编辑 | 王凤枝

这大概是国产大模型第一次，照着美国头部产品的价目表来定价。15美元一百万token，跟Claude Sonnet 5一个价。

7月16日晚，月之暗面发布了Kimi K3：2.8万亿参数、100万token上下文、原生多模态，目前全球参数最大的开源模型。

K3已经同步上线网页端、手机App、Kimi Work、KimiCode和API，企业版也开放了。目前默认只提供最高思考强度，低、高档位后续再更新。

上线不到一天，K3就以1679分登顶Arena.ai前端代码竞技场，超过了Claude Fable 5的1631分和GPT-5.6 Sol的1618分。

价格方面，每百万缓存命中输入token 0.30美元，未命中输入3美元，输出15美元。后两项跟Anthropic Sonnet 5一模一样。

中国大模型，第一次照着美国大模型的价目表收钱。

一、从第18名到第1名

先说说这张榜单到底是怎么回事。

Arena的前端代码竞技场，不是实验室里算出来的分数。它用的是Elo对战机制，跟国际象棋排名是同一套逻辑：真实开发者提交真实的编程任务，两个匿名模型各交一份答案，开发者盲选哪份更好。投票的人，根本不知道自己在给谁投票。

因为模型身份被隐藏，这种盲测能减少品牌和先入印象对投票的影响，比厂商自报的榜单更接近真实用户的偏好。

7月16日，K3在这张榜单上首秀：1679分，直接第一。Claude Fable 5，1631分，第二。GPT-5.6 Sol，1618分，第三。

在K3发布前的榜单快照里，月之暗面的上一代模型K2.6，大概排在第18位。

一代产品，跳了17个位次。

这个跳级的家伙，到底什么来头？

先看体量。2.8万亿总参数，是上一代1万亿的近三倍。开放权重模型的体量纪录，之前由DeepSeek V4 Pro的1.6万亿保持，这次直接高出四分之三。按月之暗面自己的说法，过去十二个月里，有九个月，开放模型的尺寸上限都是Kimi在守。

它是一个混合专家模型，896个专家里每次只激活16个，不是所有参数同时干活，谁的活谁上。上下文窗口100万token，大概对应75万个单词，足以一次处理大型代码库、长文档或多份研究材料，实际能装多少取决于代码和文档的结构。原生支持视觉能力，可以结合截图和视觉反馈完成任务。

架构上的两项更新，最新推文给过两个数字：Kimi Delta Attention（KDA），在百万token场景下最高带来6.3倍解码加速；Attention Residuals（AttnRes），用不到2%的额外计算，换取约25%的训练效率提升。最新发布文章里另有一笔总账：同样的算力，K3把它变成智能的效率，是上一代的2.5倍。三个数字都出自月之暗面自己，独立验证要等权重公开之后。

所有这些改动，都冲着同一件事去：长程编程，让模型自己翻仓库、调工具、看报错、改代码，连续工作几小时不用人管。

前端代码榜第一，就是这套设计交出的第一份成绩单。

而且不止这一张。据Axios报道，在Arena更大盘的文本排名里，K3同样压过了Opus 4.8的标准版，并跟GPT-5.6 Sol打平。几周之前，Opus 4.8还是一个站在行业最前沿的模型。

今年1月，月之暗面完成5亿美元C轮融资，估值43亿美元。据报道，这笔钱主要用于扩充算力和推进K3的研发。

月之暗面承诺，7月27日之前公开全部模型权重。

二、最新很冷静

热搜在狂欢，最新公告却在泼冷水。

月之暗面自己的发布文章里，白纸黑字写着一句大多数厂商绝不会写的话：

"其整体性能仍落后于最强的闭源模型Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。"

第一还不是我们。

但除了那两个，全都赢了。

不过有个前提：这些自测并非全部在同一种智能体框架下完成，不同的基准分别用了KimiCode、Claude Code或Codex。条件没有完全对齐，这些成绩更适合看趋势，当不成严格的裸能力对比。

第三方数据很快跟上。独立评测机构Artificial Analysis给K3的智能指数打出57分：低于Claude Fable 5（60分）和GPT-5.6 Sol（59分），高于Opus 4.8（56分）。

数据比最新还诚实。

在衡量真实工作能力的GDPval v2上，K3的Elo冲到1668，上一代K2.6只有1190。在模拟办公自动化流程的评测上，K3直接拿了第一。它还比上一代少用21%的token跑完了全部测试，分数反而高出13分。

但Artificial Analysis也补了一刀：K3的答题准确率从33%涨到了46%，幻觉率却从39%涨到了51%。

它答对了更多问题，它也编造了更多答案。

更准确地说：它变得更敢答了。知道的，答得更多；不知道的，也更倾向于硬着头皮往下写，而不是承认不知道。

还需要交代一句：这组数字，是K3和上一代的纵向对比。横向的坐标，Fable 5们在同一口径下的幻觉率，报道里没有给出。51%算行业常态，还是明显偏高，暂时没有答案。

发布公告里还有一个容易被划过去的细节：在K3研发后期，团队大部分的GPU内核优化工作，是由一个早期版本的K3自己完成的。这个模型，参与了制造它自己。

用AI写底层计算代码，行业里早有先例。但它的分量在于：在2.8万亿参数这个体量上，自己造零件，自己用。

三、一只25美分的鹈鹕

榜单之外，民间的手工评测也在同步进行。

老牌开发者西蒙·威利森（Simon Willison）的保留节目，是让每个新模型画"一只骑自行车的鹈鹕"。K3画得不错：鹈鹕戴着红围巾，橙色脚蹬踩着踏板，身后拖着速度线。

