K3是月之暗面主推的新一代主力模型，参数达2.8万亿，相较K2.6提升近三倍，具备更强长文本推理、编程闭环与原生多模态能力；K2.6已降级为轻量快聊工具。
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你想在Kimi里切换模型但分不清K2.6和K3到底该选哪个，打开beta版发现默认已是K3，而K2.6缩在“快聊档”里——这不是界面bug，是月之暗面把K3直接设为生产主力线的明确信号。K2.6没下架，但它的定位已从主力模型降级为轻量响应工具。
K3比K2.6参数翻了近三倍
K2.6参数量业界估算为千亿级别，K3实测达【2.8万亿】。这不是堆料游戏：参数翻倍带来的是长文本推理时逻辑链不断裂、复杂任务完成度提升。比如丢进一份含27张图表+嵌套表格的50页PDF，K3能准确提取各章节数据关联，K2.6常在第38页后开始混淆图表编号与正文引用关系。
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参数暴涨的同时，K3整体扩展效率比K2.6提升约2.5倍。这意味着同样算力投入下，K3实际产出能力更强，而非单纯靠硬件硬扛。
底层架构彻底重写
方法一：注意力机制换血
K2.6用传统混合专家（MoE）架构，K3换成KDA（Kimi Delta Attention）混合线性注意力。传统Transformer计算复杂度是O(n²)，上下文到100万token时延迟飙升；KDA通过分层注意力+动态路由+KV Cache压缩，把百万token推理速度提了3–5倍，显存占用降40%。
方法二：专家网络升级
K3的MoE配置为896个专家中每次激活16个，用Quantile Balancing路由算法替代K2.6的启发式分配。这避免了专家负载不均导致的输出抖动——你连续问10个编程问题，K2.6可能前3个走A专家、后7个突然全挤进B专家造成风格断裂，K3则自动均衡调度。
方法三：原生视觉理解
K2.6看图需额外加载视觉模块，K3从底层就支持图文联合建模。传一张带公式截图的论文页，K3能直接解析LaTeX结构并关联文中参考文献编号；K2.6会把公式识别成乱码或跳过整段。
编程能力实现质变
第一步：前端开发登顶
Frontend Code Arena评测中，K3得1679分全球第一，K2.6未进入前五。它能理解“用Tailwind实现响应式仪表盘，左侧导航栏折叠后保留图标+tooltip，右侧主区网格自动适配4K屏”这种复合指令，生成代码自带无障碍属性和dark mode适配开关。
第二步：长程工程闭环
K3完成过48小时自主芯片设计全流程：从45纳米工艺选型→RTL编码→物理实现→仿真验证全部自驱。K2.6能写单模块Verilog，但无法跨阶段维持设计约束一致性，比如在布局布线阶段会遗忘前端定义的时序例外。
第三步：调试深度跃升
给K3一段报错的Python爬虫，它不仅能定位到requests库SSL证书验证失败，还会检查系统CA证书路径、对比OpenSSL版本差异、给出curl -v诊断命令——K2.6通常只停留在“加verify=False”这种危险修复。
新增功能彻底改变工作流
K2.6只有Agent集群、深度研究、网站部署三项核心能力，K3新增Widgets和Dashboard两大生产力组件：
• Widgets：聊天窗口里直接生成可交互的甘特图、SQL查询面板、Markdown转PPT按钮，点击即用；
• Dashboard：把多个Widgets拖拽拼成持久化项目看板，关闭浏览器再打开仍保留所有状态和数据连接。
视频编辑是K3意外解锁的能力，K2.6完全不支持此功能。
注意：K3默认思考强度为max档，暂无low/high调节选项。如需快速问答，必须手动切回K2.6——它被明确定义为“敏捷快速，随问随答”场景专用模型。
价格与接入方式变化
K3 API输入价涨至20元/百万token（未命中缓存），K2.6为6.5元；但编程场景缓存命中率超90%，实际混合成本约3.8元/百万token，仍低于Claude Fable 5的10美元。
beta.kimi.link默认加载K3，kimi.com官网顶部模型选择器已将K3置顶，K2.6移至二级菜单“快聊档”。旧模型moonshot-v1和K2.5将于8月31日全平台下线。
