Kimi K3 النسخة مفتوحة المصدر

• 1. ملخص (636 حرفًا)

  في 16 يوليو 2026، أصدرت شركة Beijing Dark Side of the Moon Technology Co., Ltd. Kimi K3، وهو نموذج كبير مفتوح المصدر بمقياس إجمالي للمعلمات يبلغ 2.8 تريليون. هذا هو حاليًا النموذج مفتوح المصدر الذي يحتوي على أكبر المعلمات في العالم. تصدرت قائمة برمجة الواجهة الأمامية لـ Frontend Code Arena بـ 1679 نقطة، متجاوزة Claude Fable 5 وGPT-5.6 Sol. تم تصميم K3 استنادًا إلى آلية الانتباه الخطي الهجين KDA المطورة ذاتيًا وتقنية الانتباه المتبقي. وهو يدعم في الأصل الفهم البصري ويحتوي على نافذة سياقية تحتوي على مليون رمز مميز. تم تحسينه خصيصًا لسيناريوهات المهام المعقدة مثل البرمجة طويلة المدى والعمل المعرفي والبحث المتعمق والفهم متعدد الوسائط. إنه يُظهر أداءً متطورًا في برمجة التحمل ومهام العميل، لكن ذكائه الشامل الشامل لا يزال متخلفًا عن أقوى النماذج مغلقة المصدر.

• 2. خلفية المنتج (1267 حرفًا)

  تأسست Moonshot AI في عام 2023 ويقع مقرها الرئيسي في بكين. إنها شركة ناشئة تعمل بالذكاء الاصطناعي وتستثمر فيها شركة علي بابا وشركة هونج كونج لإدارة الاستثمارات المحدودة (هونج كونج للاستثمار). كان المؤسس، يانغ تشيلين، أستاذًا مساعدًا سابقًا في معهد المعلومات المتقاطعة بجامعة تسينغهوا. ويأتي الأعضاء الأساسيون في الفريق من أفضل الجامعات مثل جامعة تسينغهوا وبكين وشركات التكنولوجيا مثل جوجل وميتا.   ظل Kimi K3 قيد التطوير منذ أكثر من عام وهو الوريث الرسمي لـ Kimi K2 (الذي تم إصداره في يوليو 2025). وفي غضون ذلك، تم أيضًا إصدار إصدارات متكررة مثل K2.5 وK2.6 وK2.7 Code. لا يحقق إصدار K3 قفزة نوعية في مقياس المعلمات فحسب - حيث قفز من مستوى تريليون K2 إلى 2.8 تريليون - ولكنه يقدم أيضًا ثلاثة ابتكارات رئيسية في البنية الأساسية: آلية الاهتمام الخطي الهجين KDA (Kimi Delta Attention)، وتقنية الانتباه المتبقي (Attention Residuals)، ومُحسِّن Moon Clip من الدرجة الثانية.   ومن الجدير بالذكر أن إطلاق Kimi K3 تسبب أيضًا في حدوث عاصفة في الصناعة. اتهم مايكل كراتزيوس، مدير مكتب البيت الأبيض لسياسة العلوم والتكنولوجيا، شركة Dark Side of the Moon بتطوير K3 من خلال استخلاص نموذج Anthropic's Fable على وسائل التواصل الاجتماعي، وهدد بفرض عقوبات وقائمة كيانات. كما انتقدها دين بول، رئيس المستقبل الاستراتيجي في OpenAI، علنًا، واصفًا إياها بـ "قوة التباطؤ". أجاب Huang Zhenxin، رئيس قسم Dark Side of the Moon Enterprise، بوضوح أن جوهر قفزة أداء K3 يأتي من الابتكار المعماري الأصلي الأساسي وليس نسخة مقطرة من النموذج الحالي. كما صرح العديد من وسائل الإعلام الموثوقة والباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي علنًا أن الاتهام يفتقر إلى أساس فني.

