Kimi K3 發布 12 小時后，大家創造了什么？

今天凌晨，Kimi K3 正式發布。這是 Kimi 迄今能力最強的模型。

在 Arena AI 主要測試前端編程的 Code Arena 最新榜單中，Kimi K3 拿到了 1679 分，較此前提升 17 名，位居全球第一，超過 Claude Fable 5 的 1631 分和 GPT-5.6 Sol 的 1618 分。

Kimi K3 是一個 2.8 萬億參數模型，基于 KDA 混合線性注意力機制（Kimi Delta Attention）和注意力殘差（Attention Residuals）技術構建，原生支持視覺理解，并擁有 100 萬 token 上下文窗口。它是全球首個開源的 3 萬億級別模型，面向長程編程、知識工作和推理等前沿智能場景而設計。

雖然 Kimi K3 整體表現仍落后于最強的閉源模型 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol，但它在 Kimi 整套評測中展現出前沿水平的能力，并穩定超過了其他所有模型。

依托 100 萬 token 上下文窗口，Kimi K3 在 BrowseComp 上取得 91.2 分，達到新的 SOTA，超越 GPT-5.6 Sol Max 和 Fable 5 Max。Artificial Analysis 也發布了對 K3 的評測，證實其性能已經達到全球第三。馬斯克現身評論區留言：「Impressive」（令人印象深刻）。

發布 12 小時后，大家是怎么真正用起 Kimi K3 的？它到底能做什么？

我們問了問 K3，以下是它的答案：

給出主題，補齊世界

@Bhavani_00007 給 Kimi K3 和 Claude Opus 4.8 發出了同一個 Prompt：制作一座帶有燈光、道具和細節的兵器庫。

K3 要先回答的問題是理解，「兵器庫」這三個字意味著什么。

來源：@Bhavani_00007

所以當 Opus 4.8 交出一個更接近游戲開發早期的灰盒，搭好了房間、墻壁和地面，K3 選擇繼續往下推演：人走進這里會先看到什么？哪些物件能證明這里真的在儲存和管理武器？什么樣的燈光才能讓這個空間顯得危險而真實？

它在房間里加入了武器架、彈藥箱、警戒線、墻面標識和散落的道具。不同區域使用不同的燈光，房間中央被紅色光源照亮，遠處則保留在陰影中。物品也不是平均擺放，而是圍繞視線和動線被組織起來。

這些細節，Prompt 并沒有寫明。

@Bhavani_00007 在 X 上分享的 Kimi K3 Prompt

這正是官方所說的 3D 推理、編程與視覺能力的融合：K3 不是在執行字面指令，而是從概念推演出一個完整的環境。

用戶只給出一個主題，它會主動補齊背后的世界。

Prompt 沒說的部分

@chetaslua 讓 K3 和 GPT-5.6 Sol 用 Three.js 制作一臺可以操作的古代弩炮。

拿到這個指令，K3 先回答的不是弩炮究竟用來做什么。

K3 沒有把它當成一件等待觀看的器物。它把弩炮放進了夜晚的戰場。玩家站在弩炮后方，遠處是城墻和目標，周圍燃著火把。鏡頭進入操作者的視角，用戶可以瞄準、調整方向并發射。

GPT-5.6 Sol 的答案同樣合理：弩炮位于畫面中央，參數和操作信息整齊排列，更像一件博物館展品。兩個模型都完成了功能，但一個在回答「弩炮長什么樣」，另一個在回答「操作弩炮是什么感覺」。

來源：@chetaslua

這正是 Kimi 官方所說的「將概念轉化為完全可玩的交互體驗」。

網友 @HarshithLucky3 稱，Kimi K3 是月之暗面的 Mythos 時刻。

60 萬 Token，不中斷的開發

@ChrissGPT 用三輪指令、約 60 萬 token，就讓 K3 做出了一款結合《CS:GO》和《Portal》的第一人稱游戲：玩家可以移動、瞄準和射擊，畫面里還有 HUD、小地圖、3D 關卡與傳送機制。

對 K3 來說，真正的難點并不是寫出其中任何一個系統，而是每加入一個新機制，之前的一切仍然成立。加入傳送門之后，移動不能壞，瞄準不能壞，小地圖也不能壞。60 萬 token 支撐的不只是更多代碼，是一條持續演進、始終自洽的開發軌跡。

來源：@ChrissGPT

這是 K3 最核心的 100 萬 token 上下文與長程編碼能力。

它可以在極少人工監督下持續完成長時間的工程任務，理解大型代碼庫，并協調使用終端工具。長上下文不只是能讀進更多代碼，還可以支撐一條更長的開發軌跡。

整個過程的 API 調用成本只有 3.24 美元。按照 Chris 測算，同樣的 token 用量，Claude Fable 5 需要 10.80 美元，GPT-5.6 Sol 則需要 6 美元。

先理解感受，再選擇畫面

@filicroval 測試的是前端設計。

面對這道題，K3 先回答的不是「頁面應該有哪些模塊」，而是「這個產品應該讓人產生什么感受」。

它的答案是：精密、堅硬、高速，以及工業制造中特有的力量感。

之后所有選擇都從這種感受倒推出來。深色背景，把光線留給金屬；主視覺不是靜置的產品特寫，而是鉆頭切割金屬的瞬間。火花、碎屑和高速運動占據畫面中心，產品不再被擺放，而是在工作。

GPT-5.6 Sol 的方案同樣成熟：米白背景、大字號標題、整齊的信息層級，是一個可靠的高端產品網站模板。兩者的差距不在功能，也不只是美丑，而在于一個在遵循規范，一個在表達判斷。

作者 Filipe 將這種差異概括為 taste。

來源：@filicroval

Taste 不只是字體、配色或圖形。它意味著在大量都說得通的方案中，模型能夠判斷哪一種更適合這個具體的產品。它知道什么時候應該克制，也知道什么時候需要一個更強的畫面。

從搭建細節豐富的 3D 世界、開發可交互的前端應用，到處理大型代碼庫、完成復雜的行業研究，第一批用戶正在不斷拓展 Kimi K3 的能力邊界。

在這些案例中，K3 展現出一種鮮明的能力組合：長程執行、空間推理、視覺反饋，以及罕見的主動審美。

從月之暗面創立之初一路陪伴至今，真格也有幸見證 Kimi 一次次推動智能的邊界。

這些案例或許只是開始。一個模型的可能性，由每一位使用它的人共同定義。

現在，使用 Kimi K3，打開屬于你的下一個可能。