Kimi K3 bản mã nguồn mở

Mô hình lớn mã nguồn mở lớn nhất thế giới do Moonshot AI phát hành: 2,8 nghìn tỷ tham số, đa phương thức native và ngữ cảnh siêu dài 1 triệu token, năng lực lập trình đứng đầu thế giới

mô hình ngôn ngữ lớn LLM 月之暗面

https://kimi.moonshot.cn/

Truy cập trang chính thức

Báo cáo chuyên sâu

Vào ngày 16 tháng 7 năm 2026, Công ty TNHH Công nghệ Mặt trăng Bắc Kinh đã phát hành Kimi K3, một mô hình nguồn mở lớn với tổng quy mô tham số là 2,8 nghìn tỷ. Đây hiện là mô hình mã nguồn mở có thông số lớn nhất thế giới. Nó đứng đầu danh sách lập trình front-end Frontend Code Arena với 1679 điểm, vượt qua Claude Fable 5 và GPT-5.6 Sol. K3 được xây dựng dựa trên cơ chế chú ý tuyến tính lai KDA tự phát triển và công nghệ dư lượng chú ý. Nó thực sự hỗ trợ hiểu biết trực quan và có cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu mã thông báo. Nó được tối ưu hóa đặc biệt cho các tình huống nhiệm vụ phức tạp như lập trình tầm xa, công việc tri thức, nghiên cứu chuyên sâu và hiểu biết đa phương thức. Nó cho thấy hiệu suất vượt trội trong các nhiệm vụ tác nhân và lập trình độ bền, nhưng trí thông minh toàn diện tổng thể của nó vẫn tụt hậu so với các mô hình nguồn đóng mạnh nhất.
Moonshot AI được thành lập vào năm 2023 và có trụ sở chính tại Bắc Kinh. Đây là công ty khởi nghiệp về AI được đầu tư bởi Alibaba và Hong Kong Investment Management Co., Ltd. (Hong Kong Investment). Người sáng lập, Yang Zhilin, trước đây là trợ lý giáo sư tại Viện Thông tin chéo tại Đại học Thanh Hoa. Các thành viên cốt lõi của nhóm đến từ các trường đại học hàng đầu như Đại học Thanh Hoa và Bắc Kinh cũng như các công ty công nghệ như Google và Meta. Kimi K3 đã được phát triển hơn một năm và là phiên bản kế nhiệm chính thức của Kimi K2 (ra mắt vào tháng 7 năm 2025). Trong khi đó, các phiên bản lặp lại như K2.5, K2.6 và K2.7 Code cũng được phát hành. Việc phát hành K3 không chỉ đạt được bước nhảy vọt về chất trong quy mô tham số - nhảy từ mức nghìn tỷ của K2 lên 2,8 nghìn tỷ - mà còn tạo ra ba cải tiến quan trọng trong kiến trúc cơ bản: cơ chế chú ý tuyến tính lai KDA (Chú ý Kimi Delta), công nghệ dư lượng chú ý (Attention Residuals) và trình tối ưu hóa bậc hai Moon Clip. Điều đáng chú ý là việc Kimi K3 ra mắt cũng gây bão trong ngành. Michael Kratzios, giám đốc Văn phòng Chính sách Khoa học và Công nghệ của Nhà Trắng, cáo buộc Dark Side of the Moon phát triển K3 bằng cách chắt lọc mô hình Anthropic's Fable trên mạng xã hội, đồng thời đe dọa các lệnh trừng phạt và danh sách thực thể. Dean Ball, người đứng đầu chiến lược tương lai của OpenAI, cũng công khai chỉ trích nó, gọi nó là “lực lượng giảm tốc”. Huang Zhenxin, người đứng đầu bộ phận kinh doanh Dark Side of the Moon Enterprise, đã trả lời rõ ràng rằng cốt lõi của bước nhảy vọt về hiệu suất của K3 đến từ sự đổi mới kiến trúc cơ bản ban đầu và không phải là bản sao chắt lọc của mô hình hiện có. Nhiều phương tiện truyền thông có uy tín và học giả nghiên cứu AI cũng công khai tuyên bố rằng lời buộc tội thiếu cơ sở kỹ thuật.
