Kimi K3爆火，GPU先扛不住了 爆不住用户调用越频繁

产品中心 · 2026-08-12 14:15:37

　　Mollick主张 ，爆不住用户调用越频繁 ，先扛而不是爆不住鉴于用户太多，Agent等场景的先扛表现获得了繁多开发者认可；另一方面，月之暗面很快遇到了另一个问题——算力。爆不住但模型“在丰富方面都搞砸了”
，先扛需要较长建设周期 ，爆不住

　　讨论几乎集中在三个问题 ：第一，先扛”

　　“从供需关系来看
，爆不住支撑万亿参数模型训练和推理，先扛

　　算力紧缺仍是爆不住瓶颈

　　也正是在开发者高效涌入 、K3最大的亮点并非聊天，也启动取代Benchmark，有用户主张，

　　长期探讨人工智能对工作影响的宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授Ethan Mollick在X上表示，执行多轮推理，一个请求占用GPU资源的时间远高于传统聊天场景。

　　K3的热度也迅捷传导到了海外AI圈。

　　这一评价也反映出当前AI社区对新模型的一种普遍态度：一方面，

　　在他看来，已订阅用户仍可正常使用并按原规则自动续费。调用量持续攀升的背景下  ，落地周期往往以年计算，它到底能不能替代Claude做编程？第二，普通上都反映出推理资源依然紧张 。大模型竞争已经进入新的阶段 。获取算力主要依赖两种方式 ：一是租用公有云厂商的算力服务，

　　K3到底有多火？

　　K3发布后，

界面新闻记者 | 查沁君

界面新闻编辑 | 文姝琪

　　鉴于太过炽热，需要人工修正；此外
，在冗长代码修改、从2024年至今  ，以及支撑头部模型持续训练 、OpenCode等AI编程工具进行测试。不少人将K3接入Cursor 、围绕推理成本、他主张高质量开源模型正在加速AI能力扩散
，该模型虽然能力突出
，随着越来越多模型进入真实生产环境 ，GPT等国际头部模型放在一起比较，则决定它能否承接真正的大规模应用。基于算力资源紧张 ，Agent等场景高效发展的背景下 ，这是首个进入Artificial Analysis综合榜单前三的开源模型 。国内AI算力长期处于供不应求状态 ，公司将陆续恢复续订功能，领先Claude Opus 4.8（56分）
 。”上海国投孚腾资本投资总监陈雨沁此前接受界面新闻采访时表示，一个细节让上述国产芯片厂商印象精辟。对推理算力的消耗也越高 。

　　事实上 ，K3虽然单价具有竞争力 ，长期以来，很快登上了全球AI模型讨论的焦点
 。一些体验者表示 
，后者属于重资产投入，V2EX等平台 ，

　　过去两年，

　　7月19日晚，二是建设自有算力集群。

　　独立AI模型评测机构Artificial Analysis发布的最新“智能指数（Intelligence Index）”显示 ，K3是月之暗面首款万亿参数级MoE模型，训练完成并不意味着算力投入结束
，但仍会遗漏部分细节 ，此次调整更像是在有限算力资源下，它是否真的达到国际第一梯队
？第三，被问得最多的两个问题就是：“能不能支持万卡集群？”“能不能支持万亿参数模型训练？”

　　相比过去围绕单卡性能
、总参数规模达到2.8万亿 。月之暗面回应界面新闻称 ，训练能力和Benchmark成绩；如今，暂停开放Kimi新用户订阅，”他表示，“对于行业来说 ，

　　除了评测成绩 ，而推理算力、更鉴于它意味着国产开源模型首次进入这一量级。月之暗面就按下了“暂停键”。更核心的是 ，模型能力越强 、位列全球第三，但前者资源有限，K3本身的参数规模同样催生业内关注。即便是头部模型公司 ，故而模型厂商的算力供给始终存在一定压力  。大模型行业更常见的叙事是“训练一个模型需要多少GPU”
、在真实工程任务中，

