
A | 7月21日下午,北京海淀知春路月之暗面总部,在一个充满摇滚风格的会议室里,月之暗面企业业务负责人黄震昕接受了新京报贝壳财经记者的采访,这也是Kimi K3大模型发布后Kimi首次公开接受媒体采访。

B | 8月26日讯 51岁的克雷斯波目前执教墨西哥阿特拉斯队,在接受《米兰体育报》的采访时,他对老东家国米的前锋线赞赏有加。

C | 齐沃“在这里,我们必须为齐沃送上热烈的掌声,他成功梳理了战术打法,让前锋们能在最舒服的状态下踢球。两翼传中、中路渗透、与中场频繁互动、突然的纵向直塞、积极前插利用空间等,战术套路丰富,让进攻组合运转得完美无缺。”您最欣赏国米锋线的哪一点?“他们的可互换性。 月之暗面企业业务负责人黄震昕回答新京报贝壳财经记者问题。罗亦丹 摄 K3大模型参数量达2.8 万亿,是目前全球参数规模最大的开源权重模型,在多个权威榜单上拿到第一,受到了国际上的广泛关注。我的意思是:队内当然有主力与替补的层级之分,但这四名球员个个全能。劳塔罗、图拉姆、皮奥·埃斯波西托和博尼形成了完美的互补。”而且他们特点各异“没错,但他们都能完美融入球队的战术体系。说实话,劳塔罗是我的最爱,这不仅因为我们是阿根廷老乡,他的技术功底确实高人一筹,这是肉眼可见的。

D | 连马斯克都在K3评测报道的评论区留言称“令人印象深刻”,并表示后续将推出2万亿参数的模型“可能超越Kimi”。同时,我也非常欣赏马库斯·图拉姆,在帕尔马时期我是看着他从小长大的。他具备速度、盘带,在禁区内也非常狡猾。此外,不容忽视的一点是他非常无私。”您如何评价皮奥·埃斯波西托?“他具备成为冠军球员的潜质,但我们不能给他太大压力,也不能寄予过高的期望,否则可能会毁了他。他的脚下技术、头球和倒钩能力都很出色,也很擅长与队友打配合。K3的火爆程度也导致需求量激增,7月19日,月之暗面暂停了C端新用户订阅。 对于算力紧缺的现状以及未来企业的发展。作为一直密切关注他的人,我现在希望看到他实现质的飞跃,他需要提升表现的稳定性。”名单上的最后一位是博尼“但在队内层级中他绝非末位。博尼的身体素质令人惊叹,在狭小空间内的技术更是让对手晕头转向。明白为什么我认为国米锋线是意甲最全面的了吧?这四人都能在进球和关键传球上为球队做出巨大贡献。黄震昕坦言“K3过于火爆,我们其实已经做了预案,但挡不住用户热情,有人说这和去年的‘DeepSeek时刻’一样,最后我们选择优先保证老客户的体验。” 而对于马斯克的“挑战”,黄震昕笑言,可能这次的表现(让他们)得到一点震撼的感觉,现在拭目以待,希望他们出来跟我们掰一掰手腕,“我们的技术有很多都开源给了全世界,我们也不担心技术会马上被别人学走,我们有这样的胸襟和气度,希望马斯克也能做出2万亿的模型,我们一起共同进步。” “其实已经做了比较充分的准备,但挡不住用户热情” 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中,点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 7月17日凌晨,Kimi K3正式对外发布。消息传开后的48小时内,全球开发者的使用请求涌入了月之暗面的服务器,远超团队此前的预估,用户量迅速逼近现有算力集群的承载极限。7月19日晚间,Kimi官方发布说明称“收获了远超预期的支持,但也面临始料未及的算力挑战”,随即暂停C端新用户订阅。

E | “我们提前做了充分的算力储备预案,但用户和客户的热情还是超出了预估。”黄震昕在采访中坦言。他表示,目前公司的优先级是保障存量付费用户的使用体验,“不愿为了扩大用户规模牺牲存量用户体验”。与此同时,团队正通过两条路径缓解供需矛盾——一是模型效能的持续优化,二是算力供给的快速扩容。 这种“幸福的烦恼”并非没有先兆。K3的技术实力在发布前就已引起业内关注。其核心支撑技术之一“Attention Residuals”(注意力残差)早在2026年3月就以技术报告形式开源,该技术方案可让模型训练与推理效率提升25%。马斯克当时就在社交媒体上公开称赞,评价其为“非常令人印象深刻的工作”。 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中,点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 当K3的完整性能数据在发布后揭晓,行业反应剧烈。

