匿名模型Kivine外网刷屏,开发者们都在猜:这是Kimi-K3?

智东西 2026-07-16 19:41

匿名模型Kivine外网刷屏,开发者们都在猜:这是Kimi-K3?图1

实测编程效果超Opus 4.8,但先别对标Fable 5。
作者 |  王涵
编辑 |  漠影
智东西7月16日报道,这两天,大模型竞技场Arena上出现了一个新的匿名模型,代号Kivine
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以上这些,都是外网网友用Kivine做出来的页面。
经过测试和对比,再结合此前Kimi-K2.5和K2.6的匿名代号“Kiwido”和“Kiwire”,越来越多的开发者们开始猜测这个匿名模型其实就是Kimi-K3
与此同时,7月14日,Kimi API开放平台上短暂出现了一个推广页面——“Kimi K3 launch limited-time recharge campaign”,标注7月15日00:00启动,充值送10%-30%额度。几个小时后,页面被撤下,但截图已经传遍了各大技术社区。
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7月16日凌晨,月之暗面官方在X平台放出了一段36秒的预热短片。眼尖的网友发现,画面中一闪而过的“3”字彩蛋,或许暗示着K3即将发布。
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种种线索拼在一起:这个叫Kivine的匿名模型,大概率就是Kimi-K3的测试版本。
网友们对K3可谓是好评如潮。开源生态基金会SuperGemma创始人Jun Song评价称,从生成的结果来看,“Kimi明显比Opus强”,并认为K3已经达到了Opus 5的水平
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有网友说:“Kimi-K3是一个新的里程碑……它在3D和前端任务上简直不可思议。”
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还有网友将K3的发布比作另一个“DeepSeek R1时刻”。
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科技记者Chris在对比了K3和GPT 5.6 Sol(extra high)的表现后认为,GPT-5.6在光照和特效方面更好,但K3的(画面)要流畅得多。
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01.
网友晒出实测:
一句话生成MC,还能造达芬奇扑翼机


在X平台上,有不少网友都晒出了他们对Kivine的使用体验。
有网友用一句话制作出了可一个类似网页版MC“我的世界”的像素风游戏。
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游戏生成测试是检验大模型综合能力的典型场景,同时涉及前端渲染、逻辑推理、长上下文一致性和跨函数联动等多个技术维度。
从输出结果来看,Kivine在视觉风格还原、空间结构建模以及基础操作逻辑的复现上均达到较高完成度。其生成的游戏画面透视关系保持稳定,主控角色动作衔接流畅,整体具备基本可玩性,与原版游戏在核心交互体验上高度一致
还有网友用Kivine生成了一款名为“Qasr d-Rimal”(沙丘城堡)的游戏,界面整体呈现沙漠集市商队模拟的视觉风格
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视频显示,该游戏画面视角可以自由旋转流转,所有按钮均可点击并触发相应反馈,资源计数、时间切换、风系统等模块联动响应,说明模型一次性生成了包含完整3D引擎、UI交互逻辑和状态管理系统的单文件HTML应用。
另外,有网友用其生成了一个达芬奇工坊”(Officina di Leonardo)模拟器,主题是达芬奇设计的扑翼机(Ornithopter)。
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除了上述所说的3D引擎、UI交互能力外,这个案例还展现出了Kivine的跨领域知识调用能力
该界面融合了文艺复兴工坊的美术风格和历史元素,模型不仅生成了视觉界面,还准确理解了达芬奇扑翼机的历史背景和技术细节,例如木材、亚麻布、黄铜的材质组合,以及对鸟翼空气动力学的模仿。这说明Kivine具备跨领域知识的调用和整合能力,而不仅仅是表面的风格模仿。
有网友同时用Kivine和Fable 5使用同一套提示词生成了一个宇宙模拟系统。
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对比下来,该网友认为Fable 5完成速度更快,所生成系统的操作手感更干净、更稳健。K3的结果看起来更狂野、更复杂,视觉野心更大,甚至包含第一人称高速行星自转效果
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02.
总参数达2.5T
编程成绩超Opus 4.8


外网爆料数据显示,K3模型总参数量达2到3T,规模超过1.6万亿参数的DeepSeek V4 Pro,是当前参数量最高的国产大模型。K3的上下文窗口长度可达100万;前代K2.6参数量为1万亿,上下文仅256K,两代性能差距显著。
根据社区以及网友泄露的基准测试数据来看,K3在编程能力上可以超越Opus 4.8和GPT-5.5。
在技术架构上,有开发者透露,K3不再沿用K2.6/K2.7 Code的MoE架构,而是采用了一种全新的架构设计Kimi Delta Attention(KDA),专为长程Agent任务优化。
该架构采用实验性混合注意力设计,在保持性能的同时大幅降低计算开销,可以在受限的硬件条件下跑出更好的结果。
也有部分消息源提到,K3可能采用MLA(Multi-head Latent Attention,多头潜在注意力)+ KDA的混合架构,MLA层可以延续Kimi长文本优势,优化百万级token的处理效率。
同时,K3也将拥有Agent Swarm(集群智能体)能力,可以将一个复杂任务拆解给多个子Agent并行处理。此前,K2.5已支持最多100个子Agent并行,K2.6已能跑12-13小时的自主编码任务,调用数千次工具,K3预计将在此基础上进一步扩展。

03.
结语:Kimi-K3已箭在弦上
但先别对标Fable 5


理性来看,Kimi-K3不太可能直接超越Anthropic的Fable 5。Fable 5和GPT-5.6 Sol是OpenAI和Anthropic两家的旗舰产品,参数规模和训练成本都处于行业顶端,国产模型在算力受限的情况下短期内难以企及。
但如果K3能真正达到Opus 4.8的水平,已经算是不小的突破。从目前泄露的跑分来看,K3在编程能力上优于Opus 4.8和GPT-5.5,这个成绩放在国产模型里已经相当能打了。
目前网友们的测试多聚焦于前端代码生成效果,随着预热视频的发布,Kimi-K3正式发布可能已箭在弦上,到时候模型究竟能呈现出怎样的能力,我们拭目以待。
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