Khả năng cốt lõi của Kimi K3 tập trung vào các hướng sau. Đầu tiên là khả năng lập trình, đây là lĩnh vực hứa hẹn nhất của nó. Trên danh sách mã front-end Frontend Code Arena, K3 đứng đầu với 1679 điểm, vượt qua Claude Fable 5 (1631 điểm) và GPT-5.6 Sol (1618 điểm). Trải nghiệm lập trình thực tế được chia thành hai kịch bản: một kịch bản được sử dụng thông qua công cụ đầu cuối Kimi Code, hỗ trợ chuyển đổi lệnh /model và phù hợp cho các tác vụ lập trình liên tục trong thời gian dài; cái còn lại được gọi thông qua API Kimi, tương thích với OpenAI SDK và có giá 0,3 USD trên một triệu mã thông báo cho các lần truy cập bộ đệm, 3 USD cho các lỗi đầu vào và 15 USD cho đầu ra. Thứ hai là khả năng xử lý tác vụ ở khoảng cách xa. Các trường hợp được chứng minh chính thức bao gồm việc hoàn thành độc lập thiết kế và tối ưu hóa chip trong 48 giờ liên tục và tái tạo mối quan hệ phổ quát I-Love-Q trong lĩnh vực vật lý thiên văn tính toán trong khoảng hai giờ. K3 có thể liên tục hoàn thành các nhiệm vụ kỹ thuật dài hạn, hiểu và xử lý các cơ sở mã lớn cũng như điều phối việc sử dụng các công cụ đầu cuối với sự giám sát tối thiểu của con người. Thứ ba là khả năng hiểu biết đa phương thức. K3 vốn hỗ trợ nhập hình ảnh và văn bản đa phương thức. Nó không phải là một bộ mã hóa hình ảnh bổ trợ mà là một sự hiểu biết trực quan thực sự. Điều này có nghĩa là nó có thể xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Có bốn cách để sử dụng API. Trò chuyện trực tiếp và miễn phí thông qua ứng dụng di động Kimi (iOS/Android/HarmonyOS). Phiên bản máy tính để bàn của Kimi Work 3.1.0 trở lên cung cấp hỗ trợ cảnh làm việc. Công cụ đầu cuối Kimi Code hướng đến các lập trình viên. Nền tảng API Kimi hướng tới các nhà phát triển và người dùng doanh nghiệp. Quan chức này cũng cung cấp phiên bản doanh nghiệp Kimi Enterprise, cung cấp chức năng bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và quản lý thành viên. Từ góc độ trải nghiệm người dùng thực tế, các nhà phát triển và lập trình viên giao diện người dùng thường đánh giá cao và tin rằng K3 "hiểu chính xác mục đích thiết kế" trong việc tạo mã giao diện người dùng và khôi phục giao diện người dùng. Tuy nhiên, phản hồi từ người dùng thông thường bị phân cực - một số người cảm thấy rằng việc phân tích các văn bản dài phức tạp thực sự tốt hơn, trong khi những người khác phàn nàn rằng "không có sự khác biệt lớn trong các cuộc trò chuyện hàng ngày".
