关键事实
Kimi K3 于 7 月 16 日上线：2.8 万亿总参数的 MoE 架构，每 token 只激活 896 个专家中的 16 个（约 1.8%），上下文窗口 100 万 token，原生支持视觉输入。此前它以匿名 checkpoint 形式在 Arena.ai 前端编码榜（Frontend Code Arena）参与盲测，揭盲后以 1679 分排名第一，高于 Claude Fable 5（1631）和 GPT-5.6 Sol（1618），在 7 个前端任务类目中拿下 6 个头名——相比 Kimi K2.6 的第 18 名跳升 17 位。API 定价为输入 $3/M（缓存命中 $0.3/M）、输出 $15/M。
「开放」还差最后一步
需要区分的是：Arena 名次来自第三方平台投票，而 Terminal-Bench 2.1 的 88.3 分等其余成绩目前均为 Moonshot 自报，有第三方发布日评测给出了不同排序，待 7 月 27 日随权重一同发布的技术报告验证。许可证条款也尚未公布——「开放权重」最终开放到什么程度还是未知数。另据 Artificial Analysis 的独立综合评估，K3 智能水平与 Opus 4.8、GPT-5.5 相当，仍低于 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。
影响判断
如果权重如期放出，这将是开源阵营首次把 3 万亿参数级模型摆上桌面，对自建推理的团队是新选项也是新门槛：社区估算量化版也需要约 650GB–1TB 内存。更现实的参考意义在编码赛道——K3 登顶的恰好是 Gemini 3.5 Pro 这次跳票卡壳的科目，中国开源模型在细分能力上与闭源旗舰的差距正在按月缩小。
via: Moonshot AI 官方发布、Tom's Hardware、Arena.ai 榜单（2026-07-16）