“每次有新模型发布，我们都会测一测，从成本、效果等角度看看它能不能替代我们正在使用的模型。”TalkMe CEO贾子健告诉《中国新闻周刊》，作为一家开发口语练习应用的公司，测试大模型已经是工作习惯。
这一次贾子健测试的对象是Kimi K3。自7月17日凌晨发布后，月之暗面的Kimi K3成为最受关注的大模型。它头顶一众光环，参数规模2.8万亿，被称为参数量最大的开源权重模型。
新的架构，超过两万亿的参数规模，这些都让贾子健对Kimi K3有比较高的期待。“Kimi K3的风评很好，无论是在社交媒体上，还是在身边的朋友间。”
Kimi K3一经发布，使用量也迅速提升。抛开技术层面的探讨，人们争相使用的Kimi K3究竟好不好用？贾子健的答案是：“‘好’并不等于适合。就像兰博基尼足够好，但是不适合每天接送孩子。”
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又慢又贵？
Kimi K3确实足够“好”，最直观的体现是它在多项测评中表现出色。根据公司公告，Kimi K3在多个主流编程和智能体基准中与目前全球最强的两款大模型Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol达到可比区间。
比如在第三方测评平台Artificial Analysis上，Kimi K3排名全球第三，落后于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。而在第三方评估平台Code Arena上，Kimi K3的编程能力位列第一，这是开源模型首次在该榜单上超越闭源模型登顶。
Arena前端代码能力排行榜 图：网络
“普通人使用大模型以聊天为主，或者让它协助自己完成一些简单任务，这些应用远远触碰不到大模型的能力边界。”贾子健告诉记者，作为一家应用开发公司，可能首先会关注大模型的编程能力，这是顶尖大模型非常重要的一个评判维度。
他认为，Kimi K3编程能力比较出色，也间接放大了其声量。“特别是在前端渲染能力上，人们会将其与Fable 5对标，比如人们很容易就被其生成的一些更精细的网页3D游戏所吸引，因为人是视觉动物。但是在我们的测试中，Kimi K3后端编程能力与DeepSeek V4 Pro基本相当，这是我们实际应用更为关注的能力，前端能力再强，目前也仅限于手搓小游戏，或者做个Demo（演示）的水平。”
除去编程，贾子健的测试维度还包括听话、防瞎编、脑子、记性和脑洞，共六个方面。他的结论是，相比于DeepSeek V4 Pro，两者能力打平，但DeepSeek效率胜出，而且更便宜。DeepSeek是贾子健公司主要应用的模型之一。
同样完成他测评中的6项任务，DeepSeek比Kimi快30%以上，而后者价格是前者十几倍。比如对于一项考察记忆力的任务，Kimi比DeepSeek多花了近7分钟。
“我们会比较在意响应速度，但是对于一些长程推理场景，响应速度就不那么重要。其实在测试前，基于Kimi K3参数量，我们就认为它一定会‘慢’一些，测试的结果也符合预期。”贾子健说，比如在一些场景，公司还在使用更早的GPT版本，其响应足够快，也足够便宜，而对于一些更追求效果而非速度的场景，适配的模型也会不一样，“应该在不同的场景使用不同的模型”。
根据公司公告，Kimi K3主要面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。
贵，并且慢，这其实是不少Kimi K3用户的共同感受。在价格方面，Kimi K3的API价格为每百万tokens输入2元（命中缓存）和20元（未命中缓存），输出100元。其输出价格和未命中缓存的输入价格在主流国产模型中都是最高，但与美国的顶尖模型相比仍有一定优势。
月之暗面“秀肌肉”
“其实相比于国内使用的主流模型，Kimi K3的性价比没有那么高。”有AI业内人士告诉记者，其更多在于试水新架构，以及为下一步融资与未来上市做铺垫，“秀肌肉”的意味比较明显。
根据彭博社报道，月之暗面计划在8月启动新一轮融资，目标估值为投前500亿美元，这将成为公司上市前最后一轮融资。
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月之暗面由杨植麟于2023年4月创立，公司名源自平克·弗洛伊德专辑。杨植麟本科毕业于清华，博士就读于卡内基梅隆大学，师从苹果AI负责人，曾任职于Google Brain。
公司成立后融资迅猛：2024年完成超10亿美元A+轮及B轮，估值达33亿美元；2025年底完成5亿美元C轮，账面现金超百亿；2026年密集融资，5月D轮20亿美元，估值突破200亿美元。公司计划8月启动Pre-IPO轮融资，最快明年初港股上市。
7月16日晚，K3发布前后的72小时内美股半导体板块蒸发数千亿美元，《华尔街日报》点名月之暗面的K3加剧了这轮芯片股的抛售。摩根大通则把这一日称作“DeepSeek 2.0时刻”。
贾子健告诉记者，参数量大必然会带来一些问题，比如面临算力的瓶颈。
月之暗面在7月19日的声明中表示，自Kimi K3发布以来，用户请求量大幅超出预估，已经逼近公司现有计算集群的承载极限。当前，公司已经暂停Kimi K3C端新用户订阅，将已有算力全部投入于服务已订阅用户，并许诺会全速推进算力扩容，逐步开放更多订阅名额直至全面恢复正常订阅。
贾子健认为，未来Kimi K3在推出后续版本时，可能会在性价比层面优化，模型参数量对应不同的运营、使用成本，并非简单的“越大越好”。“比如Kimi K3和DeepSeek V4 Pro都是开源模式，但前者私有部署的成本可能更高，需要更多GPU。”
K3成为现象级产品后，争议也随之而来。首当其冲的是“参数竞赛是否走入歧途”的讨论。2.8万亿参数，这个数字足够震撼，却也引来了质疑——当模型规模以指数级膨胀，算力消耗与边际收益之间是否已经出现严重失衡？有开发者算过一笔账：用Kimi K3跑一次中等复杂度的任务，电费和GPU占用成本足以让小型创业团队“肉疼”。而DeepSeek V4 Pro以不到十分之一的价格、三分之二的时间完成相同质量的工作，让不少人开始重新审视“大即是强”的信仰。
针对外界争议，2026年7月21日上午，月之暗面企业业务负责人黄震昕公开回应，否认了“K3是蒸馏小模型”的猜测，强调其性能跃升来自底层原创架构创新。同时，针对暂停新用户订阅，他表示公司面临两难抉择，选择优先保障付费客户体验，并正全力通过模型优化和算力供给解决问题。
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