Kimi K3 在代理基準上超越了 Fable 5

Moonshot AI 發布了 Kimi K3。在多個代理基準上超過 Fable 5 與 GPT-5.6 Sol，價格卻接近 Sonnet 5。開源權重模型坐到這一檔，我以前沒見過。

分六點看。

不是小眾分數

Program Bench 77.8、SWE Marathon 42.0、BrowseComp 91.2、SpreadsheetBench 2 為 34.8，公開數字上領先 Fable 5。FrontierSWE 81.2，低於 Fable 5 的 86.6，但明顯高於 GPT-5.6 Sol 的 71.3。編碼與瀏覽都強，就不是單點特化模型。

Sonnet 級價格，不是前沿級價格

輸入約 $3、輸出約 $15，大約是頂級前沿標價的 30%。相對早期 Kimi 漲價超過 3 倍，所以不是相對 K2 的免費午餐。但若整天跑 agent，token 費近似人力成本，這個價差很難忽略。

架構不是小改

Kimi Delta Attention 重做 attention 路徑，宣稱 1M 上下文解碼最高快 6.3 倍。Attention Residuals 強化層間資訊流，不到 2% 算力換約 25% 訓練效率。MoE 在 896 個專家中只啟動 16 個。相對 K2 宣稱 2.5 倍縮放效率。

自己優化 kernel

15 小時無人迭代，以 two-phase 演算法與 kernel fusion 報告約 2.5 倍加速。關鍵是這不是玩具題，而是訓練棧本體。self-evolving 環開始轉。

7 月 27 日開放權重

2.8T 參數。目前可用 Kimi.com 與 API；27 日後自託管成為真實選項。

可能是 DeepSeek-R1、GLM-5.2 之後的第三次衝擊

榜單不會單獨決定我是否切換。生產 harness 才是最終裁判。這週會把 Kimi K3 放進 harness 跑。