7月16日，月之暗面正式发布新一代多模态旗舰模型 Kimi K3。该模型总参数规模达到2.8万亿，原生支持图像与视频理解，并提供最高100万Token上下文窗口，主要面向长程编程、复杂智能体、知识工作和深度推理任务。Kimi K3现已接入Kimi、Kimi Work、Kimi Code和官方API，完整模型权重计划于2026年7月27日前公开。
首个开放权重的3万亿级模型
Kimi K3采用稀疏混合专家架构，共设置896个专家，每次推理激活其中16个专家。模型底层结合Kimi Delta Attention、Attention Residuals和Stable LatentMoE等架构，用于提升超长序列处理、跨层信息传递和大规模训练的稳定性。
月之暗面表示，Kimi K3相较Kimi K2实现了约2.5倍的整体扩展效率提升，能够以相同计算资源获得更高的模型能力。模型从监督微调阶段开始引入量化感知训练，采用MXFP4权重和MXFP8激活，以提高不同推理硬件的适配能力。
强化长程编程与智能体能力
Kimi K3重点强化了需要持续执行和多次调用工具的复杂任务。模型能够分析大型代码仓库、操作终端工具、修改代码、运行测试，并在较少人工干预的情况下持续完成长时间软件工程任务。
在GPU开发案例中，Kimi K3从零构建了MiniTriton编程系统，覆盖DSL前端、MLIR中间表示、优化流程、PTX代码生成和运行时组件。在另一项测试中，Kimi K3连续自主运行48小时，使用开源EDA工具完成一款小型芯片的设计、优化和验证。
Kimi K3还支持“视觉在环”的开发方式，可以读取程序运行截图，并根据视觉结果继续修改代码，适用于网页游戏、3D场景、前端页面和CAD设计等任务。
覆盖科研、办公与视频编辑
除编程外，Kimi K3还面向科研和知识工作场景进行了优化。在计算天体物理案例中，模型阅读并交叉验证20多篇论文，评估300多个状态方程，生成超过3000行Python代码，并制作了交互式数据分析页面。
在Kimi Work中，Kimi K3可以检索网页、PDF、财报和数据文件，生成行业研究报告、数据图表、演示文稿和交互式研究网站。新加入的Widgets和Dashboard功能，还允许用户将数据、插件和持续更新的信息整理成可长期使用的交互面板。
凭借原生多模态能力，Kimi K3也可以统一理解文本、图片和视频。官方展示的案例包括制作技术动画，以及从56段视频素材中完成镜头筛选、节奏匹配、音频处理和多轮剪辑修改。
多项编程和智能体评测进入前沿梯队
在官方公布的评测中，Kimi K3在Program Bench获得77.8分、Terminal Bench 2.1获得88.3分、SWE Marathon获得42.0分、BrowseComp获得91.2分、Automation Bench获得30.8分、OmniDocBench获得91.1分。
其中，Kimi K3在Program Bench、SWE Marathon、BrowseComp、Automation Bench和OmniDocBench等项目中超过多款参评闭源模型。不过，不同模型采用的智能体框架、工具配置和推理设置并不完全相同，相关成绩主要用于展示模型能力方向，不能直接视为统一环境下的绝对排名。
月之暗面也明确指出，Kimi K3的整体表现仍落后于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol，在综合用户体验方面仍存在差距。
已接入Kimi全线产品
普通用户可以通过Kimi网页端，以及iOS、Android和HarmonyOS版Kimi App体验Kimi K3。知识工作者可使用Kimi Work 3.1.0及以上版本，开发者则可以在Kimi Code中通过/model命令选择Kimi K3。
Kimi K3 API按照Token用量计费，缓存命中输入价格为每100万Token 0.30美元，普通输入为3美元，模型输出为15美元。月之暗面称，官方API在编程类工作负载中的上下文缓存命中率可超过90%。
由于模型规模达到2.8万亿参数，官方建议使用配备64张或更多加速卡的Supernode进行推理部署。这意味着即使完整权重开放，Kimi K3的私有化部署也将主要面向云计算平台、研究机构和大型企业。
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