WAIC 开幕前一天，7 月 16 日，月之暗面把 Kimi K3 甩了出来。2.8 万亿参数，新华社直接给了”全球参数最大的开源模型”这个头衔。
参数竞赛我本来已经有点审美疲劳，去年各家轮番刷新”最大开源模型”，看到最后都懒得点开。但这次还是多看了两眼，因为 K3 不只是大，它还贵。
先把事实摆一下。K3 是 2.8 万亿参数的 MoE 模型，100 万 token 上下文，原生支持视觉理解。架构上用了一套叫 KDA（Kimi Delta Attention）的混合线性注意力，加上注意力残差，再叠一层 Stable LatentMoE：896 个专家，每次只激活 16 个。官方说这些改动让扩展效率比 K2 提升约 2.5 倍。这句才是整场发布里我最在意的数字。参数多少只是账面，怎么把算力变成能力才是真本事。过去 12 个月里 Kimi 有 9 个月霸着开源模型规模的榜首，这个纪录倒是很硬。按官方时间表，完整权重会在 7 月 27 日前放出。
能力层面，按澎湃的报道，K3 在整套评测里稳定超过其他所有开源模型，综合水平接近最前沿的闭源模型，也就是 Anthropic 6 月 9 日发布的 Claude Fable 5 和 OpenAI 7 月 9 日放出的 GPT-5.6 Sol。接近，但还没到。开源追闭源，差的还是这半步。
接下来是我真正想吐槽的部分：价格。K3 的 API 定价，输入 20 元/百万 token，缓存命中 2 元，输出 100 元/百万 token。上一代 K2.6 输出只要 27 元，这一下翻了快四倍，知乎上已经有人开始算账了。
算账的核心其实就一句：开源和便宜是两码事。2.8 万亿参数，本地部署基本是做梦，绝大多数人只能走 API，而 API 越来越贵。我理解旗舰模型的推理成本摆在那，但”开源”两个字现在越来越像品牌故事，真正买单的，还是你每个月的 API 账单。
另外提一句，1M 的上下文窗口配上缓存命中 2 元的价格，明摆着是给长文档和 Agent 场景准备的。连续对话、反复喂同一份材料，命中缓存就能省下大头。这个设计挺聪明，但也侧面说明：旗舰模型的输入成本如果不靠缓存兜底，普通项目根本扛不住。
再看这波发布的时间点，也是挑着日子来的。WAIC 2026 于 7 月 17 日至 20 日在上海举行，K3 卡在开幕前一天发布，MiniMax 也在同一天更新了 Code 2.0。中关村学院院长刘铁岩在官方报道里说，中国开源大模型正从”单点亮相”走向”群体突破”。话术有点大，方向是真的：开源阵营的牌面一茬比一茬硬。闭源那边也没闲着，Fable 5 发布时价格翻倍，GPT-5.6 搞出 Sol/Terra/Luna 三档定价。两边都在涨价，说明大家心里都清楚，能打的模型不便宜。
另外我猜”最大”这个头衔也戴不了多久。Qwen、DeepSeek 这些玩家不会干坐着，按这几年的节奏，规模纪录被刷掉只是时间问题。纪录本身没那么重要，重要的是下一个追上来的模型，能不能把成本和能力同时做好。
所以我的结论没什么惊喜。K3 是个里程碑，但对多数人来说，它更像是”炫技加定价”的组合。参数数字看看就好，我更关心自己那点 API 预算能买到什么。2.8 万亿很酷，输出 100 块一兆也很酷，如果你的项目烧得起的话。烧不起，就继续用便宜的档位，没什么不好意思的。
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