「每次有新模型發布，我們都會測一測，從成本、效果等角度看看它能不能替代我們正在使用的模型。」TalkMe CEO賈子健告訴《中國新聞周刊》，作為一家開發口語練習應用的公司，測試大模型已經是工作習慣。

這一次賈子健測試的對象是Kimi K3。自7月17日凌晨發布後，月之暗面的Kimi K3成為最受關注的大模型。它頭頂一衆光環，參數規模2.8萬億，被稱為參數量最大的開源權重模型。

新的架構，超過兩萬億的參數規模，這些都讓賈子健對Kimi K3有比較高的期待。「Kimi K3的風評很好，無論是在社交媒體上，還是在身邊的朋友間。」

Kimi K3一經發布，使用量也迅速提升。拋開技術層面的探討，人們爭相使用的Kimi K3究竟好不好用？賈子健的答案是：「‘好’並不等於適合。就像蘭博基尼足夠好，但是不適合每天接送孩子。」

又慢又貴？

Kimi K3確實足夠「好」，最直觀的體現是它在多項測評中表現出色。根據公司公告，Kimi K3在多個主流編程和智能體基準中與目前全球最強的兩款大模型Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol達到可比區間。

比如在第三方測評平台Artificial Analysis上，Kimi K3排名全球第三，落後於Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。而在第三方評估平台Code Arena上，Kimi K3的編程能力位列第一，這是開源模型首次在該排行榜上超越閉源模型登頂。

Arena前端代碼能力排行榜 圖：網絡

「普通人使用大模型以聊天為主，或者讓它協助自己完成一些簡單任務，這些應用遠遠觸碰不到大模型的能力邊界。」賈子健告訴記者，作為一家應用開發公司，可能首先會關注大模型的編程能力，這是頂尖大模型非常重要的一個評判維度。

他認為，Kimi K3編程能力比較出色，也間接放大了其聲量。「特別是在前端渲染能力上，人們會將其與Fable 5對標，比如人們很容易就被其生成的一些更精細的網頁3D遊戲所吸引，因為人是視覺動物。但是在我們的測試中，Kimi K3後端編程能力與DeepSeek V4 Pro基本相當，這是我們實際應用更為關注的能力，前端能力再強，目前也僅限於手搓小遊戲，或者做個Demo（演示）的水平。」

除去編程，賈子健的測試維度還包括聽話、防瞎編、腦子、記性和腦洞，共六個方面。他的結論是，相比於DeepSeek V4 Pro，兩者能力打平，但DeepSeek效率勝出，而且更便宜。DeepSeek是賈子健公司主要應用的模型之一。

同樣完成他測評中的6項任務，DeepSeek比Kimi快30%以上，而後者價格是前者十幾倍。比如對於一項考察記憶力的任務，Kimi比DeepSeek多花了近7分鐘。

「我們會比較在意響應速度，但是對於一些長程推理場景，響應速度就不那麼重要。其實在測試前，基於Kimi K3參數量，我們就認為它一定會‘慢’一些，測試的結果也符合預期。」賈子健說，比如在一些場景，公司還在使用更早的GPT版本，其響應足夠快，也足夠便宜，而對於一些更追求效果而非速度的場景，適配的模型也會不一樣，「應該在不同的場景使用不同的模型」。

根據公司公告，Kimi K3主要面向長程編程、知識工作和推理等前沿智能場景而設計。

貴，並且慢，這其實是不少Kimi K3用戶的共同感受。在價格方面，Kimi K3的API價格為每百萬tokens輸入2元（命中緩存）和20元（未命中緩存），輸出100元。其輸出價格和未命中緩存的輸入價格在主流國產模型中都是最高，但與美國的頂尖模型相比仍有一定優勢。

月之暗面「秀肌肉」

「其實相比於國內使用的主流模型，Kimi K3的性價比沒有那麼高。」有AI業內人士告訴記者，其更多在於試水新架構，以及為下一步孖展與未來上市做鋪墊，「秀肌肉」的意味比較明顯。

根據彭博社報道，月之暗面計劃在8月啓動新一輪孖展，目標估值為投前500億美元，這將成為公司上市前最後一輪孖展。

月之暗面由楊植麟於2023年4月創立，公司名源自平克·弗洛伊德專輯。楊植麟本科畢業於清華，博士就讀於卡內基梅隆大學，師從蘋果AI負責人，曾任職於Google Brain。

公司成立後孖展迅猛：2024年完成超10億美元A+輪及B輪，估值達33億美元；2025年底完成5億美元C輪，賬面現金超百億；2026年密集孖展，5月D輪20億美元，估值突破200億美元。公司計劃8月啓動Pre-IPO輪孖展，最快明年初港股上市。

7月16日晚，K3發布前後的72小時內美股半導體板塊蒸發數千億美元，《華爾街日報》點名月之暗面的K3加劇了這輪芯片股的拋售。摩根大通則把這一日稱作「DeepSeek 2.0時刻」。

賈子健告訴記者，參數量大必然會帶來一些問題，比如面臨算力的瓶頸。

月之暗面在7月19日的聲明中表示，自Kimi K3發布以來，用戶請求量大幅超出預估，已經逼近公司現有計算集群的承載極限。當前，公司已經暫停Kimi K3 C端新用戶訂閱，將已有算力全部投入於服務已訂閱用戶，並許諾會全速推進算力擴容，逐步開放更多訂閱名額直至全面恢復正常訂閱。

賈子健認為，未來Kimi K3在推出後續版本時，可能會在性價比層面優化，模型參數量對應不同的運營、使用成本，並非簡單的「越大越好」。「比如Kimi K3和DeepSeek V4 Pro都是開源模式，但前者私有部署的成本可能更高，需要更多GPU。」

K3成為現象級產品後，爭議也隨之而來。首當其衝的是「參數競賽是否走入歧途」的討論。2.8萬億參數，這個數字足夠震撼，卻也引來了質疑——當模型規模以指數級膨脹，算力消耗與邊際收益之間是否已經出現嚴重失衡？有開發者算過一筆賬：用Kimi K3跑一次中等複雜度的任務，電費和GPU佔用成本足以讓小型創業團隊「肉疼」。而DeepSeek V4 Pro以不到十分之一的價格、三分之二的時間完成相同質量的工作，讓不少人開始重新審視「大即是強」的信仰。

針對外界爭議，2026年7月21日上午，月之暗面企業業務負責人黃震昕公開回應，否認了「K3是蒸餾小模型」的猜測，強調其性能躍升來自底層原創架構創新。同時，針對暫停新用戶訂閱，他表示公司面臨兩難抉擇，選擇優先保障付費客戶體驗，並正全力通過模型優化和算力供給解決問題。