Kimi / Moonshot AI

最后核对：2026-07-24

Kimi 这条线最值得单独看的一点，是它把 Agent、知识工作、长链路执行 和 模型架构 放在了同一套叙事里。

1. 2025 以来的关键节点

时间	模型 / 事件	关键变化
2025-07-11	Kimi K2	官方明确为 MoE 模型，强调 open agentic intelligence
2026-04-20	Kimi K2.6	强化长程编码、主动 Agent 与多工具执行
2026-07-16	Kimi K3	明确进入 open frontier intelligence 路线，进一步强化知识工作与长任务执行

补充说明：

• 当前 Kimi Platform 文档中还提供 kimi-k2.7-code 与 kimi-k2.7-code-highspeed。
• 这说明 Kimi 近期路线非常明确地在把“coding model”和“general-purpose / knowledge-work model”分开。

2. Kimi 的架构路线为什么很特别

2.1 它不是只围绕聊天能力扩张，而是围绕“Agent 作为工作同事”扩张

从 Kimi 博客和平台文档能看出的高频关键词包括：

• agentic intelligence
• knowledge work
• coding
• video / image / text unified understanding
• agent swarm
• tool calls

这说明 Kimi 的路线不是简单做通用聊天，而是在把模型做成 知识工作执行体。

2.2 官方公开了相当多架构信号

已知官方公开信号包括：

• Kimi K2：1T total parameters、32B activated parameters
• Kimi K3：Stable LatentMoE，896 experts 中激活 16 个
• Kimi K3：使用 Kimi Delta Attention (KDA) 与 Attention Residuals

这类披露在主流前沿厂商里并不常见，说明 Kimi 很愿意把它的“为什么擅长长任务、为什么能做大规模 Agent”讲明白。

3. 公开参数与上下文

模型	总参数	激活参数 / 专家信号	上下文	备注
Kimi K2	1T	32B activated	官方路线延续到后续平台模型	明确是 MoE
Kimi K2.6	官方页面未再次强调总参数	官方未在平台页单独列出	262,144	更偏 general-purpose + agent
Kimi K2.7 Code	官方平台页未披露总参数	官方未在平台页单独列出	262,144	更偏 coding + agent
Kimi K3	官方博客强调可扩展到 trillion-parameter regime	896 experts 中有效激活 16 个	1,048,576	长任务与知识工作主力

4. 当前官方价格

以下价格来自 Kimi Platform 官方文档，单位为 CNY / 1M tokens。

模型	缓存输入	非缓存输入	输出	上下文
kimi-k2.6	¥1.10	¥6.50	¥27.00	262,144
kimi-k2.7-code	¥1.30	¥6.50	¥27.00	262,144
kimi-k2.7-code-highspeed	¥2.60	¥13.00	¥54.00	262,144
kimi-k3	¥2.00	¥20.00	¥100.00	1,048,576

4.1 这组价格体现了什么

Kimi 的价格表最值得注意的不是“贵”或“便宜”，而是：

• 对 缓存命中 极其敏感
• 高端长上下文和知识工作模型会把 输出价 拉得很高
• 这说明它更像在卖“复杂长任务执行能力”，而不是卖最便宜文本 token

5. Kimi 为什么特别适合看“Agent 视角下的模型”

5.1 优势

• 对知识工作、长链路执行和多工具任务有非常明确的产品定义
• 架构披露较多，便于理解成本结构
• K3 对 1M context 和 Agent 工作流的强调非常直接
• K2.6 / K2.7 Code / K3 的分层很适合做模型路由

5.2 边界

• 如果你的任务只是短问答，Kimi 很多优势用不上
• 高能力档的输出价格不低
• 真正要把 Kimi 的价值吃出来，需要你也有 Agent、工具和长任务编排能力

6. 一个关键理解：Kimi 在押注“知识工作自动化”

Kimi 不是单纯在追聊天体验，而是在押注：

• 研究
• 编码
• 文档生产
• 报告与演示
• 长时 Agent

这些真实知识工作流程。

所以如果你的场景是：

• 研究报告生成
• 长链路自动化任务
• 代码与文档混合产出
• 多步骤知识工作

Kimi 往往比“只看聊天测试”的印象更强。

7. 选型建议

优先考虑 Kimi 的情况：

• 你要做 coding + knowledge work + agent
• 你要做长链路任务，而不是短 prompt
• 你很在意模型对真实知识工作的完成度

如果你更关心：

• 极低单价
• 极致性价比与更广开源适配

建议继续看 DeepSeek 与 Qwen。

8. 主要来源

• Kimi Research Blog：https://www.kimi.com/blog/
• Kimi K2.6：https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-6
• Kimi K3：https://www.kimi.com/blog/kimi-k3
• Kimi K2 报告：https://platform.kimi.com/blog/posts/k2-report
• Kimi Pricing K2.6：https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat-k26.md
• Kimi Pricing K2.7 Code：https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat-k27-code.md
• Kimi Pricing K3：https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat-k3.md