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月之暗面 Kimi 系列模型与产品动态：K 系列开源模型、长上下文技术与产品演进的追踪。
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月之暗面发布 Kimi K3，2.8万亿参数开源模型，为首个3万亿参数级开源模型，支持1M上下文、多模态输入和动态工具加载。Together AI 提供 API 接入，支持 OpenAI 兼容调用，推理深度可调，定价按 token 计费，缓存命中输入价为每百万 token 0.30 美元。模型在 DeepSWE、BrowseComp 等基准上表现领先，支持结构化输出、流式响应和保留思考历史。
推荐理由：原文提供了模型参数、架构创新、API 使用方式和定价，读者可据此判断其在长上下文、推理和多模态任务中的实际部署潜力。
Moonshot AI于7月16日发布旗舰模型Kimi K3，该模型为2.8T参数的MoE架构，将于7月27日开放权重。Kimi K3在多个基准测试中表现优异，位列Vals AI指数第2、Artificial Analysis智力指数第3，且在前端代码领域排名第一。
推荐理由：原文明确指出Kimi K3是2.8T参数的MoE模型，将在7月27日开放权重，且性能对标前沿闭源模型，读者可据此评估其对开源生态的影响。
月之暗面发布 Kimi K3 大模型，参数量 2.8T，支持 100 万 token 上下文窗口，具备原生多模态和智能体能力，采用 KDA 和 AttnRes 架构，开源权重并提供 API 接入。模型在 GPQA Diamond、DeepSWE、FrontierSWE 等多个基准上取得领先成绩，支持 MXFP4 量化，推荐在 vLLM、SGLang 等引擎上部署。
推荐理由：原文提供了模型架构、评测数据和部署方式，读者可据此判断其在长上下文、多模态和智能体任务中的实际能力边界。
月之暗面发布 Kimi-K2.7-Code，一款基于 Kimi K2.6 的编码专用智能体模型，采用 MoE 架构，参数量 1T，激活参数 32B，上下文长度 256K，支持图像与视频输入。
推荐理由：原文提供了模型架构、评测数据和部署方式，读者可据此判断其在长程编程任务和智能体场景中的实际能力与适用性。
月之暗面发布 Kimi-K2.6，一个开源的原生多模态智能体模型，支持长上下文编码、编码驱动设计、智能体集群协作和主动自主执行。模型采用 MoE 架构，总参数 1T，激活参数 32B，上下文长度 256K，支持图像和视频输入。
推荐理由：原文提供了模型架构、评测数据和部署方式，读者可以据此判断其在长上下文编码、智能体协作和多模态能力上的实际表现与适用场景。
月之暗面发布 Kimi K2.5，一个开源的原生多模态智能体模型，基于 Kimi-K2-Base 连续预训练，支持视觉与语言理解、即时与思考模式、以及智能体群集执行。
推荐理由：原文提供了模型架构、评测基准和部署方式，读者可以据此判断其在多模态智能体方向的技术定位和应用潜力。
月之暗面发布 Kimi-K2-Thinking 模型，为开源思考模型最新版本，具备 256k 上下文窗口、INT4 量化和 1T 参数 MoE 架构，支持多步推理与工具调用，在 HLE、AIME25、BrowseComp 等基准上表现领先。
推荐理由：原文提供了模型架构、量化方式、基准评测和部署接口，读者可据此判断其在长链推理和工具调用上的实际能力边界。