中國 AI 新創 Moonshot AI 今（17）日正式發表第三代旗艦模型 Kimi K3，擁有 2.8 兆（Trillion）總參數、最高 100 萬 Token（1,048,576）超長上下文視窗，號稱全球參數量最大的開源 AI 模型。該模型已同步上線 Kimi Code、Kimi app（含 iOS）、Kimi Work 及 Kimi API，並承諾在 7 月 27 日前開放權重，讓全球開發者可以自行下載部署。
Kimi K3 是 Moonshot AI 繼 K2 系列（K2、K2.5、K2.6、K2.7 Code）之後的第三代全新架構，採用 Mixture-of-Experts（MoE）設計，總參數達 2.8 兆，但官方未公布單次推理的活躍參數數量。Moonshot AI 總部位於北京，以 Kimi 聊天機器人與 K2 系列模型聞名，去年 K2 以 Modified MIT 授權開源後，一度成為 2025 年最強的開源權重模型之一。該公司在今年 1 月完成 5 億美元 C 輪融資，估值達 43 億美元，資金明確用於 K3 開發與運算擴充，CEO 楊植麟也在年初公開說 K3 就是公司的下一代重大版本。
Delta Attention：全新混合注意力機制
Kimi K3 最大的技術亮點是 Moonshot 自行研發的 Delta Attention 架構，一種混合線性注意力機制，能在百萬 Token 的上下文場景中實現最高 6.3 倍的解碼加速。傳統的 Transformer 注意力機制在長上下文場景下會產生 O(n²) 的計算成本，導致記憶體與時間開銷隨著輸入長度急劇增加。Delta Attention 透過線性化注意力計算大幅降低運算負擔，這對於需要處理完整程式碼庫或超長文件的 Agent 場景特別重要，也使得百萬 Token 上下文在實務上更具可用性與經濟效益。根據官方文件，K3 支援自動上下文快取功能，快取命中的輸入價格僅為一般輸入的十分之一。
Introducing Kimi K3: Open Frontier Intelligence
🔹 2.8 Trillion Parameters, 1 Million Context, Native Multimodal
🔹 Kimi Delta Attention enables up to 6.3x faster decoding in million-token contexts
🔹 Attention Residuals deliver ~25% higher training efficiency at <2% additional… pic.twitter.com/eFHEbdxn3P— Kimi.ai (@Kimi_Moonshot) July 16, 2026
此外，Moonshot 還匯入了 Attention Residuals 這項新技術，以不到 2% 的額外成本換取約 25% 的訓練效率提升。這項技術在大型 MoE 模型中的實用性相當高，訓練成本向來限制著開源模型的規模發展，能在幾乎不增加預算的情況下提升訓練效率，意味著同樣的算力可以訓練出更強的模型。K3 還支援 reasoning_effort 參數設定（目前提供 max 等級），讓開發者可以動態調整模型的推理深度，在簡單任務與複雜推理之間取得平衡。
兩種變體與定價策略
Kimi K3 推出兩種變體：K3 Max 專注於聊天與代理任務，非常適合日常對話與程式輔助；K3 Swarm Max 則針對大規模平行處理場景設計，適合需要在同時啟動大量 Agent 的企業級應用場景中發揮作用。兩個版本都支援原生多模態（圖片與影片理解）、自動上下文快取（無需手動設定）、結構化 JSON 輸出以及工具整合能力，包括自訂工具與動態工具載入。K3 還加入了全新的 tool_choice 約束功能，讓開發者可以精確控制模型何時使用特定工具，這在複雜 Agent 工作流程中非常實用。
在定價方面，K3 每百萬輸入 Token 收費 3 美元，輸出收費 15 美元，快取命中則僅需 0.30 美元，與官方公告的定價完全一致。上下文視窗為精確的 1,048,576 tokens（約 100 萬），在編碼與知識工作場景中可容納完整的專案程式碼與大量上下文背景資訊。這個價格定位與 Anthropic 的 Sonnet 系列相近，略高於 GPT-5.6 Terra 的輸入費率（2.50 美元）。不過有開發者在 Hacker News 上指出，推理效率可能比單一 Token 定價更重要，如果 Kimi K3 為了達到同樣結果需要花費更多推理 Token，實際使用成本可能不低於競爭對手。該公司也同步推出每月 199 人民幣的訂閱方案，是入門級選項，API 儲值在 8 月 11 日前享有 10% 至 30% 的加值回饋。
全球最大開源模型的實力
Kimi K3 是全球參數量最大的開源 AI 模型。Moonshot AI 表示「更多參數代表能力上限更高，能夠提供更智慧的表現」，並宣稱 K3 的整體智慧水準已接近全球領先的封閉源模型。獨立評測平台 Artificial Analysis 的估算顯示，K3 Max 的表現約在 Opus 4.8 / GPT-5.5 等級，但在某些競技場提示中仍落後於 Anthropic 最新的 Fable 5。
從迭代速度來看，Moonshot AI 的研發節奏相當驚人。K2 系列在 2025 年 7 月首次亮相，到 K2.7 Code 僅僅相隔不到一年時間，而 K3 在 K2.6 開源後僅三個月就正式登場。
開源生態的關鍵意義
Kimi K3 的開源時間點也值得關注。就在前一天，xAI 才因隱私爭議被迫將 Grok Build 開源；OpenAI 則在同日推出了 Codex Micro 專屬硬體鍵盤。在這個 AI 編碼工具大爆發的一週內，Moonshot 選擇以開源參數量最大的模型來搶奪開發者社群的注意力。7 月 27 日開放權重後，第三方開發者將可以自行部署、微調、審計 K3，這對於重視資料隱私與客製化需求的企業用戶來說，吸引力遠大於封閉 API 方案。根據 OpenRouter 已經上架的資訊，K3 可透過 OpenAI 相容 API 格式存取，降低了開發者的轉換門檻。
結語
Kimi K3 以 2.8 兆參數、百萬 Token 上下文、Delta Attention 架構，正面挑戰 OpenAI GPT-5.6 與 Anthropic Fable 5 的旗艦地位。雖然在部分評測指標上仍不及頂尖封閉源模型，但考慮到其開源定位與積極的 API 定價策略，對於需要自部署或大規模調用的開發者來說，K3 是極具競爭力的選擇。7 月 27 日開放權重後，接下來值得觀察的是它在社群部署與微調場景中的實際表現。