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Kimi突发K2.8:性能逼近K3,百万上下文全员开放

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程浅 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

Kimi又发了个新模型,把K3的能力打到全价位段了。

9月11日,Kimi K2.8 Preview在Kimi Code和Kimi Work全量上线,官方称综合性能接近旗舰 K3,且Coding和Agent能力进一步提升。

最实质的变化是在权限上,所有会员档位都能用上1M上下文了!



对比来看,K3的百万上下文目前仍需Allegretto及以上会员。

就在前一天,外界获悉,月之暗面的ARR在8月突破了10亿美元,而6月这一数字还是3亿。

这轮增长的直接催化剂是7月发布的K3,曾凭借一波SOTA级前端能力打出了全球声量。

据彭博社消息,公司内部希望,年底ARR可以冲到20亿美元

K2.8是“小K3”吗

K2.8 Preview这个名字,很容易让人觉得月之暗面又做出了一个更小更便宜的K3。

从官方口径来看:

K2.8 Preview的综合性能接近K3,Coding和Agent能力全面提升,思考效率较K2.7 Code显著改善;

支持low/high/max三档reasoning effort,与K3的思考等级对齐;

同时支持图片和视频输入,上下文窗口为1M。



不过,本次预览更新没有公布任何benchmark数据,所以“综合性能接近K3”到底接近到什么程度呢?

尚未可知。

毕竟K3发布时也是传奇,总参数量2.8万亿、激活约1040亿参数的MoE模型,追求的是在各项基准上跑赢海外旗舰,而代价则是贵、慢、吃资源。

相较于这种跑分定位,K2.8 Preview大概是纯过日子模了,它被定位在“更适合代码补全和常规开发任务”。

当前,Kimi Code会员有五档,Adagio免费、Andante¥49/月、Moderato¥99/月、Allegretto¥199/月、Allegro¥699/月。

K3从¥99档起才能调用,1M上下文要¥199档以上,而K2.8 Preview所有会员可用,且直接给到1M。



顺便插一句。

这里的会员档位名称也是在K3发布后调整的:

Adagio是柔板、Andante是行板、Moderato是中板、Allegretto是小快板、Allegro是快板,Kimi是老板……这种命名方式和他的音乐爱好也有关联吧(沉思)。

目前二者流量接管方式将如下。

无感知替换,原有的kimi-for-coding直接升级为K2.8 Preview,Model ID保持不变;

在Kimi Code里接管K3需求,K3系列关闭thinking后,请求也会被转给K2.8 Preview的无思考版本;

不止编程场景,Kimi Work也同步上线了K2.8 Preview。

月之暗面急需低成本主力模型接力

K2.8也很难与月之暗面当前紧锣密鼓的商业化节奏分开看。

据报道,月之暗面的ARR在今年3月约为1亿美元,4月升至约2亿美元,6月超过3亿美元。

而到8月这一数字已突破10亿美元,公司希望在年底前达到20亿美元。

K3是其中一个关键的陡峭点。

它在7月发布后,以开源权重、超长上下文和旗舰级编程能力迅速打开了市场。

它的定价为每百万token输入3美元、输出15美元,仅为对手的三分之一,同时在编程基准上超过Claude Opus 4.8和GPT-5.5。

在Arena.ai前端代码竞技场上,K3以1679分登顶,超过Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol——而前代K2.6在同一榜单上仅排第18位。

目前,K3系列每天生成约3000亿token。

尽管如此,要从10亿冲到20亿,仅靠一个高成本的旗舰模型是难以支撑的。

而且K3也并非没有产品层面的边界,月之暗面在K3技术博客中提到过,K3对历史thinking内容较敏感。

也就是说,如果Agent框架没有完整传回此前的思考记录,或在会话中途从其他模型切换到K3,生成质量可能明显不稳定。

并且,K3在模糊任务中可能表现得过于主动,自行作出超出用户预期的决定。

不过这也是很多强能力模型的通病了。

故而“能力上限”有时候也不等于“所有场景下的最好体验”,对于代码补全、修改和明确边界内的日常开发,用户可能还是更喜欢行为更可控、调用门槛更低的模型。

这时候,一个单位成本更低、能够大规模铺开的主力模型就必须要推出来了。

One More Thing

据彭博社消息,本月初,月之暗面以保密形式向港交所递交了A1上市申请文件,正式启动港股IPO流程。

从估值曲线来看,2025年底月之暗面C轮投后估值43亿美元,2026年5月涨到200亿,7月F轮后达到350亿。

7 月底,月之暗面同时启动了Pre-IPO轮融资,投前估值升至500亿美元。

八个月估值涨了近八倍,但收入呢?

按500亿美元投前估值和当时公开的3亿美元ARR来算,市销率为167倍。

作为参照,Anthropic的这一倍数约为20,OpenAI约40,智谱万亿市值时约94。

因此,让更多人用起来,让单位调用的成本降下来,可能真的是Kimi的当务之急。

[1]https://www.kimi.com/code/docs/kimi-code/whats-new.html

[2]https://www.kimi.com/code/docs/kimi-code/models.html

[3]https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-11/china-ai-star-moonshot-eyes-2-billion-annualized-sales-in-2026

[4]https://x.com/notjazii/status/2098400259223458188?s=46



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