K3今天凌晨刚发，很多人醒来打开Kimi发现模型选项里多了一个K3，脑子里的第一个问题就是跟K2.6到底差了多少。K2.6是四月份发的，用了三个月，K3接棒。从K2到K2.5到K2.6，每一代升级都有明确的能力标签，K3这次也一样，不是简单地叠参数，是从底层架构到上层功能全换了一遍。这篇文章把K3相比K2.6的核心变化拆开讲。

参数量翻了一倍多

K2.6的具体参数量官方一直没公开说，但从业界估算是千亿级别。K3直接干到了2.8万亿参数，比以前任何开源模型都大。参数多不光是数字游戏，对实际体验的影响是模型能记住更多知识，长文本推理时候的逻辑不容易断，复杂任务的完成度更高。K3的整体扩展效率比K2提升了约2.5倍，这背后是架构重构的结果而不是纯堆算力。

底层架构全面重写

K2.6用的是比较传统的混合专家架构，K3换了一套全新的骨架。注意力机制从标准方案换成了KDA，Kimi Delta Attention，长上下文场景下的计算效率大幅提升。加了一个Attention Residuals机制，让模型在深度方向上不是均匀地累积信息，而是选择性地提取关键层的表征。专家网络升级到了Stable LatentMoE，896个专家每次激活16个，用了全新的Quantile Balancing路由算法替代传统的启发式分配，不再依赖敏感的超参数。

K2.6还做不到原生视觉，需要额外的视觉模块才能看图。K3从底层架构开始就同时处理文本和图像，这一层的差距在文档处理场景里感知最直接，丢一份带复杂表格和图表的长PDF进去，K3的理解深度比K2.6高出一个档次。

编程能力

K2.6的编程能力在Agent集群场景下很强，十三小时不间断编码、四千行代码修改，但单一任务的编程深度和自主调试能力还有提升空间。K3在编程上往前跨了一大步，FrontierSWE拿了81.2分，SWE Marathon上42分而K2.6时代的标杆Claude Fable 5才35分。长的代码任务里K3的节奏保持能力明显更强，不会写到几百行之后逻辑开始散。

K3展示了一个K2.6做不到的案例，48小时自主运行从零设计了一颗芯片，45纳米工艺4平方毫米。这不是纯编程，是从架构设计到RTL编码到物理实现到仿真验证的全流程。K2.6能写代码但不能连续自主处理这么复杂的工程链路。

新功能

K2.6的核心功能是Agent集群、深度研究、网站部署，没有Widgets和Dashboard。K3新增了三个功能。Widgets让你在聊天里生成交互式组件，Dashboard让你把多个Widgets拼成一个持久的项目面板。这两个功能瞄准的是知识工作场景，不是聊天的附加能力而是把Kimi嵌进日常工作流。

视频编辑是K3最意外的能力。K2.6完全不能做视频，K3的原生多模态架构可以同时理解文本图像和视频，能自动剪辑多段素材拼接成成品，能做3Blue1Brown风格的技术讲解动画。注意这个视频编辑跟即梦可灵的AI视频生成不是一回事，K3是从已有素材里智能剪辑和合成，不是从零生成视频画面。

上下文窗口

K2.6的上下文长度一直没公开具体数字，但从业界估算和实际使用体感来看，百万级别超长上下文的处理能力有限。K3明确了100万token上下文窗口，而且KDA架构保证了超长上下文下的计算效率不崩塌。这意味着以前需要把超长文档切片分批处理的任务，现在可以一次性全丢进去。

Agent能力上K3在DeepSearchQA拿了F1 95.0分，超过了Claude Fable 5。在BrowseComp上拿了91.2分，同样超过Fable 5。K2.6在Agent集群的并行能力很强但单个任务的深度推理不够，K3是把单任务深度和集群并行都提上来了。

实际使用体验

K2.6在日常对话中已经够用，轻量问答和日常文案写作用K2.6和K3的差别不大。差距体感最明显的是三个场景。编程辅助，K3的长代码生成和定位Bug的能力比K2.6稳定。深度研究，K3的多步推理和长篇报告质量比K2.6高，万字报告的逻辑连贯性更好。复杂文档处理，带图表和表格的长PDF丢进去，K3的理解深度和回答精准度明显强一档。

K3目前默认最大思考模式，回答质量高但速度比K2.6略慢。后续会开放低努力度模式，日常轻量问答可以选低模式换速度。K3有一个已知的毛病是过度主动，模糊意图的时候可能替你做了决定而不是追问你，需要你在提示词里写清楚边界。

K3相比K2.6不是一次参数升级而是底层架构的换代。核心变化是原生视觉理解、KDA注意力机制、2.8万亿参数、以及新加的Widgets和视频编辑能力。日常轻量使用感知不大，编程深度研究和复杂文档处理场景差距明显。如果你主力用Kimi做编程和深度分析，值得立刻切到K3。日常聊天和轻量问答可以继续用K2.6等低努力度模式上线后再切。

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