Kimi K3 来了：2.8 万亿参数之后，我真没想到它竟然涨价了
Kimi K3 正式上线。
我把官方文档、X、小红书和开发者社区翻了一遍。第一感觉是，这个模型确实有野心；第二感觉更直接：它很贵。
2.8 万亿参数、100 万 token 上下文、原生视觉、长程编程、Agent、端到端知识工作，这些都很容易变成发布时的大字报。
但我更在意另一件事：在 DeepSeek、Mimo、MINIMAX 陆续降价的趋势下，Kimi 这次定价“逆势上扬“，看起来对自己的模型能力非常有自信。
比 K2.7 大 2.8 倍
K3 有 2.8 万亿总参数，基于 Kimi Delta Attention 和 Attention Residuals 两项技术构建。其中前者是一种混合线性注意力机制。它原生支持视觉理解，上下文窗口达到 1M tokens。（参数量是 K2.7 的 2.8 倍，K2.7 是 256K 上下文，1万亿参数）
它始终开启思考模式，目前推理力度只有 max 一档。官方给它的定位也很明确：长程编程、端到端知识工作和深度推理。
这套配置看上去很猛。不过：
官方还没有放出完整模型卡、技术报告和正式 benchmark。社交平台上已经有人把它叫作“最大开源模型”，可截至我查稿时，官方并未给出 K3 的权重下载地址和开源许可证，说27号全面开源。
但是跑分已经秒了 Opus4.8 了（国内模型跑分跟津巴布韦币一样没有信用了，我的评价是还得再看看）
我更意外的是，Kimi 这次真敢收钱
K3 国内 API 的价格是：缓存命中 2 .1元、缓存未命中 21 元、输出 105 元，全部按每 100 万 tokens 计算。
作为对比，K2.6 国内站的对应价格是 1.1 元、6.5 元和 27 元。也就是说，K3 的未命中输入价约为 K2.6 的 3.1 倍，输出价约为 3.7 倍。
国际站另有一套美元价格：缓存命中 0.3 美元、未命中 3 美元、输出 15 美元，同样按每 100 万 tokens 计费，且未包含当地税费。
这里的 100 万 tokens 是计价单位，不代表每次调用都会花掉这么多。但缓存命中和未命中的输入价格相差十倍，输出价格又明显更高，这会直接改变开发者的使用方式。
如果任务能反复复用稳定的长前缀，缓存可以省下不少钱。可要是上下文不停变化，模型又长时间思考，真正该看的就是一项完整任务花了多少钱，而不是官网表格里最便宜的那一格。
我看到的反馈，叫好和嫌贵同时出现了
X 上最早一批演示，亮点集中在前端、3D 游戏、视觉设计和 Agent。
有开发者用相同需求比较 K3 与 GPT-5.6 Sol，认为两者都完成了任务，但 K3 的视觉实现更有创造性。小红书上也有人让 20 个 Agent 并行工作，称整个过程平稳、速度很快。
这些反馈确实让我想继续看。
但另一边也很真实。
一位小红书用户称，K3 做对了一道他长期用来测试模型的高考数学题，可模型思考了约 40 分钟。Linux.do 上一篇较完整的早期评测，也肯定了它的前端审美和 Agent 能力，同时提到千秒级思考并不少见。（好像不少人都反应有点慢）
更直接的争议还是价格。在我查到的 X 和中文开发者社区帖子里，不少人的第一反应不是“终于可以替代 Claude”，而是“这个价格到底谁用得起”。也有人质疑官方 benchmark 尚未公布，发布前的宣传和匿名模型演示跑得太快。
我觉得这种分裂很正常。一个模型完全可能既有惊艳的任务表现，又慢、又贵。几张生成页面和几个数学题，还不足以替所有生产场景下结论。
我的判断：K3 想改变大家对国产模型的价格预期
至少在这次发布里，Kimi 没有把自己放在“便宜替代品”的位置上。
它给出的是一套前沿模型式的产品叙事：超大参数、百万上下文、最大力度推理、长程 Agent，再配上一套显著高于自家上一代的 API 价格。
这是一种很有意思的变化，在我看来其实是好事，只要你真的比 Opus4.8 强，那我是愿意掏这个钱的。
过去大家评价国产模型，经常先问“比海外模型便宜多少”。K3 这次似乎想让市场换一个问题：如果能力真的进入第一梯队，你愿不愿意按第一梯队的价格付钱？
但价格可以先对标，能力还得逐项验证。
我接下来最想看到三个答案：真实代码仓库里的长程任务成功率有多高；把思考、重试和修正全部算进去后，单项任务成本是多少；官方什么时候公布模型卡、benchmark 和权重计划。
如果你正准备把 K3 接进产品，可以试试。
找一个最接近真实工作的任务，同时记录成功率、人工修复时间、总耗时和最终账单。K3 如果能在这四项上赢，100 元的输出价格也可能值得；如果赢不了，2.8 万亿只是一个很醒目的数字。
以上就是这次的侦察。
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