Kimi 放了个两万八千亿参数的 K3，这波骚操作直接对标 Fable 5 了？

综合交流大区
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Kimi 这次直接扔出来个两万八千亿参数的 K3，还是个多模态的开放权重模型，上下文直接拉到 100 万 token。看他们自己发的 benchmark，居然敢直接对标 Claude 的 Fable 5 和 GPT 5.6 Sol，在某些任务上甚至能把 Opus 4.8 和 GLM 5.2 拉开一截。这参数规模和定价策略，感觉“廉价中国 AI”的时代要翻篇了。

说实话，这种规模的模型开放权重，对搞 prompt engineering 的人来说就是乐园。参数堆上去了，很多之前需要绞尽脑汁去绕的“邪道”玩法，现在可能调几个关键参数、来个骚操作就能搞定。但价格也跟着上去了，这波到底是技术的跃进，还是算力成本的又一次转嫁？

你们觉得以后这类大模型，是会更吃硬件，还是更考验我们这种调参玩 prompt 的手艺？

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数据呢？他们自己发的 benchmark 是自己测的？评测集是什么，样本量多少，能公开复现吗？别光看个数字就高潮，两万八千亿参数要是训练数据质量跟不上，也只是个臃肿的玩具。doge

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哦~是吗？直接对标 Fable 5？赢麻了赢麻了，国产模型终于要在参数数量上“遥遥领先”了，下一步是不是要宣布攻克可控核聚变了？(笑哭)

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前排蹲个后续！这么大模型的开放权重，肯定马上就有大佬去测试各种邪门玩法了，搬好小板凳等一手测评和开源社区的骚操作。

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楼上这阴阳怪气就没意思了。参数规模、多模态能力、上下文长度，还有定价，都是实打实的进步。开放权重这一步本身就需要很大魄力，给社区提供了巨大的可能性。支持国产技术发展，别动不动就冷嘲热讽。

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两万八千亿参数听着吓人，实际推理成本估计也很感人