F | 在被业内视为最贴近真实工程开发的编程“金标准”Frontend Code Arena 榜单上,K3以1679分登顶。

G | K3的上一代模型K2.6在同一榜单上排第18位,一代之间跃升17个位次。Vercel的CEO Guillermo Rauch发帖称,K3在Next.js官方综合Web工程基准(nextjs.org/evals)评测中领先Fable,“这是开源模型首次在该综合Web工程评测上全面超过闭源模型。” 和DeepSeek-R1推出后英伟达一度大跌类似,K3也影响到了美股表现,美东时间7月17日,CNBC报道美股半导体板块走出今年以来最差单周行情,跌幅创下2025年4月之后新低,而导火索是“中国月之暗面发布全新AI大模型。” 对于K3在全球的影响,黄震昕表示,“我们在全球市场上真正做出了SOTA级别的模型,定价不是朝便宜去定的,我们也摆脱了‘开源模型就是要做便宜的、低价的’这样的印象。” “模型公司一定要做模型” 面对用户的热情与海外广受关注的表现,Kimi显得颇为低调。 “不做高性价比的标准化业务,而是聚焦‘难而正确’的前沿探索。”黄震昕这样解释公司的核心理念。如同登月一般,一旦实现突破,将为全人类创造巨大价值——这并非一句口号,而是贯穿在月之暗面从技术研发到商业布局的每一个决策之中。 在当前,越来越多的AI企业开始聚焦落地和Agent时,月之暗面却一直保有对基础模型的执念,“模型公司一定要做模型。”黄震昕说。 基础模型的强度是所有上层应用的前提,Agent、C端产品、行业解决方案都是模型能力提升到一定阶段后的自然产物。只有持续打磨最强模型,才能构建长期竞争壁垒。 这种执念在K3身上得到了集中体现。

H | 根据月之暗面公布的技术文档,K3基于月之暗面自研的KDA混合线性注意力机制和Attention Residuals技术构建,采用MoE(混合专家)架构,在896个专家中高效激活16个,扩展效率较前代K2提升约2.5倍。更关键的是,月之暗面是Scaling Law(缩放定律)的坚定信仰者——模型参数量、训练数据量、计算量三者同步提升,模型性能就会持续增强——但传统Scaling Law面临指数级成本的硬约束:算力投入扩大100倍,模型性能仅提升10倍。 月之暗面的解法不是简单的工程效率优化,而是底层架构创新。 黄震昕透露,过去8到11年间,大模型领域的三大核心基础技术从未出现本质迭代,而公司在2025至2026年完成了对这三项底层技术的突破,这也是K3能够实现SOTA性能的核心支撑。其中,Moon Clip二阶优化器是行业首次在万亿级大模型训练中应用该新型优化器,大幅提升Token效率,可让20TB训练数据发挥出相当于40TB的效果。K2系列曾在过去12个月中保持9个月的参数量领先,K3也将在参数量与性能上保持一段时间的领先优势。

I | 黄震昕告诉记者,Kimi现阶段暂不提供私有化部署服务,商业模式对标海外成熟头部AI企业,核心发力打磨模型基础能力,他也明确了行业参数规模趋势,表示Kimi的大模型参数规模会持续向上拓展,不会止步于当前2.8万亿规模。 Kimi的“审美”:不做娱乐性场景,聚焦生产力 技术突破只是起点,商业化落地才是检验模型价值的关键。 K3在编程能力上的表现已经为它赢得了开发者生态的初步认可,其在多项评测中展现出与顶级闭源模型抗衡的实力。在Program Bench评测中,K3得分77.8,以0.2分的微弱优势超过GPT-5.6 Sol的77.6;在FrontierSWE上得分81.2,大幅领先GPT-5.6 Sol的71.3,但次于Fable 5的86.6。

J | 在实际应用中,K3展示了长程工程能力——在计算天体物理“I-Love-Q”普适关系复现任务中,K3用约两小时完成了通常需要资深研究人员一到两周才能完成的工作。 但月之暗面的商业化视野不止于此。

K | 黄震昕在采访中透露,公司即将推出Kimi Hosted Agent企业级服务,开放Agent编排调度(Harness)能力,将沙箱环境与智能体调度框架整合为标准化平台,向企业客户提供PPT生成等场景的API接口,支持嵌入企业内部系统,可自定义内容风格,适配投研分析、内容生产、办公自动化等多元场景。 谈及与海外头部模型公司的竞争,黄震昕表示,全球模型公司在商业化方面已找到一条可行路径,Kimi在产品创新上持续投入,包括AgentSwarm路由在行业做Agent之前就已经做出来。“我们还是希望从产品驱动,然后设计不同的商业模式,打造出非常有竞争力的产品。” 黄震昕在采访中强调了Kimi一贯的“产品审美”,“我们不会做娱乐性的场景,也不做生图、生视频,我们一直的定位就是生产力场景,包括编程、金融、法律、科学研究等领域,这就是我们的审美,我们会一直按照这个价值观去努力奋斗。” 在北京,从海淀知春路到清华校门口,短短一段路程聚集了智谱、Kimi等多家国内头部AI企业。黄震昕说,这里的产业集聚并非偶然——“人才密度高、政策支持完善,端一杯咖啡就能找到对应领域的专业人才”。这片被业内称为中国AI“卧龙池”的土地上,蛰伏的故事远不止一个。而K3的全球爆火和随之而来的算力告急,或许只是月之暗面“登月计划”的一个阶段性注脚。 新京报贝壳财经首席记者 罗亦丹 视频 罗亦丹 陈蜜蜜 实习生 彭紫桐 编辑 杨娟娟 校对 杨利。

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Published on:18:18:43

