--- title: "刚刚 Kimi K3 开源！2.8 万亿参数全面开放，海外开发者称其为 “本地版 Fable 5”" type: "News" locale: "en" url: "https://longbridge.com/en/news/293987399.md" description: "月之暗面开源 Kimi K3 模型权重、技术报告及关键 Infra 技术。该 2.8 万亿参数模型获海外开发者高度评价，被称为 “本地版 Fable 5”。多家海外 AI 厂商如 Nebius、Cognition 宣布适配或接入，华为昇腾亦实现原生支持，标志着开放模型性能的重大进步。" datetime: "2026-07-28T00:28:47.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/293987399.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/293987399.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/293987399.md) --- # 刚刚 Kimi K3 开源！2.8 万亿参数全面开放，海外开发者称其为 “本地版 Fable 5” 智东西 7 月 28 日报道，刚刚，月之暗面发布 Kimi K3 的**模型权重、技术报告**，并**开源**支撑 Kimi K3 模型训练的**关键 Infra 技术**：**MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv。** **Hugging Face CEO Clem Delangue**发文，Kimi K3 30 分钟内以超过 4000 个赞登顶趋势榜。**迄今为止最快的发布增长速度**！ 此前 7 月 17 日，月之暗面发布拥有 2.8 万亿参数的 Kimi K3，随即凭借出色的基准测试和实际体验被不少网友称作 “中国的 Fable 5 时刻”。 Kimi K3 开源后，**北美 AI 基础设施创企 OsmanticAI 的创始人兼 CEO Ahmad**发文，将 Kimi K3 称为 “**本地版 Fable 5**”，并 “强烈建议大家下载体验”，这样 “他们永远也夺不走我的 Fable 5” 了。 数字员工 Devin 开发主体、美国知名 AI 创企 Cognition 宣布，Kimi K3 现已接入 Devin 桌面客户端与命令行工具（CLI），并称：“在 FrontierCode 1.1 评测基准上，**Kimi K3**是我们测试过首**款性能逼近前沿水准的开源模型**。” Nebius、Baseten、Fireworks 等**海外 AI 基础设施厂商**随即宣布**Day 0 适配 Kimi K3**。Nebius 称：“Kimi K3 是首个达到前沿性能水平的开放权重模型，是开放模型发展历程中的一大进步。” 华为昇腾 CANN 宣布对模型 MXFP4 量化实现 Day0 原生支持，并提供在昇腾 950PR/DT 系列和 Atlas A3 系列集群部署实践。同时，趋境科技宣布，基于开源大模型推理引擎 SGLang，完成了**Kimi K3 在华为昇腾 910C 超节点上的 Day0 适配**，并同步开源相关适配成果。 网友在 Kimi K3 上线前的讨论也非常火热。有网友发帖戏称，Hugging Face 甚至给 Kimi K3 做了个预热网页。 截至 Kimi K3 上线半小时前，已有近 3700 名开发者在等待上线。且在上线 10 分钟前，Kimi K3 的上线页面还短暂出现过 404 的情况。 模型权重地址： https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3 技术报告地址： https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/blob/main/k3\_tech\_report.pdf 技术博客地址： https://www.kimi.com/blog/kimi-k3 ## **2.8 亿参数模型权重全面开放** **三大关键 Infra 技术开源** Kimi K3 是一个拥有 2.8 万亿参数的混合专家（MoE）模型，具备原生视觉理解能力，并支持 100 万 token 的上下文窗口。 现在，每个人都可以下载并部署 Kimi K3 模型。无论是用于内部研发，还是嵌入到面向终端用户的产品中，均可自由使用。 