Giá API của Kimi K3 nằm ở mức cao nhất trong các mẫu đầu của Trung Quốc – sản lượng là 15 USD trên một triệu token, xấp xỉ 100 RMB. K2.6 thế hệ trước là 4 USD, đã tăng gần 3 lần. Giá đầu ra của mẫu nội địa tương tự GLM-5.2 là 4,4 USD. Tuy nhiên, một dữ liệu quan trọng được quan chức đưa ra là: trong các kịch bản lập trình, tỷ lệ trúng bộ đệm có thể vượt quá 90% nên số tiền chi thực tế thấp hơn nhiều so với giá niêm yết. Chi phí đầu vào của bộ đệm chỉ là 0,3 USD trên một triệu mã thông báo. Theo các quan chức, hệ thống dựa trên kiến trúc lý luận riêng biệt của Mooncake giúp K3 có hiệu quả cao về mặt chi phí trong các kịch bản lập trình tần số cao. Huang Zhenxin, người đứng đầu Dark Side of the Moon Enterprise Business, đã nói rõ rằng các mô hình nguồn mở và các mô hình lớn của Trung Quốc không nên bị coi là giá rẻ. "Chúng tôi đã xây dựng một mô hình cấp độ SOTA có thể phù hợp với mức giá thương mại hợp lý." Tính toán của Phân tích nhân tạo cho thấy chi phí cho một nhiệm vụ của Kimi K3 là khoảng 0,94 USD, gần bằng 1,04 USD của GPT-5.6 Sol. Nó không rẻ hơn nhiều so với bề ngoài. Về phía người tiêu dùng, phiên bản miễn phí của Kimi bao gồm hạn ngạch K3 nhất định và tư cách thành viên trả phí được chia thành nhiều cấp, lên tới 699 nhân dân tệ/tháng. Một số người dùng báo cáo rằng 20% hạn ngạch của họ đã được sử dụng trong một ngày, điều đó có nghĩa là không thể bỏ qua chi phí dành cho người dùng nhiều. Dark Side of the Moon cho biết nó sẽ đi theo con đường nguồn mở. Quả cân mẫu đầy đủ được phát hành trước ngày 27 tháng 7 năm 2026, theo giấy phép sửa đổi của MIT. Đối với khách hàng doanh nghiệp có nhu cầu tinh chỉnh và triển khai riêng tư, nguồn mở là một lựa chọn có giá trị cao.
Những ý kiến tích cực chủ yếu tập trung vào ba khía cạnh. Đầu tiên, trải nghiệm trong các kịch bản lập trình là tuyệt vời, việc tạo mã giao diện người dùng có chất lượng cao và mục đích thiết kế được hiểu chính xác. Người sáng lập Vercel Guillermo Rauch cũng đã tiến hành thử nghiệm và xác minh thực tế. Thứ hai, khả năng xử lý văn bản dài và tác vụ dài của nó rất nổi bật. Người dùng phản ánh rằng khi xếp hàng chục trang tài liệu vào một bản tóm tắt, K3 có thể trích xuất chính xác những thông tin quan trọng, chủ động trừ đi và “bắt đầu có phán đoán tốt hơn”. Thứ ba, khả năng tự động hóa trong các tình huống chuyên nghiệp (phân tích tài chính, xem xét hợp đồng, nghiên cứu ngành) đều đạt yêu cầu. Một số người dùng đã sử dụng nó để tìm các điều khoản gia hạn tự động ẩn trong hợp đồng. Đánh giá tiêu cực cũng được thể hiện rõ ràng. Khiếu nại phổ biến nhất là tốc độ phản hồi chậm - một nhiệm vụ tương tự, Claude Fable 5, mất 3,5 phút, trong khi K3 mất 12 phút. Khả năng phản hồi của API dưới mức trung bình. Thứ hai, giá cả ở mức cao. Từ K2.6 lên K3, giá đầu ra đã tăng gần gấp 3 lần. Một lần nữa, lại có vấn đề "lý luận quá mức". Một số người dùng báo cáo rằng K3 sẽ tự mình mở rộng phạm vi nhiệm vụ với những ý định mơ hồ, làm tăng chi phí làm lại. Ngoài ra còn có phản hồi của người dùng rằng không thể cảm nhận được sự cải thiện đáng kể trong các tình huống ánh sáng hàng ngày.
