Kimi K3 用 2.8T MoE 追 Claude、GPT：coding 強，自己部署仲要等

Moonshot AI 推出 Kimi K3，重點幾乎全部對準而家最搶手嘅工作：寫 code、操作 terminal、處理大型 repository，同埋食晒一批長文件再完成多步任務。iThome 報道，K3 已經放入 Kimi 網頁版、Kimi Work、Kimi Code 同 API；不過所謂「逼近 Claude、GPT」，要拆開唔同測試先有意思，淨睇一張總表好易睇得太樂觀。

2.8T 聽落誇張，實際關鍵係每次用幾多

K3 總參數有 2.8 兆，但佢行 Mixture of Experts（MoE）架構，896 組專家入面每次有效啟用 16 組。即係模型可以儲住大量專門能力，處理每個 token 時又唔使動用晒全部參數。呢個設計有助控制推理運算量，不過 2.8T 權重仍然要放入記憶體，跨機傳送資料亦有成本，唔代表一般公司買幾張 GPU 就跑得順。

Moonshot 官方甚至建議，部署 K3 用 64 粒或以上加速器組成嘅 supernode。呢句貼近現實過「開放 3T 級模型」：就算 7 月 27 日權重按計劃公開，中小企多數仍會用 API，或者等雲端供應商代為託管。權重公開最大價值，初期會落喺研究、審計、量化同大型企業部署，未必係平價本地 AI server。

圖片：Moonshot AI

Coding 成績有料，但 harness 會左右結果

Moonshot 公布嘅 Terminal-Bench 2.1 成績，K3 用 Kimi Code harness 得 88.3 分，貼近 GPT-5.6 Sol 配 Codex 嘅 88.8，亦高過官方表內 Claude Fable 5 嘅 84.6。另一邊，DeepSWE、FrontierSWE 同 Kimi Code Bench 2.0 就有輸有贏，Claude 或 GPT 喺部分項目仍然領先。所以合理啲只可以話：K3 已經加入頂級 coding agent 競爭，但未算全面追平。

仲有一個容易忽略嘅位：唔同模型用咗 Kimi Code、Claude Code或 Codex 等唔同 harness。agent 成績同工具調度、context 管理、重試策略都有關，模型本身只係整套系統其中一環。Moonshot 亦承認，K3 要保留完整 thinking history；中途由另一個模型切換過去，表現可能突然唔穩。想評估 K3，最好拎自己嘅 repository、測試流程同權限限制跑一輪，唔好只比較單次 code generation。

100 萬 token 啱長文件，唔等於塞得越多越準

100 萬 token context 可以容納大型 codebase、合約、研究報告同長時間 agent 紀錄，對法律文件整理、技術盡職審查或者跨檔案重構確實有用。不過 context window 講嘅係容量，唔直接代表模型喺第幾十萬個 token 仍然搵得準、推理冇走樣。長 prompt 亦會增加等待時間同輸入費，資料整理、檢索同分段驗證照樣重要。

獨立平台 Artificial Analysis 喺自家綜合指數畀 K3 57 分，排喺前列，亦確認到 100 萬 token context；同時量到約每秒 62 個輸出 token，慢過同價位模型中位數。佢哋亦指 K3 回覆偏長。對 coding agent 嚟講，模型多行幾輪、每輪又輸出更多 token，最後埋單，實際成本可以同標價畀人嘅第一印象差好遠。

API 價唔算離譜，亦唔係見到中國模型就一定平

K3 官方 API 收費係每百萬 token US$0.30 快取命中輸入、US$3 一般輸入、US$15 輸出。Moonshot 話 coding 工作嘅快取命中率超過 90%，如果大量請求重用同一份 repository context，快取的確可以壓低成本；新文件多、prompt 經常改，或者模型長篇思考，條數就會唔同。

Artificial Analysis 將 K3 嘅一般輸入同輸出價評為高過同組模型平均，反映佢已經唔再靠極低價做唯一賣點。比較 K3、Claude Fable 5 同 GPT-5.6 Sol 時，要計埋 agent 完成任務要試幾多次、輸出幾長、工具失敗率同工程師執手尾嘅時間。單睇每百萬 token 價格，揀唔到真正平嗰套。

權重未出，暫時只可以叫「承諾開放」

截至發布當日，完整模型權重仍未公開，Moonshot 話會喺 2026 年 7 月 27 日或之前釋出，技術報告亦會同期提供。授權條款而家未有足夠資料確認，所以暫時唔適合直接叫 K3「完全開源」，亦唔應寫成已經可以自行部署。到時要睇清楚商業使用、修改、再分發同託管有冇額外限制。

香港開發者現階段可以研究網頁版、Kimi Code 同 API 嘅工作方式，但香港帳戶註冊、付款方法、API 供應、資料儲存地點同跨境資料安排仍未有完整公開資料可供確認。Kimi 官方話 API 輸入同輸出唔會用作訓練，亦聲稱請求資料唔會為訓練而持續保存；公司若要放入客戶資料、未公開程式碼或商業機密，仍要先核對合約、保留期、存取控制同內部合規要求。下一個實際觀察點係 7 月 27 日嘅權重、技術報告同授權全文。

參考來源

• iThome — Moonshot AI發表Kimi K3，效能逼近Claude與GPT最新模型 — original report
• Kimi K3: Open Frontier Intelligence — Moonshot 官方技術文章，載有架構、測試設定、限制、價格、部署建議同權重發布時間。
• Kimi K3 — Artificial Analysis — 獨立模型評估，提供綜合能力、輸出速度、價格同 context window 數據。
• Kimi API Data Processing & Security — 官方 API 資料用途、安全措施、內容審查同檔案刪除說明。
• Kimi API Pricing — 官方計費方式同 context caching 說明。

本文根據原文及公開資料整理；資料有出入時，以原文及官方資料為準。