Kimi K3 此次还同步开源了训练系统，即 Infra 基础设施层的三项 Infra 技术：**MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv。** 三项开源 Infra 技术中，MoonEP 是为超大细粒度 MoE 设计的高性能通信库，让专家并行通信在不均衡情况下仍保持极致效率。 FlashKDA 是 Kimi Delta Attention 的高性能算子，在英伟达 H20 上 prefill 速度相比 flash-linear-attention 基线提升**1.72-2.22 倍**，可直接作为替换后端使用。 AgentEnv 是与 KVCache.ai 合作开发的沙箱系统，为大规模 Agent 训练提供高保真、强隔离的运行环境，支持快速快照、恢复和分叉，可应对大规模并行的 Agent 工作流。其中，FlashKDA 此前已开源，MoonEP 和 AgentEnv 随本次发布正式开源。 在模型架构方面，KDA+AttnRes 以 3:1 比例混合 KDA 与 Gated MLA，通过块级注意力残差增强跨层信息流动，实现**高效长上下文建模**。 Stable LatentMoE 使每个 token 从 896 个路由专家中激活 16 个，通过 SiTU-GLU 与 Quantile Balancing 在极高稀疏度下保持训练稳定。 MoonViT-V2 视觉编码器从零开始使用 next-token prediction 训练，无需对比预训练，在达到基线效果的同时获得更稳定的优化过程。 后训练方面，模型在通用推理、通用 Agent 和编程 Agent 三大领域进行大规模任务合成，配合百万 token 上下文的强化学习基建，并完成了近 20 个内部评测集的完整评估。 ## **多维评测：****验证编程、Agent 与视觉能力全面提升** 在官方公布的评测结果中，Kimi K3 在编程、Agent 任务和视觉理解等多个方向展现出较强能力。 在编程能力方面，Kimi K3 在超长时序持续开发 SWE Marathon、软件逆向 Program Bench、终端运维 Terminal Bench 2.1 等测试中表现突出。 其中，SWE Marathon、Program Bench 均取得第一，Terminal Bench 2.1 达到 88.3 分，与 GPT-5.6 Sol 接近；在高难度软件工程任务 FrontierSWE 中，Kimi K3 以 81.2 分位列第二，仅次于 Claude Fable 5。 在 Agent 和知识工作场景中，Kimi K3 同样展现出较强的任务执行能力。在网页深度调研 BrowseComp、办公自动化 Automation Bench、Excel 财务建模 SpreadsheetBench 2 等测试中取得领先，其中 BrowseComp 达到 91.2 分，Automation Bench 和 SpreadsheetBench 2 均排名第一。 不过，在综合白领任务 GDPval-AA v2、APEX-Agents 等更贴近真实办公流程的评测中，Kimi K3 仍弱于 Claude Fable 5 等顶级闭源模型。 在视觉能力方面，Kimi K3 在图表理解 CharXiv、文档分析 OmniDocBench 等任务中表现较强，其中 OmniDocBench 达到 91.1 分，超过参与对比的多款模型；但在部分视觉推理任务中，Kimi K3 仍存在差距，例如零样本视觉工具任务 Zerobench 低于 Claude Fable 5。 Kimi 内部也测试了 Kimi K3 的工程能力。在 GPU 内核优化测试中，Kimi K3 需自主完成代码分析、内核重写和性能验证，覆盖 AttnRes、KDA、MLA 等 GPU 计算任务。结果显示，在最高推理强度下，Kimi K3 表现接近 Claude Fable 5（含回退机制），并超过 Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol 和 GPT-5.5。 在知识工作方面，Kimi 内部 Internal Knowledge Work Bench 测试显示，在统一开启最高深度思考模式后，Kimi K3 在通用推理、深度文档分析和金融专项三类任务中的表现均超过 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8。 ## **Kimi K3 挑战复杂任务：****生成游戏、设计芯片、分析科研数据** Kimi K3 发布后，智东西在 Kimi K3 Max 模式下实测了该模型的多模态与代码生成能力。