Kimi平台目前提供了K3·Max与K3集群·Max两个模型选项，两者并非升级关系，而是分别面向不同类型的任务场景。K3·Max定位为单体高强模型，适用于深度推理与长程编程；K3集群·Max则通过调度20多个子Agent实现批量任务的并行处理。

K3·Max的核心能力体现在单Agent的长程记忆与工具调用稳定性，支持超长上下文（1M token），可在单次会话内完成闭环推理。该模型适合需要持续观察与修正的复杂任务，例如通过截图与自然语言迭代开发3D游戏，或在无人工介入条件下优化GPU内核至指定性能指标。K3·Max不支持子Agent间的状态共享，且思考强度当前仅开放max一档，无法降档以节省token消耗。

K3集群·Max是Agent Swarm模式的落地形态，通过调度20多个子Agent并行执行同质任务。该模型适用于批量解析PDF、并发检索、多线程处理幻灯片内容等场景。用户需输入明确指令，例如“从这391个引力波事件链接中提取峰值信噪比、对应探测器、发布时间，每条结果单独成行，最后汇总成Markdown表格”。当指令中包含“每个”“全部”“批量”“分别”“并行”等关键词时，系统会自动触发Swarm调度；若指令模糊，则会退化为单Agent模式，无法发挥并行优势。

K3集群·Max目前仅接受标准输入格式，上传的PDF或幻灯片需已具备OCR识别文字，图片类文档无法直接接入Swarm流程。该模型不兼容终端工具调用，仅调度检索、解析、生成类原子任务，不接管本地执行环境。单次请求实际消耗额度可能是K3·Max的2.3倍，当批量数超过50时，Allegro会员额度会快速消耗。

用户需注意避免用K3集群·Max处理需要跨步骤依赖的任务，例如“先总结A文档，再用总结结果去B搜索，最后对比C论文”——此类链式逻辑会被强行切片，各子Agent互不知情，可能导致结果断裂。操作路径为：在Kimi网页或App中点击模型选择框，找到K3集群·Max并启用，随后输入明确指令并确认任务可被结构化拆解。