7月16日,月之暗面发布新一代模型Kimi K3。该模型参数规模达2.8万亿,是全球参数最大的开源模型,原生支持视觉理解,具备100万词元上下文窗口,面向软件工程、知识工作、深度研究、多模态理解等复杂任务优化,进一步提升了复杂任务的处理能力。

2.8万亿参数有多大?
你可能听过“参数”这个词,简单理解就是模型的脑细胞数量。脑细胞越多,能记住的东西就越多,处理复杂问题的能力也越强。
之前开源模型里最大的也就1万亿出头,K3直接干到了2.8万亿。什么概念?比上一代K2大了将近三倍。而且它是全球第一个参数破3万亿级别的开源模型——虽然准确说是2.8万亿,但大家都习惯叫它“3万亿级别”。
不过参数大不等于一定好用,关键看能不能把这么多“脑细胞”高效组织起来。

(图片来源:KIMI)
K3如何做到回答准确,响应快速?
第一个叫KDA注意力机制。可以想象成一个人读书:以前的方法是逐字逐句读,100万字的书要算100万次,特别慢。K3的方法是跳着读,只抓重点,速度飞快,而且重点还抓得挺准。
第二个叫注意力残差。这个更好理解——就像你在长长的走廊里传话,如果中间没有接力站,话传到后面就变样了。K3在每一层都加了一个“接力站”,让信息在模型深处也不会丢失。
这两个技术配合下来,K3比K2效率提升了2.5倍。也就是说,花同样的算力,K3能学到的东西多了一倍半。
896个专家,每次只叫16个干活
K3用的是MoE架构,通俗点说就是专家团模式。
这个模型里面有896个专家,但处理你的问题时,每次只激活16个最擅长的。好比你去一家大医院,医院有896个科室,但你感冒了只会被分到呼吸科,不会让所有科室的医生都来给你看病。
这么做的好处是:参数虽然大,但跑起来并不慢,因为每次只动了一小部分专家。这就是为什么K3虽然比K2大了近三倍,但响应速度并没有变慢太多。

实际应用强在哪里?
第一个是写代码。在Frontend Code Arena的评测里,K3拿了1679分,超过了 Claude的Fable 5版本。Claude在程序员圈子里口碑一直很好,K3能超过它,说明写代码这块确实有两下子。
具体强在哪?比如说你给它一个完整的项目代码库,它能自己理清各个文件之间的关系,然后完成一个需要改好几个文件的复杂需求,中间不需要你一步步引导。对于经常写代码的人来说,这就省了大把时间。
第二个是看图干活。K3原生支持看图片,不需要先转成文字再理解。比如说你给它一张软件界面的截图,它能直接看懂界面长什么样,然后帮你把对应的代码写出来。
做前端开发的同学应该懂这个痛点——以前要把设计稿的每个细节描述给AI听,描述的时间都够自己写一半了。现在直接截图丢过去就行。
100万上下文窗口能装多少?
100万token的上下文可容纳:一套中小型项目的完整代码、三本《三体》厚度的书籍、连续数小时的会议录音转文字。这意味着可将整个代码库一次性输入,让模型全局理解并精准修复bug,避免小上下文模型只看局部的局限。
何时可用?贵不贵?
K3已在Kimi Code、Kimi App、Kimi Work和开放平台同步上线。普通用户打开Kimi App即可免费体验。
开发者API调用价格为:输入2~20元/百万token(视缓存而定),输出100元/百万token,属于MoE大模型正常行情,适合专业场景。

(图片来源:KIMI)
完整权重将于7月27日前开源发布,届时可本地部署或微调。
如何快速上手?
若想用上K3能力又不想折腾配置,OpenClaw部署助手是不错的选择。它专为小白设计,全程可视化操作,无需敲命令。
部署分四步:
第一,点击下方卡片,下载安装OpenClaw部署助手;

好评率97%
下载次数:3438384 第二,点击「开始部署」,软件自动检测安装Node.js、Git等环境,下载核心程序并生成配置,全程有进度提示;

第三,配置Kimi K3模型。
方法1:获取API Key手动配置
如果你已经有Kimi开放平台的账号,或者想用自己的API额度,选这个。

去Kimi开放平台(Moonshot)申请一个API Key,复制那一串sk-开头的字符,回到部署助手的「AI模型」页面,粘贴进去保存就行。需要确认你的账号里有API额度,才能正常使用。

方法2:用软件内置的AI(推荐)
如果你不想注册平台、不想复制粘贴API、不想操心网络问题,直接选这个。

OpenClaw部署助手内置了超过25款主流大模型,涵盖国外(ChatGPT、Gemini、Claude)和国内(DeepSeek、Kimi、智谱GLM、豆包等)。你不需要挨个注册账号、申请API,也不用操心代理配置。想用Kimi K3?在软件里直接选;想切到DeepSeek试试?一键切换。

第四步,返回主菜单“首页”,启动服务,看到绿色运行状态后,点击「打开聊天」即可开始对话。


7月27日权重开放后,社区应该会有更多实测结果出来。到时候可以跑跑本地部署,看看在实际项目中的表现。有已经上手的朋友,欢迎分享实测体验。
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