Các phương tiện truyền thông trong ngành thường đánh giá cao về nó. Nhật báo Kinh tế giải thích đây là một nút thắt mới để các mẫu xe lớn của Trung Quốc hướng tới sức mạnh định giá. Một báo cáo nghiên cứu của Goldman Sachs tin rằng các mô hình lớn của Trung Quốc trước đây đã thâm nhập thị trường toàn cầu chủ yếu dựa trên hiệu quả chi phí và trong tương lai, họ có thể dựa vào khả năng tiên tiến để tham gia vào quy trình làm việc cốt lõi của các nhà phát triển toàn cầu. Morgan Stanley lo ngại rằng giá API của Kimi K3 đang ở mức cao trong số các mẫu xe hàng đầu của Trung Quốc và tin rằng việc định giá cao hơn có ý nghĩa tích cực đối với cấu trúc thị trường của các mẫu xe lớn. Cộng đồng công nghệ bị chia rẽ. Một số nhà phát triển cho rằng đây là “bước ngoặt của mô hình nguồn mở trong lĩnh vực lập trình” vì đây là lần đầu tiên một mô hình nguồn mở vượt qua hoàn toàn tất cả các mô hình nguồn đóng trong cuộc cạnh tranh mã front-end. Những người khác cho rằng Benchmark thuộc về Benchmark, và việc “chậm và tốn kém” trong sử dụng thực tế là những chi phí khách quan không thể tránh khỏi. Một số chuyên gia trong ngành cũng chỉ ra rằng giá trị thực sự của K3 không chỉ thể hiện ở phía C mà nó sẽ đóng vai trò là mô hình cơ sở để trao quyền cho một số lượng lớn các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Sau khi trọng lượng mô hình được mở nguồn, một số lượng lớn các công ty trong nước không cần đào tạo các mô hình lớn từ đầu. Về mặt thị trường vốn, cổ phiếu AI của Hoa Kỳ chứng kiến một làn sóng sụt giảm sau khi phát hành K3, phản ánh mối lo ngại của nhà đầu tư rằng các mô hình tiên tiến nguồn mở có thể ảnh hưởng đến khả năng định giá nguồn đóng. Elon Musk để lại hai bình luận “ấn tượng” trong các bình luận liên quan, đồng thời liệt kê K3 là mục tiêu chính cho Grok 4.6.
Phí chưng cất là vấn đề gây tranh cãi chính. Nhà Trắng trực tiếp đưa ra cáo buộc nhưng các chuyên gia kỹ thuật nhìn chung cho rằng lời cáo buộc này là không thể đứng vững. Chuyên gia công nghệ AI người Mỹ Nathan Lambert đã công khai viết rằng những người tin rằng các phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc có thể tạo ra những mô hình xuất sắc chỉ bằng cách đánh cắp tài sản trí tuệ "đã đến lúc phải thức tỉnh". Người đứng đầu OpenAI về chiến lược tương lai Dean Ball cũng thừa nhận trong bài đăng gây tranh cãi rằng hiệu suất K3 không thể đạt được bằng cách chưng cất. Về mặt rủi ro kỹ thuật, tốc độ suy luận chậm của mô hình hiện là nhược điểm nổi bật nhất. Đối với môi trường sản xuất yêu cầu thời gian phản hồi nhanh, K3 có thể không phải là lựa chọn tốt nhất. Ngoài ra, mô hình còn có xu hướng “quá lý trí” và có xu hướng chủ động mở rộng phạm vi nhiệm vụ mà không có hướng dẫn rõ ràng, tiềm ẩn rủi ro trong các kịch bản yêu cầu kiểm soát ranh giới chặt chẽ. Có những vấn đề thực sự xung quanh việc tuân thủ và bảo mật dữ liệu. Dữ liệu trong dịch vụ lưu trữ của Kimi được xử