者项目的官方组织。
• Hugging Face 上的月之暗面：提供可下载的 Kimi 模型版本和集合的官方模型页面。

相关链接

• Kimi K3 官方快速入门：官方模型规格、架构总结和发布信息。
• Kimi K3 技术博客：月之暗面对 Kimi K3 功能和用例的介绍。
• Kimi API 模型列表：官方模型标识符、上下文限制和能力描述。
• Kimi K3 API 定价：当前 API 定价和受支持的 K3 功能。
• Kimi Code 模型配置：在 Kimi Code 中选择 Kimi K3 的文档。
• 路透社关于 Kimi K3 发布的报道：关于该模型规模、定位和市场背景的独立报道。

总结

Kimi K3 是月之暗面迄今为止最大的模型，它将 2.8 万亿参数与原生视觉理解能力以及 100 万 token 的上下文窗口相结合。它专为长周期编程、知识工作、研究、推理和多模态任务而设计。

该模型为开放模型树立了新的规模标杆，但参数数量本身并不能决定其实际价值。独立评估、推理要求、最终权重的可用性以及

实际可靠性同样至关重要。

此次发布也反映出中国开源模型生态背后日益增长的商业和技术动能。

Kimi K3的真正意义不仅在于其规模更大——更在于它将前沿规模建模、长文本、视觉和自主代理能力整合在一个可公开访问的系统中。