K3
Moonshot AI发布的大模型，登顶前端代码竞技场，被彭博社报道打破美国领先中国6到12个月的固有认知
核心事实
时间轴 (近 90 天)
K3 在多模态和工具调用生态上有自己的布局。
V4.1-Flash 与 K3 在 Terminal-Bench 上的直接数据对比目前缺乏公开来源。
Ember-1由Fairworks Research基于K3做后训练，在编码流量线上A/B测试中成功率相同的情况下比K3少用71%的推理Token、39%的总Token
Kimi Code Desktop由Moonshot AI的K3模型驱动
K3在SWE-bench上拿到76.8%，是开源模型中最好的，能并行运行300个辅助智能体
Kimi（月之暗面）的K3模型是2.8万亿参数、每token激活约1040亿参数、支持百万token上下文并内置视觉的模型
K3在Kimi自研沙箱平台Agent ENV上训练，Agent ENV只允许复制、保存、回退沙箱，智能体无法在里面自建环境
K3模型近几个月的使用量出现了小幅下滑
根据OpenRouter平台数据，月之暗面的K3系列模型每天生成的Token数量约为3000亿个
一位用户所在工作场所已自建并部署了K3和GLM 5.3模型，并禁止在敏感数据场景使用第三方API
还有 1 条时间轴事件
全部知识事实 (7)
Kimi发布的K3大模型参数规模接近3万亿（2.8万亿）
65%待验证K3 在多模态和工具调用生态上有自己的布局。
50%待验证V4.1-Flash 与 K3 在 Terminal-Bench 上的直接数据对比目前缺乏公开来源。
50%待验证Ember-1由Fairworks Research基于K3做后训练，在编码流量线上A/B测试中成功率相同的情况下比K3少用71%的推理Token、39%的总Token
50%待验证Kimi Code Desktop由Moonshot AI的K3模型驱动
50%待验证K3在Kimi自研沙箱平台Agent ENV上训练，Agent ENV只允许复制、保存、回退沙箱，智能体无法在里面自建环境
50%待验证Kimi（月之暗面）的K3模型是2.8万亿参数、每token激活约1040亿参数、支持百万token上下文并内置视觉的模型
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