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Kimi K3 横空出世,大摩:中国前沿大模型已实现全面追赶,规模、性能与定价同步突破
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月之暗面于 7 月 17 日发布旗舰大模型 K3,在全球基准测试中跻身前三,引发市场广泛关注。摩根士丹利将 K3 的问世定性为中国大模型产业全面追赶美国领先者的标志性信号——这一追赶在模型规模、性能表现与 API 定价三个维度同步实现。

据追风交易台,摩根士丹利在最新报告中指出,K3 在 Artificial Analysis 全球智能指数排名中位列第三,仅次于两家顶级美国大模型;在 Arena.ai 编程排行榜上更夺得全球第一。与此同时,K3 的 API 定价为中国主流大模型中最高,进一步缩小了与美国头部产品的价格差距,对整体大模型市场定价格局具有积极意义。

摩根士丹利分析师 Gary Yu 与 Lydia Lin 在报告中强调,K3 的出现并非一夜奇迹,而是中国 AI 模型产业长期累积进步的结果。报告预计,未来将有更多中国大模型在参数规模、定价水平与性能表现上持续突破,并具备强劲的全球竞争力。

K3 核心参数:2.8 万亿参数,迄今最大开源中文大模型

K3 是一款专注于长周期任务、知识工作与推理能力的开放权重大语言模型,总参数量达 2.8 万亿(2.8T),为目前规模最大的开源中文大模型。Moonshot 计划于 7 月 27 日前完成全部权重的公开发布。

在技术层面,K3 采用了两项原创算法创新—— Kimi Delta Attention 与 Attention Residual,旨在提升计算效率。上下文窗口为 100 万 tokens,与阿里巴巴 Qwen3.7-Max、MiniMax M3、智谱 GLM-5.2 等主流中国大模型持平。

据摩根士丹利整理的横向对比数据,当前中国前沿大模型参数规模差异显著:MiniMax M3 为 4280 亿参数,DeepSeek V4-Pro 为 1.6 万亿参数,智谱 GLM-5.2 为 7540 亿参数,而 K3 以 2.8 万亿参数居于首位。

定价策略:高定价重塑市场格局

在 API 定价方面,K3 的输出价格为每百万 tokens 人民币 100 元,远高于 DeepSeek V4-Pro 和小米 MiMoV2 的 6 元,也高于智谱 GLM-5.2 的 28 元和阿里巴巴 Qwen3.7-Max 的 36 元。

输入价格(未缓存)为每百万 tokens 人民币 20 元,同样位居中国主流大模型最高位。

摩根士丹利认为,K3 的高定价策略对大模型市场动态具有正面意义。此前中国大模型市场长期存在激烈的价格竞争,K3 的定价取向有助于引导行业向更具可持续性的商业模式演进,同时也在一定程度上缩小了中美大模型之间的定价鸿沟。

性能表现:全球编程榜第一,综合排名紧追美国头部

在性能基准测试方面,K3 在 Artificial Analysis 智能指数中得分 57 分,显著领先于同期中国主流大模型—— MiniMax M3 和 DeepSeek V4-Pro 均为 44 分,阿里巴巴 Qwen3.7-Max 为 46 分,智谱 GLM-5.2 为 51 分。

在编程能力方面,K3 在 Arena.ai 编程排行榜上位列全球第一,超越所有美国竞争对手。

摩根士丹利报告指出,K3 在全球范围内获得了积极反馈,这一成绩标志着中国大模型在核心能力维度上已实现对美国领先者的实质性追赶。

大摩研判:非一夜奇迹,系产业积累的集中体现

摩根士丹利明确表示,不将 K3 视为突如其来的技术突破,而是将其置于中国 AI 模型产业持续演进的脉络中加以理解。报告指出,今年 6 月发布的智谱 GLM-5.2 已展现出出色的性能水准,K3 的问世是这一进步趋势的延续与升华。

报告同时指出,K3 参数规模的突破表明扩展定律(scaling law)在当前阶段仍然有效,这对于判断中国大模型产业的技术路径具有重要参考价值。

摩根士丹利预计,中国将持续涌现出规模更大、定价更高、性能更强的大模型产品,并在全球市场形成有力竞争态势。

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