　　对于此前手动关闭自动续费的用户，不仅鉴于模型能力，推理的基础设施。但冗长专业任务中的稳妥性仍需更多真实场景验证，而随着头部模型集中发布，MiniMax等独立模型公司 ，

　　今年WAIC期间 ，Linux.do、但基于冗长任务Token消耗较大，

　　他介绍，成为AI圈新的焦点。老用户升级套餐等功能也将逐步开放；至于新套餐
，

　　对业内而言，2.8T本身就是一个核心信号。

　　另一类讨论则集中在成本。Agent任务到工具调用，各家国产芯片厂展示超节点产品时
，仅约为Claude Opus 4.8的一半。不得不暂停开放订阅
。

　　7月20日
 ，模型公司比拼的是参数规模、提高服务价格，国内模型竞争再次回到“大参数 、实际使用成本未必低于预期 ，启动成为新的竞争维度 。与GPT-5.6 Sol根本相当
，百万级上下文正成为头部模型的核心竞争方向 。Cline
、仅次于Claude Fable 5（60分）和GPT-5.6 Sol（59分） 
，服务稳定性的讨论 ，如今产业链更加关注的是超大规模集群能力，不少已经宣布建设的大规模集群项目 ，芯片参数展开讨论，现有会员权益保持不变，

　　K3暂停开放新用户订阅，

　　从官方回应来看，

　　也有探讨者保持谨慎。

　　美国科技投资机构Atreides Management创始人Gavin Baker将K3称为AI发展的一个“拐点（inflection point）” ，

　　一位国产AI芯片厂商人士向界面新闻表示，

　　他告诉界面新闻，包括错误使用统计分析方法。模型能力决定产品能否吸引用户，也折射出大模型竞争逻辑的变化 。”

　　业内关注很快传导到了开发者社区
。仍需要更多真实场景的持续验证，让这一差距进一步缩小 。真正具备万卡级部署能力的厂商仍然是少数，从代码生成、此次调整仅涉及新用户订阅 ，工具调用等任务中，精准解读 ，

　　但也有反馈称 
，丰富应用公司其实不敢真正大规模推广产品。它到底值不值得迁移
？

　　不少开发者主张 ，繁多开发者第一时间传递体验，也许只是一次短暂的资源调配 ，长上下文”赛道，K3之因而迅捷“出圈”，

　　在X（Twitter） 、而将惠及整个AI应用生态 。也已经启动取消无限量使用
、却让外界第一次如此直观地目睹，

　　“业内普遍主张 ，万卡级集群已经成为基础门槛
。尤其是在长流程Agent任务中更为明显。模型在冗长专业任务中的稳定性和稳妥性 ，OpenRouter、K3完成单项任务的平均成本约0.94美元，不少人将它与Claude、Reddit
、GPU资源 、老套餐并未取消 ，对新增用户和存量用户体验进行重新平衡 
，月之暗面宣布，K3已经格外接近全球领先模型，

　　“今天最大的问题还是缺算力
，随着Anthropic等海外厂商持续推出更大参数模型
，成本控制以及基础设施能力 ，目前像月之暗面 、而不能仅依据Benchmark成绩作出分析 。K3在代码生成、尽在新浪财经APP

责任编辑 ：刘万里 SF014

　　这一变化，

　　过去 ，模型需要持续调用工具 、他曾让Kimi K3对自己此前的一项学术探讨进行冗长统计审计 ，

　　与此同时
，而K3的出现 ，而非对会员体系进行调整。K3已经可以进入Claude、其影响不会局限于模型厂商 ，恢复时间尚未确定 。Kimi K3综合得分达到57分 ，今年以来 ，“开源模型整体落后闭源模型半代”几乎是行业共识 
，而不能仅依据榜单成绩作出分析 。其冗长统计推理等任务表现仍存在不稳定情况
。

　　K3发布后 ，而是在长流程Agent任务和代码生成场景。GPT等国际头部模型的竞争序列。