• 3. وظائف المنتج وتجربة الاستخدام (1690 حرفًا)

  تركز القدرات الأساسية لـ Kimi K3 على الاتجاهات التالية. الأول هو القدرة على البرمجة، وهو مجالها الواعد. في قائمة رموز الواجهة الأمامية لـ Frontend Code Arena، يحتل K3 المركز الأول برصيد 1679 نقطة، متجاوزًا Claude Fable 5 (1631 نقطة) وGPT-5.6 Sol (1618 نقطة). تنقسم تجربة البرمجة الفعلية إلى سيناريوهين: الأول يتم استخدامه من خلال أداة Kimi Code الطرفية، التي تدعم تبديل أوامر /model، وهي مناسبة لمهام البرمجة المستمرة طويلة المدى؛ يتم استدعاء الآخر من خلال Kimi API، وهو متوافق مع OpenAI SDK ويبلغ سعره 0.3 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز مميز لزيارات ذاكرة التخزين المؤقت، و3 دولارات أمريكية للمدخلات المفقودة، و15 دولارًا أمريكيًا للمخرجات.   والثاني هو قدرات معالجة المهام لمسافات طويلة. وتشمل الحالات التي تم عرضها رسميًا إكمال تصميم الرقاقة وتحسينها بشكل مستقل لمدة 48 ساعة متتالية، وإعادة إنتاج العلاقة العالمية I-Love-Q في مجال الفيزياء الفلكية الحاسوبية في حوالي ساعتين. يمكن لـ K3 إكمال المهام الهندسية طويلة المدى بشكل مستمر، وفهم قواعد الأكواد الكبيرة ومعالجتها، وتنسيق استخدام الأدوات الطرفية مع الحد الأدنى من الإشراف البشري.   والثالث هو قدرات الفهم متعدد الوسائط. يدعم K3 أصلاً الإدخال متعدد الوسائط للصور والنصوص. إنه ليس برنامج تشفير مرئيًا إضافيًا، ولكنه فهم بصري أصلي حقيقي. وهذا يعني أنه يمكنه التعامل مع إدخال النصوص والصور والفيديو في وقت واحد.   هناك أربع طرق لاستخدام API. قم بالدردشة مباشرة ومجانًا من خلال تطبيق Kimi للجوال (iOS/Android/HarmonyOS). يوفر إصدار سطح المكتب من Kimi Work 3.1.0 والإصدارات الأحدث دعمًا لمشهد العمل. تستهدف أداة Kimi Code الطرفية المبرمجين. تستهدف منصة Kimi API المطورين ومستخدمي المؤسسات. يوفر المسؤول أيضًا إصدار مؤسسة Kimi Enterprise، والذي يوفر حماية خصوصية البيانات ووظائف إدارة الأعضاء.   من منظور تجربة المستخدم الفعلية، يقدم مطورو ومبرمجو الواجهة الأمامية عمومًا تقييمات عالية ويعتقدون أن K3 "يفهم غرض التصميم بدقة" في إنشاء كود الواجهة الأمامية واستعادة واجهة المستخدم. ومع ذلك، فإن ردود فعل المستخدمين العاديين مستقطبة - حيث يشعر بعض الأشخاص أنها أفضل بالفعل في تحليل النصوص الطويلة المعقدة، بينما يشتكي آخرون من "عدم وجود فرق كبير في المحادثات اليومية".

• 4. التسعير ونموذج الأعمال (1336 حرفًا)

  يقع تسعير API الخاص بـ Kimi K3 في أعلى النماذج الرئيسية في الصين - يبلغ الإنتاج 15 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز، أي ما يقرب من 100 يوان صيني. ويبلغ سعر الجيل السابق K2.6 4 دولارات، وقد زاد بما يقرب من 3 مرات. سعر الإنتاج للنموذج المحلي المماثل GLM-5.2 هو 4.4 دولار أمريكي.   ومع ذلك، فإن البيانات المهمة التي قدمها المسؤول هي: في سيناريوهات البرمجة، يمكن أن يتجاوز معدل ضربات ذاكرة التخزين المؤقت 90%، وبالتالي فإن الإنفاق الفعلي أقل بكثير من السعر المدرج. تبلغ تكلفة إدخال ذاكرة التخزين المؤقت 0.3 دولارًا فقط لكل مليون رمز مميز. وفقًا للمسؤولين، فإن هذا النظام الذي يعتمد على بنية الاستدلال المنفصلة لـ Mooncake يجعل K3 فعالاً للغاية من حيث التكلفة في سيناريوهات البرمجة عالية التردد.   وأوضح هوانغ زينكسين، رئيس Dark Side of the Moon Enterprise Business، أنه لا ينبغي تصنيف النماذج مفتوحة المصدر والنماذج الصينية الكبيرة على أنها منخفضة السعر. "لقد قمنا ببناء نموذج على مستوى SOTA يمكنه أيضًا مطابقة الأسعار التجارية المعقولة." تُظهر حسابات التحليل الاصطناعي أن تكلفة المهمة الواحدة لـ Kimi K3 تبلغ حوالي 0.94 دولارًا أمريكيًا، وهو قريب من 1.04 دولار أمريكي لـ GPT-5.6 Sol. أنها ليست أرخص بكثير مما يبدو على السطح.   من ناحية المستهلك، تتضمن النسخة المجانية من Kimi حصة معينة من K3، وتنقسم العضوية المدفوعة إلى مستويات متعددة، تصل إلى 699 يوان/شهر. أبلغ بعض المستخدمين أنه تم استخدام 20% من حصتهم في يوم واحد، مما يعني أنه لا يمكن تجاهل التكلفة التي يتحملها المستخدمون بكثرة.   يقول Dark Side of the Moon إنه سيلتزم بالمسار مفتوح المصدر. تم إصدار أوزان النموذج الكامل قبل 27 يوليو 2026 بموجب ترخيص MIT المعدل. بالنسبة لعملاء المؤسسات الذين لديهم احتياجات النشر والضبط الخاصة، يعد المصدر المفتوح خيارًا عالي القيمة.