在要求生成 3D 横版格斗游戏的测试中，提示词涉及 “被霸天虎入侵的破败城市地图”、“低多边形风格”、“5 种擎天柱阵营角色”、“5 种霸天虎变种敌人” 等复杂设定。Kimi K3 仅用一次就完成了游戏创建，没有出现错误。 海外开发者 @He1s\_Sammy 在游戏设计场景下对比测试 Kimi K3、GPT-5.6 Sol、Fable 5 三款模型，向三者输入完全相同的提示词，围绕方案质量、游玩体验、调用成本综合评估。 测试结果显示，Kimi K3 的游戏设计表现最优，能够抓住玩法核心，产出内容节奏自然；而 Fable 5 与 GPT-5.6 Sol 生成的游戏节奏普遍过快。 在价格方面 Kimi K3:9.5/10，调用成本 0.030 美元（约合人民币 0.2 元）、Fable 5:7.5/10，调用成本 0.38 美元（约合人民币 2.57 元）、GPT-5.6 Sol：7/10，调用成本 0.11 美元（约合人民币 0.74 元）。 在官方展示的案例中，Kimi K3 展现了更长程的任务执行能力。在芯片设计方面，K3 基于开源 EDA 工具和 Nangate 45nm 工艺库，在 48 小时连续自主运行中独立完成了芯片的构建、优化与验证。 在科研领域，K3 一次分析了 391 个 GWTC-5 引力波事件，调用 20 多个并发子智能体，产出 7 张科学可视化图、2 张表格，并综合了 10 多篇论文的文献内容。 在 GPU 编程领域，它从零开发了类似 Triton 的编译器 MiniTriton，将开发者编写的程序转换为 GPU 可执行的代码，部分场景性能甚至超过现有工具。 ## **结语：中国开源模型** **正在进入全球开发者的工具箱** 对于 Kimi K3，海外开发者的反应和半年前已经不太一样了。半年前，DeepSeek-V3 开源时，海外社区的讨论更多是 “又一个中国模型”。而到了 Kimi K3，话题变成了 “它比 Claude Opus 强”、“开发者正在把 Fable 换成 K3”。 影响力变大，也意味着被盯上的风险在变大。就在 Kimi K3 开源引发热议的同时，美国参议员蒂姆·斯科特和比尔·哈格蒂已提案扩大商务部权限以限制外国对手接触 AI 技术。美国商务部去年曾考虑将月之暗面、DeepSeek、阿里 Qwen 团队等中国 AI 实验室列入实体清单。白宫还曾考虑通过行政令，要求使用中国模型的美国企业对安全事件承担责任。OpenAI、Anthropic 等美国闭源 AI 企业曾提案禁用中国开源模型。 商务部回应称，这是 “典型的人工智能霸权主义行径”，并指出近 200 家美国初创企业敦促政府不要切断对中国开源模型的访问，认为这将削弱美国企业竞争力。 当美国企业自己都在用中国的开源模型，制裁的合理性自然站不住脚。AI 能力正在从少数公司的技术优势，变成全球开发者可以调用的基础工具——这个趋势不会因为一纸制裁令而改变。 风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 ### Related Stocks - [HUAWEI.NA](https://longbridge.com/en/quote/HUAWEI.NA.md) - [NBIS.US](https://longbridge.com/en/quote/NBIS.US.md) - [NEBX.US](https://longbridge.com/en/quote/NEBX.US.md) - [NBIL.US](https://longbridge.com/en/quote/NBIL.US.md) - [NBIG.US](https://longbridge.com/en/quote/NBIG.US.md) - [NBIZ.US](https://longbridge.com/en/quote/NBIZ.US.md) - [OpenAI.NA](https://longbridge.com/en/quote/OpenAI.NA.md) - [BABA.US](https://longbridge.com/en/quote/BABA.US.md) - [09988.HK](https://longbridge.com/en/quote/09988.HK.md) - [89988.HK](https://longbridge.com/en/quote/89988.HK.md) - [HBBD.SG](https://longbridge.com/en/quote/HBBD.SG.md) ## 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