# Moonshot AI 發布 Kimi K3，支援原生多模態

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> 原作者：Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-07-28

> 原始來源：https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2081760186235289764

## 證據與延伸閱讀

- [Moonshot AI 發布 Kimi K3 支援原生多模態並釋出模型權重](http://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3) — 官方 Repository
- [首款開放權重的 3T 等級模型，在各項表現上達到前沿水準](http://kimi.com/blog/kimi-k3) — 官方文件

## 中文摘要

Moonshot AI 發布 Kimi K3，支援原生多模態。

Moonshot AI 官方近日在 [Kimi 官方部落格](https://www.kimi.com/blog/kimi-k3)與 [Hugging Face 專案頁面](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3)同步釋出 Kimi K3 的模型權重與[技術報告 PDF 檔案](https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/blob/master/k3_tech_report.pdf)。作為首款開放權重的 3T 等級模型（2.8 兆參數 MoE、100 萬 token 脈絡窗口），Kimi K3 在長時程程式開發、知識工作與推理表現上均達到前沿水準，並同步釋出底層堆疊的高效 attention 核心、MoE 通訊程式庫及執行大規模 Agent 環境的基礎設施。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/0e316af66efb8f22.jpg)
> Kimi K3 在 Coding 與 General & Visual Agents 領域展現前沿級表現，整體表現僅次於 Fable 5 與 GPT-5.6 Sol，並持續領先其他評測模型。

**核心架構與效能**
- 採用 Kimi Delta Attention（KDA）與 Attention Residuals（AttnRes）全新架構，改善跨序列長度與模型深度的資訊流動。
- 擴大 Mixture of Experts（MoE）稀疏度，配合 Stable LatentMoE 框架在 896 個專家模型中啟動 16 個專家。
- Quantile Balancing 讓專家配置直接由 router 分數的分位數決定，Per-Head Muon 獨立優化各個注意力頭，SiTU 改善啟動控制、Gated MLA 提升注意力選擇性；這些結構性改動配合精煉的訓練與資料配方，相較於 Kimi K2 帶來約 2.5 倍的整體擴展效率提升。
- 另自 SFT 階段起導入量化感知訓練，採 MXFP4 權重搭配 MXFP8 啟動值。

**應用與部署管道**
- Kimi K3 支援 Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code 與 Kimi API。
- 建議在具備 64 個以上加速器的超級節點（supernode）配置上部署，以發揮高頻寬通訊優勢。
- 官方同時列出限制：K3 對 agent harness 是否完整回傳歷史思考內容相當敏感，缺漏時生成品質可能極不穩定；也可能過度主動、代使用者做出非預期決策；整體使用體驗仍與 Claude Fable 5 及 GPT-5.6 Sol 有明顯差距。

## 媒體內容

**Kimi K3 在 Coding 與 General & Visual Agents 領域展現前沿級表現，整體表現僅次於 Fable 5 與 GPT-5.6 Sol，並持續領先其他評測模型。**

**數據表（1）DeepSWE**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| GPT-5.6 Sol | 73.0 |
| Fable 5 | 70.0 |
| Kimi K3 | 67.5 |
| GPT-5.5 | 67.0 |
| Opus 4.8 | 59.8 |
| GLM-5.2 | 46.2 |

**數據表（2）Terminal-Bench 2.1**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| GPT-5.6 Sol | 88.8 |
| Kimi K3 | 88.3 |
| Fable 5 | 88.0 |
| Opus 4.8 | 84.6 |
| GPT-5.5 | 83.4 |
| GLM-5.2 | 82.7 |

**數據表（3）FrontierSWE**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Fable 5 | 86.6 |
| Kimi K3 | 81.2 |
| GPT-5.6 Sol | 71.3 |
| GLM-5.2 | 67.3 |
| Opus 4.8 | 66.7 |
| GPT-5.5 | 64.9 |

**數據表（4）Kimi Code Bench 2.0 (Internal)**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Fable 5 | 76.9 |
| Kimi K3 | 72.9 |
| Opus 4.8 | 71.7 |
| GPT-5.5 | 69.8 |
| GPT-5.6 Sol | 64.8 |
| GLM-5.2 | 64.2 |

**數據表（5）ProgramBench**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Kimi K3 | 77.8 |
| GPT-5.6 Sol | 77.6 |
| Fable 5 | 76.8 |
| Opus 4.8 | 71.9 |
| GPT-5.5 | 70.8 |
| GLM-5.2 | 63.7 |

**數據表（6）SWE-Marathon**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Kimi K3 | 42.0 |
| Opus 4.8 | 40.0 |
| GPT-5.6 Sol | 39.8 |
| Fable 5 | 35.0 |
| GPT-5.5 | 14.8 |
| GLM-5.2 | 13.0 |

**數據表（7）GDPval-AA v2 Elo**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Fable 5 | 1747 |
| GPT-5.6 Sol | 1736 |
| Kimi K3 | 1686 |
| Opus 4.8 | 1593 |
| GLM-5.2 | 1510 |
| GPT-5.5 | 1491 |

**數據表（8）BrowseComp**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Kimi K3 | 91.2 |
| GPT-5.6 Sol | 90.4 |
| Fable 5 | 88.0 |
| GPT-5.5 | 84.4 |
| Opus 4.8 | 84.3 |

**數據表（9）AutomationBench**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Kimi K3 | 30.8 |
| GPT-5.6 Sol | 29.7 |
| Fable 5 | 29.1 |
| Opus 4.8 | 27.2 |
| GPT-5.5 | 22.7 |
| GLM-5.2 | 12.9 |

**數據表（10）JobBench**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Fable 5 | 57.4 |
| Kimi K3 | 54.3 |
| Opus 4.8 | 48.4 |
| GPT-5.6 Sol | 45.4 |
| GLM-5.2 | 43.4 |
| GPT-5.5 | 38.3 |

**數據表（11）CharXiv (RQ) w/ tool**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Fable 5 | 93.5 |
| Kimi K3 | 91.3 |
| Opus 4.8 | 89.9 |
| GPT-5.6 Sol | 89.1 |
| GPT-5.5 | 89.0 |

**數據表（12）Zerobench w/ tool (Pass@5)**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| Fable 5 | 46.0 |
| Kimi K3 | 41.0 |
| GPT-5.5 | 41.0 |
| GPT-5.6 Sol | 35.0 |
| Opus 4.8 | 34.0 |

## 標籤

研究論文, 開源專案, 新產品, LLM, VLM, Kimi, Moonshot AI