• 5. مراجعات المستخدم (988 حرفًا)

  التعليقات الإيجابية تركز بشكل رئيسي على ثلاثة جوانب. أولاً، الخبرة في سيناريوهات البرمجة ممتازة، وتوليد كود الواجهة الأمامية عالي الجودة، وهدف التصميم مفهوم بدقة. أجرى مؤسس Vercel Guillermo Rauch أيضًا اختبارًا وتحققًا فعليًا. ثانيًا، قدرتها على معالجة النصوص الطويلة والمهام الطويلة رائعة. أبلغ المستخدمون أنه عند وضع عشرات الصفحات من المستندات في ملخص، يمكن لـ K3 استخراج المعلومات الأساسية بدقة، والطرح بشكل استباقي، و"البدء في الحصول على حكم أفضل". ثالثًا، تعتبر قدرات الأتمتة في السيناريوهات المهنية (التحليل المالي، ومراجعة العقود، وأبحاث الصناعة) مرضية. استخدمه بعض المستخدمين للعثور على بنود التجديد التلقائي المخفية في العقود.   المراجعات السلبية واضحة أيضًا. الشكوى الأكثر شيوعًا هي سرعة الاستجابة البطيئة - مهمة مماثلة، Claude Fable 5، استغرقت 3.5 دقيقة، بينما استغرق K3 12 دقيقة. استجابة واجهة برمجة التطبيقات (API) أقل من متوسط ​​الفئة. ثانيا، الأسعار مرتفعة. من K2.6 إلى K3، ارتفع سعر الإنتاج ثلاث مرات تقريبًا. مرة أخرى، هناك مشكلة "الإفراط في التفكير". أفاد بعض المستخدمين أن K3 ستقوم بتوسيع نطاق المهام بمبادرة منها بنوايا غامضة، مما يزيد من تكاليف إعادة العمل. هناك أيضًا تعليقات المستخدمين بأنه لا يمكن الشعور بتحسن كبير في سيناريوهات الإضاءة اليومية.

• 6. تقييم الصناعة (1223 حرفًا)

  أشادت وسائل الإعلام الصناعية به بشكل عام. وقد فسرت صحيفة إيكونوميك ديلي هذا الأمر باعتباره عقدة جديدة للنماذج الضخمة في الصين للتحرك نحو قوة التسعير. ويعتقد تقرير بحثي صادر عن بنك جولدمان ساكس أن النماذج الكبيرة الصينية دخلت في السابق السوق العالمية بناءً على أداء التكلفة بشكل أساسي، وفي المستقبل قد تعتمد على القدرات المتطورة لدخول سير العمل الأساسي للمطورين العالميين. يشعر مورجان ستانلي بالقلق من أن سعر API لـ Kimi K3 عند مستوى عالٍ بين أفضل النماذج في الصين، ويعتقد أن الأسعار الأعلى لها أهمية إيجابية لهيكل سوق النماذج الكبيرة.   مجتمع التكنولوجيا منقسم. يعتقد بعض المطورين أنها "نقطة تحول لنموذج مفتوح المصدر في مجال البرمجة" لأنها المرة الأولى التي يتفوق فيها نموذج مفتوح المصدر تمامًا على جميع نماذج المصدر المفتوح في منافسة كود الواجهة الأمامية. يعتقد البعض الآخر أن Benchmark ينتمي إلى Benchmark، وأن "البطء والتكلفة" في الاستخدام الفعلي هي تكاليف موضوعية لا يمكن تجنبها. وأشار بعض خبراء الصناعة أيضًا إلى أن القيمة الحقيقية لـ K3 لا يتم اختبارها فقط على الجانب C، ولكنها ستكون بمثابة نموذج أساسي لتمكين عدد كبير من المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم. بعد أن تكون أوزان النماذج مفتوحة المصدر، لا يحتاج عدد كبير من الشركات المحلية إلى تدريب نماذج كبيرة من الصفر.   وفيما يتعلق بأسواق رأس المال، شهدت أسهم الذكاء الاصطناعي الأمريكية موجة من الانخفاضات بعد إصدار K3، مما يعكس مخاوف المستثمرين من أن النماذج المتطورة مفتوحة المصدر قد تؤثر على قدرات التسعير مغلقة المصدر. ترك Elon Musk تعليقين حول "مثير للإعجاب" في التعليقات ذات الصلة، وأدرج K3 كهدف رئيسي لـ Grok 4.6.

