Kimi K3在程序开发基准测试和软件工程马拉松测试中排名第一，在终端智能体基准测试2.1中仅落后GPT-5.6 Sol 0.5分；在深度软件工程基准测试和前沿软件工程基准测试中，则仍与头部模型存在一定差距。更重要的是，K3虽然拥有2.8万亿参数，却采用稀疏MoE架构，每次仅激活896个专家中的16个，官方称其整体扩展效率较K2提升约2.5倍。 K3 API输入、输出价格分别为每百万Token 3美元和15美元，输出成本较GPT-5.6 Sol低50%、较Opus 4.8低40%、较Fable 5低70%，却已在多项编程测试中接近甚至超过后者。这意味着竞争正从“谁的模型更大”，转向“每解决一个任务需要多少算力和成本”。 整体来看，K3的价值不只是个别榜单领先，而是在接近顶级编程能力的同时，显著降低调用成本。稀疏架构减少单次推理的实际计算量，超节点部署则提升大规模并行效率，体现出国产大模型正通过架构、通信和工程协同，将竞争推进到“单位算力产出”的阶段。

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