今天凌晨，Kimi K3 终于正式发布了。2.8万亿参数，百万上下文，7月27日全面开源。

这是国内第一个3万亿参数级别的开源模型，也是全世界第一个面向所有人开源的3万亿参数级别模型。

核心亮点

**参数规模：2.8万亿（2.8T）**

Kimi K3 成为继 K2 之后，月之暗面又一次在大参数路线上迈出的关键一步。当很多人还在讨论 Scaling Law 是否见顶时，Kimi 用行动证明：大，依然就是好。

**全面开源（7月27日）**

与一些只发技术报告的厂商不同，Kimi K3 选择了全面开源。这意味着全球开发者都可以基于这个3万亿参数级别的模型进行二次开发和应用落地。

**跑分表现**

在 Artificial Analysis 的智能评分中，Kimi K3 位列第三，仅次于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol，超越了其他所有模型。这一成绩让 Kimi 正式跻身全球第一梯队。

能力解读

我们可以把模型的评测能力分为两类来看：

**精准执行型**

这类任务考验模型精确完成明确指令的能力。在 DeepSWE 评测中，K3 仅次于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol；在 Terminal Bench 2.1 中，更是拿到了第二名。

**方案规划型**

这类任务考验模型的创造性思考和复杂系统理解能力。K3 在 FrontierSWE 上直接插在了 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 之间，展现了不俗的方案规划能力。

Agent 能力

在 BrowseComp（浏览器环境下的复杂信息处理）评测中，K3 以 91.2 分拿到全场第一，甚至超过了 GPT-5.6 Sol 的 90.4 分。这说明 K3 在深度研究、自主信息检索和复杂任务完成方面具有极强的能力。

定位与意义

Kimi K3 的定位非常清晰——一个各方面都不错的"水桶模型"。在每一个领域里，虽然不一定都能拿到第一，但总能排到第二或第三。这种全面均衡的能力，在日常使用中反而可能带来更好的体验。

对于国内开发者和企业来说，K3 的开源意义更为重大。过去很多顶级模型要么不开放，要么只能通过 API 调用。K3 的开源让国内团队有了一个真正可以本地部署、深度定制的万亿级模型基座。

在 DeepSeek V4 Pro、美团 LongCat 2.0 等国产模型纷纷迈入万亿级别的当下，Kimi K3 的发布标志着国产大模型已经进入了"万亿参数俱乐部"的新阶段。