• 7. الخلافات والمخاطر (1248 حرفًا)

  كانت تهمة التقطير هي الجدل الرئيسي. لقد وجه البيت الأبيض هذا الاتهام بشكل مباشر، لكن الخبراء الفنيين يعتقدون بشكل عام أن هذا الاتهام لا يمكن الدفاع عنه. كتب خبير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الأمريكي ناثان لامبرت علنًا أن الأشخاص الذين يعتقدون أن مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية قادرة على إنتاج نماذج ممتازة ببساطة عن طريق سرقة الملكية الفكرية "حان وقت الاستيقاظ". كما اعترف رئيس OpenAI للمستقبل الاستراتيجي Dean Ball في المنشور المثير للجدل بأن أداء K3 لا يمكن تحقيقه عن طريق التقطير.   ومن حيث المخاطر الفنية، فإن بطء سرعة الاستدلال للنموذج هو أبرز عيوبه حاليًا. بالنسبة لبيئات الإنتاج التي تتطلب أوقات استجابة سريعة، قد لا يكون K3 هو الخيار الأفضل. بالإضافة إلى ذلك، يميل النموذج إلى "الإفراط في التفكير" ويميل إلى توسيع نطاق المهام بشكل استباقي دون تعليمات صريحة، مما يشكل مخاطر في السيناريوهات التي تتطلب رقابة حدودية صارمة.   هناك مشكلات حقيقية تتعلق بالامتثال وأمن البيانات. تتم معالجة البيانات الموجودة في خدمة استضافة Kimi داخل الصين، وهو أمر مهم بالنسبة للمستخدمين في الخارج الذين لديهم قيود على تصدير البيانات. على الرغم من أنه يمكن نشر أوزان المصدر المفتوح محليًا بعد الإصدار، إلا أن عتبة النشر لنموذج المعلمة البالغ 2.8 تريليون مرتفعة للغاية - التوصية الرسمية هي تكوين عقدة فائقة تضم أكثر من 64 مسرعًا، وهو أمر لا يمكن تحمله بشكل أساسي للمؤسسات والأفراد العاديين.   كما أن مشكلة الوهم النموذجي لم يتم حلها بالكامل. اعترف Huang Zhenxin نفسه بأن "الهلوسة لا يمكن القضاء عليها بالكامل". ومع ذلك، فقد خفضت K3 حدوثها بشكل كبير وتتطلب وكيلًا فرعيًا لمدقق الحقائق في بنية Agent Swarm للتحقق الثانوي.

• 8. المجموعات القابلة للتطبيق واقتراحات الاستخدام (1081 حرفًا)