lý ở Trung Quốc, đây là điều quan trọng cần cân nhắc đối với người dùng nước ngoài có hạn chế xuất dữ liệu. Mặc dù trọng lượng nguồn mở có thể được triển khai cục bộ sau khi phát hành, nhưng ngưỡng triển khai của mô hình tham số 2,8 nghìn tỷ là cực kỳ cao - khuyến nghị chính thức là cấu hình siêu nút gồm hơn 64 máy gia tốc, về cơ bản là không thể chấp nhận được đối với các doanh nghiệp và cá nhân thông thường. Vấn đề ảo ảnh mô hình cũng chưa được giải quyết triệt để. Bản thân Huang Zhenxin cũng thừa nhận “không thể xóa bỏ hoàn toàn ảo giác”. Tuy nhiên, K3 đã giảm đáng kể tỷ lệ xảy ra và yêu cầu Tác nhân phụ xác minh tính xác thực trong kiến trúc Nhóm tác nhân để xác minh thứ cấp.
Những người phù hợp để sử dụng Kimi K3 là: nhà phát triển front-end và kỹ sư full-stack, đặc biệt là các nhóm tham gia phát triển giao diện người dùng phức tạp và kỹ thuật front-end; Các kỹ sư và nhà nghiên cứu của AI Agent cần lập trình tự động lâu dài; các nhà phân tích tài chính, nhà nghiên cứu trong ngành và nhà nghiên cứu khoa học, những người xử lý các tài liệu rất lớn và thực hiện các kịch bản nghiên cứu chuyên sâu dài hạn; khách hàng doanh nghiệp có yêu cầu triển khai được tư nhân hóa có thể thực hiện tinh chỉnh và triển khai cục bộ sau khi trọng số được cấp nguồn mở. Những người không phù hợp để sử dụng ngay là: người dùng thông thường chỉ cần hỏi đáp và viết bài đơn giản hàng ngày (nhiều mô hình giá cả phải chăng là đủ); người dùng môi trường sản xuất yêu cầu tốc độ phản hồi cực cao; các nhà phát triển cá nhân không có đủ ngân sách hoặc tài nguyên GPU và ngưỡng tự triển khai quá cao. Về đề xuất sử dụng, bạn có thể áp dụng chiến lược phân lớp: sử dụng K3 cho 15%-20% nhiệm vụ phức tạp (lập trình chu kỳ dài, tác nhân nhiều bước, phân tích chuyên sâu các tài liệu dài) và sử dụng các mô hình nhẹ hơn như Mã K2.7 hoặc DeepSeek V4 Pro cho các tác vụ đơn giản tần số cao hàng ngày. Tối ưu hóa lệnh gọi API dựa trên chiến lược bộ nhớ đệm cũng có thể giảm đáng kể chi phí.
Kimi K3 là một sản phẩm mang tính bước ngoặt. Nó cho phép nhãn "mô hình nguồn mở" lần đầu tiên thực sự cạnh tranh với các mô hình nguồn đóng hàng đầu. Những đột phá của nó trong việc lập trình và các nhiệm vụ tầm xa là có thật, đồng thời nó cũng gây ra những hậu quả to lớn ở cấp độ ngành và thị trường. Nhưng nhìn chung nó vẫn là một “người chơi khoa học” - nó thể hiện đỉnh cao trong các kịch bản cụ thể, nhưng vẫn có khoảng trống trong các kịch bản chung. Ảnh hưởng lâu dài thực sự của nó có thể không nằm ở số lượng lệnh gọi API ngày nay, mà trên thực tế là sau khi trọng lượng chính thức được mở nguồn trong vài ngày tới, nó sẽ đóng vai trò là mô hình cơ sở để trao quyền cho toàn bộ hệ sinh thái AI.

Đánh giá của người dùng

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。

Kimi K3 bản mã nguồn mở

Báo cáo chuyên sâu

Đánh giá của người dùng

Sản phẩm tương tự