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Kimi K3:我們仍能從鵜鶘基準中學到什麼

文章摘要

中國AI實驗室Moonshot AI發佈了Kimi K3模型,擁有2.8萬億參數,自稱首個“開源3T級模型”。該模型在多個基準測試中表現優異,但定價較高。作者通過“鵜鶘騎自行車”測試,展示了模型的推理成本、隱性系統提示和視覺能力,並反思了這一非正式基準的侷限性。

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Moonshot AI於2026年7月16日發佈了其最新大語言模型Kimi K3,宣稱擁有2.8萬億參數,並將其稱為首個“開源3T級模型”。該模型目前可通過官方網站和API使用,開放權重版本預計在2026年7月27日發佈。Moonshot自稱K3在多項基準測試中超越了Claude Opus 4.8 max和GPT-5.5 high,但不及Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。

據Artificial Analysis報告,K3在長期知識工作評估中達到Elo 1547分,較Kimi K2.6提升732分,僅次於Claude Fable 5。其每任務成本約0.94美元,與GPT-5.6 Sol的1.04美元相近,約為Opus 4.8的一半,但高於開源同類模型。值得注意的是,K3在Artificial Analysis Intelligence Index上的token使用量減少了21%。

在定價方面,K3以每百萬輸入3美元和每百萬輸出15美元的價格,與Anthropic的Claude Sonnet系列持平,成為目前中國AI實驗室最昂貴的模型。相比之下,其前代Kimi K2.6的定價僅為每百萬輸入0.95美元、每百萬輸出4美元。

作者Simon Willison使用OpenRouter代理,通過LLM CLI工具生成了一個鵜鶘騎自行車的SVG圖像,以此測試模型。此次測試輸入95個token,輸出16658個token(其中13241個為推理token),總成本約25美分。K3還支持圖像輸入,作者將生成的SVG截圖作為輸入,模型成功生成了詳細且準確的alt文本。

作者反思了自己21個月來使用的“鵜鶘騎自行車”基準測試。該測試最初只是玩笑,但意外地與模型實際能力存在相關性。然而,這種相關性已逐漸減弱,例如GLM-5.2在測試中超過了Claude Fable 5。作者強調,該基準無法評估當前模型最關鍵的智能體工具調用能力。儘管如此,作者認為該測試仍有一定價值:它促使作者實際試用模型,提供粗略的成本和推理估計,驗證模型生成有效SVG和基礎幾何空間感知的能力(尤其對輕量模型),並且在同一模型家族中可觀察到改進。例如,K3生成的鵜鶘明顯優於Kimi 2.5。此外,鵜鶘測試結果已成為Hacker News上的一個傳統趣談。

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要點

  • Kimi K3擁有2.8萬億參數,是Moonshot AI的最強模型,承諾2026年7月27日開源。
  • 定價為每百萬輸入3美元、每百萬輸出15美元,是目前中國AI實驗室最貴的模型。
  • 在“鵜鶘騎自行車”測試中,K3消耗13241個推理token生成3417個token,成本約25美分。
  • 作者指出鵜鶘基準無法評估智能體的工具調用能力,但仍可作為簡單的“Hello World”測試。

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