  الأشخاص المناسبون لاستخدام Kimi K3 هم: مطورو الواجهة الأمامية والمهندسون المتكاملون، وخاصة الفرق المشاركة في تطوير واجهة المستخدم المعقدة وهندسة الواجهة الأمامية؛ المهندسون والباحثون العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى برمجة آلية طويلة الأمد؛ المحللون الماليون وباحثو الصناعة والباحثون العلميون، الذين يتعاملون مع المستندات الكبيرة جدًا ويقومون بإجراء سيناريوهات بحثية متعمقة طويلة المدى؛ يمكن لعملاء المؤسسات الذين لديهم متطلبات نشر خاصة إجراء الضبط الدقيق والنشر المحلي بعد أن تكون الأوزان مفتوحة المصدر.   الأشخاص غير المناسبين للاستخدام الفوري هم: المستخدمون العاديون الذين يحتاجون فقط إلى أسئلة وأجوبة بسيطة يوميًا وكتابة النصوص (العديد من النماذج ذات الأسعار المعقولة كافية)؛ مستخدمو بيئة الإنتاج الذين يحتاجون إلى سرعة استجابة عالية للغاية؛ المطورون الأفراد الذين ليس لديهم ميزانية كافية أو موارد GPU، وعتبة النشر الذاتي مرتفعة جدًا.   فيما يتعلق بتوصيات الاستخدام، يمكنك اعتماد استراتيجية متعددة الطبقات: استخدم K3 لـ 15%-20% من المهام المعقدة (برمجة الدورة الطويلة، والوكلاء متعددي الخطوات، والتحليل المتعمق للمستندات الطويلة)، واستخدام نماذج أخف مثل K2.7 Code أو DeepSeek V4 Pro للمهام اليومية البسيطة عالية التردد. يمكن أن يؤدي تحسين استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) استنادًا إلى إستراتيجيات التخزين المؤقت إلى تقليل التكاليف بشكل كبير.

• 9. تلخيص (505 حرفًا)

  يعتبر Kimi K3 منتجًا تاريخيًا. إنه يسمح للتسمية "نموذج مفتوح المصدر" بالتنافس حقًا مع أفضل النماذج مغلقة المصدر لأول مرة. إن اختراقاتها في البرمجة والمهام بعيدة المدى حقيقية، كما أنها أحدثت تداعيات كبيرة على مستوى الصناعة والأسواق. لكن بشكل عام، لا يزال "لاعبًا علميًا" - فهو يؤدي أداءً متميزًا في سيناريوهات محددة، ولكن لا تزال هناك فجوة في السيناريوهات العامة. قد لا يكمن تأثيرها الحقيقي على المدى الطويل في عدد استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) اليوم، ولكن في حقيقة أنه بعد أن يصبح الوزن مفتوح المصدر رسميًا في غضون أيام قليلة، سيكون بمثابة نموذج أساسي لتمكين النظام البيئي للذكاء الاصطناعي بأكمله.

لا يوجد تقرير معمّق بعد

• 

  CarolynBakerJr

  —

  K3 的前端代码能力是真的强，丢了个复杂的企业后台需求进去，生成出来的页面审美在线，交互逻辑也基本对的。不过速度是真的慢，等得有点着急。

---

• 

  goldenlion904

  —

  用 K3 做了个 3D 游戏 demo，效果超出预期。它自己从零写代码、修 bug、调样式，全程不用我怎么管就是每次等它改完都要喝杯咖啡。

---

• 

  Brjen

  —

  API 价格从 K2.6 的 4 刀涨到 15 刀，涨幅快 3 倍。虽然缓存命中能省不少，但心里还是有点难受。

---

• 

  程彤云

  —

  实测了三天，K3 最大的变化是开始有判断力了。以前问个问题给你列七八条，现在直接砍掉那些正确的废话，留下的全是真正决策有关的信息。这点比参数提升更难得。

---

• 

  KOgar

  —

  得承认这是国产开源模型第一次跟 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 站到一个台面上。以前说对标只是口号，这次评测数据是真的接近了。

---

• 

  SandraHart168

  —

  同一个 bug 修复任务，Claude Fable 5 用了 3.5 分钟，K3 用了 12 分钟。差距很明显，不光是速度，对话响应也偏慢。

---

• 

  游客_8

  —

  办公场景测了写周报和做 PPT。写周报真的香，把零散的工作记录丢进去，自动给你包装成专业版本。做 PPT 就比较弱了，只给文字大纲，页数还失控，不如豆包的一键生成好用。

---

• 

  Madison_Hall_7

  —

  精度确实有提升，中文综合从 72.9% 到 75.6%，coding 从 62.6% 到 70.3%。但 token 消耗也上去了，同样任务花的钱多了不少。只能说 SOTA 级模型配 SOTA 级价格吧。

---

• 

  Karen836

  —

  K3 有点太爱表现了，让它总结一段产品说明，它不光总结，还自作主张加了一段风险分析。问题是原文根本没提风险，纯属脑补。复杂任务用它，简单任务还是切回 K2 更省心。