但这只鹈鹕花了25美分。

95个输入token，换来16658个输出token，其中13241个是"思考"。一只鹈鹕，当然不算标准化的成本测试。但它直观暴露了一个问题：K3目前只有一个思考档位，顶格。它不会省着想。

一位叫Max Blade的开发者，用K3写了一局网页游戏。30多分钟，一条提示词，烧光了整整20美元的订阅额度。这位开发者的结论分裂得很诚实：

"贵，而且很慢。但是天哪……这个输出里真的有Fable 5那种魔法。"

另一位开发者LASCHUK做了个更狠的对照实验：单条提示词克隆苹果正式首页，一次成型，不给任何帮助。

K3做完，花了0.44美元。Fable 5做完，花了0.94美元。

要知道，Fable 5的定价是每百万token收10美元和50美元，全市场最贵。K3用不到一半的钱，交出了同样的活。LASCHUK的问题很扎人：

"那我多付的那部分溢价，到底买的是什么？"

画只鹈鹕，25美分。写一局游戏，20美元。克隆苹果正式，0.44美元。同一个模型，三张账单。K3的成本不取决于标价，取决于它在每个任务里想多久。

四、争的不是强不强，是值不值

现在说回价格。

K2.6的定价是输入0.95美元、输出4美元。K3直接跳到3美元和15美元，翻了三倍多。Simon Willison认为，这是中国AI实验室迄今发布的最昂贵模型之一。

这个价格，可以有两种读法。往姿态读，是主动对标美国头部模型的价目表；往成本读，2.8万亿参数加顶格思考，token消耗摆在那里，最新自己都说是靠新架构和缓存优化才把价格压到"有竞争力"的水平。哪种成分更大，外人分不清。但对用户来说结果一样：便宜，不再是它的卖点。

按Artificial Analysis的口径，K3跑完一个任务平均花0.94美元，和GPT-5.6 Sol的1.04美元同一个档位，只有Opus 4.8的一半。但在开放权重阵营内部，它贵得刺眼，同样的活，GLM-5.2只要0.32美元，DeepSeek V4 Pro只要4美分。当然，这些对比只是量级参考，实际成本还受缓存命中率、输出长度和思考token量的影响。

最早一批开发者的评价，迅速分化。

主流编程智能体Cline的最新账号说，这是"开放权重模型改变游戏规则的里程碑"，benchmark追平GPT-5.6和Fable 5，价格却停在Sonnet 5的水平。

反对的声音更直接。"以现在这个定价，它属于垃圾桶。"一位用户写道。另一位自己算了笔账，算得比三倍多还狠："五倍的价钱。Moonshot，我们这是在干什么？这个模型一旦不拼价格，基本就不抗打。"

还有人在给狂热降温。开发者丹·麦卡蒂尔（Dan McAteer）泼得最冷："K3不是Fable级别的。抱歉了各位。"这位开发者提醒：很多开源模型的基准测试成绩，通常好于真实使用表现；Fable 5.1据传已经就绪；GPT-6也比想象中近。结论是，中国还落后4到5个月，美国的实验室不需要那么慌。

几派吵成一团。但所有人都没有否认同一个前提：K3够强，强到可以坐上牌桌。

争论的从来不是它配不配坐下，而是它坐下之后收的台费。

一年前，没有人会跟一个中国模型认真讨论"值不值这个价"。

能被讨价还价，就已经是变化。

五、美国开始重新计算领先时间

Axios在报道里用了两个词：科技圈的"敬畏"，和硅谷与华盛顿的"警报"。

Mozilla的CTO拉菲·克里科里安（Raffi Krikorian）说得更直白："现在，这就是一个中美竞争的问题。"

给出的论据很经济学。据Axios转述，在克里科里安看来，美国AI实验室的CEO们正在华盛顿游说限制开放权重模型，一个由中国公司领跑的类别，而这个动作本身就说明，他们已经把这条技术路线当成了重要的产业和政策变量。

游说的动机当然不止一个：安全、商业、地缘，都可能在里面。但不管哪个占主导，结果都一样，开放权重模型已经被当作需要管控的力量。

真正被反复掂量的，是时间差。

一条日语推文里的测算是这样的：过去大家说中国模型落后美国6个月，现在看，只剩1.5个月左右。X用户Jukan的结论更进一步：K3可能是第一个把与美国头部闭源模型的差距缩到3个月以内的模型。

最保守的麦卡蒂尔，给的数字是4到5个月。

注意这个区间。1.5个月、3个月、4到5个月，这些数字都不是严谨测量，是一个个主观判断。

但讨论的单位，已经从"年"缩短到"月"。这本身反映的，是外界对中国模型进步速度的重新判断。

也需要诚实说一句：K3上线才几十个小时，所有第三方数据都来自最早一批测试，病毒式传播的演示可能夸大它在真实工作里的稳定性。权重要到7月27日才公开，在那之前，没有人能把这个2.8万亿参数的庞然大物搬回家亲手验证，包括它的美国同行。

K3的发布时间，恰好临近2026世界人工智能大会在上海开幕。这也让这次发布，获得了超出一次产品上线的产业和政策关注。

六、被讨价还价，是上了牌桌才有的待遇

回到开头那句话。

中国模型的"白菜价"标签，在K3这里开始失效。

对用惯了低价中国模型的开发者，这是个坏消息。但对月之暗面，这可能恰恰是它要的结果。当所有人都在争论你值不值15美元的时候，就没有人再问你做不做得到了。

K2.6便宜，没人算它值不值。

K3贵了，全世界都在帮它算账。

被讨价还价，是上了牌桌才有的待遇。