Kimi K3爆火，GPU先扛不住了

此前手动关闭自动续费的用户，公司将分批恢复续订功能，老用户升级套餐等功能也将逐步开放使用。至于新套餐，目前因为算力资源有限，暂时无法开放购买，具体的恢复时间还没有明确。

根据官方回应，这次调整更像是在有限的算力资源下，重新平衡新增用户和存量用户的体验，而不是调整会员体系。

K3发布之后，国内外开发者社区迅速出现了大量关于它的体验和测评。很多人将它与Claude、GPT等国际领先模型进行比较，围绕推理成本、GPU资源、服务稳定性等方面的讨论，也开始取代Benchmark，成为AI圈的新焦点。

K3到底有多受欢迎？

K3发布后，很快成为了全球AI模型讨论的焦点。

独立AI模型评测机构Artificial Analysis发布的最新“智能指数（Intelligence Index）”显示，Kimi K3综合得分达到57分，位列全球第三，仅次于Claude Fable 5（60分）和GPT-5.6 Sol（59分），领先Claude Opus 4.8（56分）。

同时，K3完成单项任务的平均成本大约是0.94美元，与GPT-5.6 Sol基本持平，仅约为Claude Opus 4.8的一半。

业内更看重的是，这是首个进入Artificial Analysis综合榜单前三的开源模型。长期以来，“开源模型整体落后闭源模型半代”几乎是行业共识，而K3的出现，让这一差距进一步缩小。

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除了评测成绩，K3本身的参数规模同样引起业内关注。K3是月之暗面首款万亿参数级MoE模型，总参数规模达到2.8万亿。

一位国产AI芯片厂商的人士向界面新闻表示，今年以来，随着Anthropic等海外厂商不断推出更大参数模型，国内模型竞争再次回到“大参数、长上下文”赛道，万亿参数、百万级上下文正成为头部模型的重要竞争方向。

在他看来，K3之所以迅速走红，不仅因为模型能力，还因为它意味着国产开源模型首次达到这一量级。“对于行业来说，2.8T本身就是一个重要信号。”

业内关注很快传到了开发者社区。

在X（Twitter）、Reddit、OpenRouter、Linux.do、V2EX等平台，大量开发者第一时间分享体验，不少人将K3接入Cursor、Cline、OpenCode等AI编程工具进行测试。从代码生成、Agent任务到工具调用，K3几乎成为过去几天AI圈讨论最多的模型之一。

讨论主要集中在三个问题：第一，它到底能不能替代Claude做编程？第二，它是否真的达到国际第一梯队？第三，它到底值不值得迁移？

不少开发者认为，K3最大的亮点并非聊天，而是在长流程Agent任务和代码生成场景。一些体验者表示，在复杂代码修改、工具调用等任务中，K3已经能够进入Claude、GPT等国际头部模型的竞争序列。

但也有反馈称，在真实工程任务中，该模型虽然能力突出，但仍会遗漏部分细节，需要人工修正；此外，其复杂统计推理等任务表现仍存在不稳定情况。

另一类讨论则集中在成本。有用户认为，K3虽然单价具有竞争力，但由于复杂任务Token消耗较大，实际使用成本未必低于预期，尤其是在长流程Agent任务中更为明显。