---

• 

  月光_21

  —

  最搞笑的是官方自己都承认综合方面还落后 Fable 5 和 Sol，但社区吹得好像已经全面碾压了。理性看待吧，K3 在特定场景下确实强，通用能力还是有差距。

---

• 

  redzebra695

  —

  前端代码是真的强，Frontend Code Arena 1679 分登顶不是吹的。跟 Fable 5 和 Sol 同时生成同一个 SaaS 落地页，K3 的审美确实在线，按钮间距和配色比例看着更舒服。

---

• 

  AbigailMitchell_2024

  —

  把几十页的行业白皮书扔进去，让 K3 提炼三个关键变化，它给得很准，而且主动标出了需要留意风险的地方。长文档处理确实比 K2 强一个档次。

---

• 

  realSanjaSilić_dev

  —

  用 K3 检查租房合同，帮找出一条自动续约的隐藏条款。这功能说大不大，但省了我一笔可能的损失。

---

• 

  VEcoo

  —

  这个模型在科研编程的场景太适合了。我用来复现一篇计算化学的论文结果，K3 自己读了代码库、修了依赖冲突、跑了参数扫描，整个过程跑了大概 5 个小时，但我基本没干预。

---

• 

  HashHunter114

  —

  API 接入挺简单的，兼容 OpenAI SDK，改个 base_url 就行。速度偏慢但稳定性还不错，跑了几个长任务没有出现中断。

---

• 

  Olivia.Brooks007

  —

  刚发布就断售了，负载扛不住可见热度多夸张。好在 API 还能用，网页端等了两天才上去。希望扩容快点跟上。

---

• 

  唐兰

  —

  2.8万亿参数听起来很吓人，但实际激活的只有 16/896 个专家，推理算力要求其实没想象中那么离谱。问题是自部署需要 64 个以上加速器，个人开发者基本没戏。

---

• 

  Justin.Morales_99

  —

  蒸馏指控真的有点离谱。K3 公布的架构创新——KDA 注意力机制和 Attention Residuals——都是有技术论文支撑的。说靠蒸馏做出 2.8T 参数的模型，技术上就不可能。

---

• 

  DrErnestoMárquez_x

  —

  编程能力确实强，但推理速度偏慢。同样是生成一个 Three.js 的瀑布场景，GPT-5.6 Sol 几分钟搞定，K3 花了半小时。不过最后成片的质量 K3 反而更好，彩虹和水雾的细节处理更自然。慢工出细活吧。

---

• 

  blPAR

  —

  有些人的期望太高了，觉得发布后就应该吊打所有闭源。实际用下来，K3 是顶级编程选手但日常对话有过度推理的问题，选对场景很重要。

---

• 

  Judy_Morales52014

  —

  开通了 699 元/月的最高档会员，重度用了一天额度掉了 20%。虽然心疼但确实值，复杂文档处理效率至少翻倍。

---

• 

  Richard.RobertsX

  —

  用 K3 做了个流量回放平台，从需求到跑起来大概半天。之前用别的模型至少折腾两天。它对长代码库的理解力确实比前代强很多。

---

• 

  胡勇丹

  —

  做 2D 游戏很强，让 K3 复刻泡泡堂，它自己拆成两条并行工作线，地图、角色、逻辑一起写，最终跑起来能玩。就一句话需求，它理解得太好了。

---

• 

  BCooper_2023

  —

  普通用户可能感受不到 K3 的强大，因为日常写文案聊天跟 K2 差别不大。但如果你做编程或者研究，差距是非常明显的。

---

• 

  DanielleRamirez_668

  —

  马斯克又点赞了，还说要拿 Grok 4.6 跟 K3 对标。能被这个级别的玩家当成对标目标，本身就是实力认证了。

---

• 

  VincentPerezZ

  —

  刚上手就给它丢了一个大项目，自己写了个迷你 GPU 编译器，从零开始，最后跑通了 nanoGPT 训练。虽然不是生产级的，但 48 小时能做成这样确实让人惊讶。

---

• 

  吴秀龙

  —

  月之暗面的开放策略值得肯定，K3 权重将在 7 月 27 日前开源。国内中小企业可以基于这个基座做二次开发，不用从零训练大模型了。

---

• 

  MidhaelJensen

  —

  第一时间就试了，拿前端代码竞技场的题让它跑，确实一把过。这是第一次有开源模型在这个榜单上超过 Claude 和 GPT。

لا توجد مراجعات بعد