Kimi K3
月之暗面推出的全球最大开放权重模型，拥有2.8万亿参数，支持100万token超长上下文窗口，采用MoE架构，专注长周期软件工程场景
核心事实
时间轴 (近 90 天)
Mistral Large 4 在 TerminalBench 上得分 28%，超过了 Kimi K3 和 QN 3.8 Max，后两者的模型规模都大于 Mistral Large 4。
在ChatGPT克隆版提示词实测中，Mistral Large 4的界面细节丰富，主题切换基本可用，但语音输入和模型选择出现问题；Kimi K3生成结果最好。
在深度软件工程测试中，Mistral Large 4不如Kimi K3，差距明显。
在缺少 xhigh 档位的 Anthropic 和 Bedrock 模型上，'xhigh' 现在映射为 'high'；在 DeepSeek、Kimi K3 和 Mistral GLM-5.3 上，'medium' 映射为 'low'。
受 'none' 降级逻辑影响的模型包括 GPT-6 系列、xAI grok-4.5 及之后版本、Groq 上的 GPT-OSS、Kimi K3、Perplexity、QuiverAI、Bedrock 上的 OpenAI gpt-oss 以及 Gemini 2.5 Pro。
据报道，Kimi K3.1在API请求中出现，7分钟后关闭；泄露信息显示其使用与Kimi K3相同的Tokenizer和聊天格式，但引入4个推理层级（低、中、高、最高，默认最高），支持图像输入。
NVIDIA的CentML团队在2.8万亿参数的Kimi K3大模型上实现了每用户每秒423个Token，在相同架构上速度提升1.68倍，得益于用CUDA DSL编写的解码内核和Mega Kernel Fusion技术，约12000行优化代码。
Kimi K3全线开放，主打长文本处理能力。
DeepSeek V4.1 Flash 在 Humanities Last Exam 上得分为 42，与 Kimi K3、GLM 5.3 持平；Terminal Bench 得分同样为 42。
Kimi K3 的 Extra High 和 Max 两档推理强度现在使用 max 参数，此前发送的 xhigh 设置会被该模型拒绝。
还有 40 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
Kimi K3由月之暗面（Moonshot AI）开发
75%已验证Kimi K3几乎可以确定采用了混合专家（MoE）架构
75%已验证Kimi K3 采用 MoE 混合专家架构，配置896个专家，每次激活16个
75%已验证Kimi发布的K3大模型参数规模接近3万亿（2.8万亿）
65%已验证月之暗面（Moonshot AI）由杨植麟于2023年创立，其Kimi系列以支持超长上下文著称，早期即具备200万字上下文处理能力
65%已验证Moonshot AI推出了2.8万亿参数的巨型开源模型Kimi K3，采用MoE架构
65%部分验证在 Minecraft 沙盒游戏生成对比中，Kimi K3 耗时 2.5 小时、成本 35 美元，DeepSeek V4.1 Flash 1017 耗时 1.5 小时、成本 80 美分，便宜近 44 倍。
70%待验证vLLM v0.27.0 对 Kimi K3 模型提供完整全栈支持，所有相关组件在同一版本中一次性落地
70%待验证模型剪枝可去除冗余参数以降低显存占用和计算量
60%待验证2.8T参数模型采用4-bit量化后，权重体积可能达到1.4TB以上
60%待验证Kimi K3采用混合专家架构（MoE），推理时只激活部分参数子网络以降低计算成本
60%待验证Mistral Large 4 在 TerminalBench 上得分 28%，超过了 Kimi K3 和 QN 3.8 Max，后两者的模型规模都大于 Mistral Large 4。
50%待验证在深度软件工程测试中，Mistral Large 4不如Kimi K3，差距明显。
50%待验证在ChatGPT克隆版提示词实测中，Mistral Large 4的界面细节丰富，主题切换基本可用，但语音输入和模型选择出现问题；Kimi K3生成结果最好。
50%待验证在缺少 xhigh 档位的 Anthropic 和 Bedrock 模型上，'xhigh' 现在映射为 'high'；在 DeepSeek、Kimi K3 和 Mistral GLM-5.3 上，'medium' 映射为 'low'。
50%待验证受 'none' 降级逻辑影响的模型包括 GPT-6 系列、xAI grok-4.5 及之后版本、Groq 上的 GPT-OSS、Kimi K3、Perplexity、QuiverAI、Bedrock 上的 OpenAI gpt-oss 以及 Gemini 2.5 Pro。
50%待验证据报道，Kimi K3.1在API请求中出现，7分钟后关闭；泄露信息显示其使用与Kimi K3相同的Tokenizer和聊天格式，但引入4个推理层级（低、中、高、最高，默认最高），支持图像输入。
50%待验证NVIDIA的CentML团队在2.8万亿参数的Kimi K3大模型上实现了每用户每秒423个Token，在相同架构上速度提升1.68倍，得益于用CUDA DSL编写的解码内核和Mega Kernel Fusion技术，约12000行优化代码。
50%待验证Kimi K3全线开放，主打长文本处理能力。
50%待验证DeepSeek V4.1 Flash 在 Humanities Last Exam 上得分为 42，与 Kimi K3、GLM 5.3 持平；Terminal Bench 得分同样为 42。
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