各位，这简直太疯狂了。开源人工智能已经不再比闭源前沿模型落后几个月。今天，我们迎来了一个全新的开源模型，其性能与之相当。Moonshot AI 刚刚发布了他们的最新模型 Kimmy K3。这是一个庞大的开源模型，而且你们猜怎么着，它在众多顶级闭源模型中名列前茅，包括 GPT 5.6 和 Claude Fable。这简直聪明得离谱，性能也极强。在这段视频中，我们将全面介绍它令人印象深刻的功能，当然，我也会向大家展示在哪里以及如何用它。此外，我们还将探讨它的成本、规格、基准测试以及与其他 AI 模型的对比表现。让我们直接开始吧。

首先，值得注意的是，所有顶级 AI 模型都已经能够处理诸如总结内容、做笔记、回复邮件、撰写文章等简单任务。因此，我们将测试一些复杂得多的提示，这些提示需要多种技能、工作流和工具的结合。我会在更棘手的提示上对它进行极限测试。现在，您可以通过多种方式使用 Kimmy K3。例如，您可以直接在他们的在线聊天界面上使用它。但是，如果您这样使用，并没有真正释放它的全部潜力。

这是因为该模型专为多步骤、长周期的代理工作流而设计。基本上，这意味着任务中它可以自主使用工具，并持续执行多个步骤，直到实现您的目标。因此，实际上，使用 Kimmy K3 以及所有前沿模型的更好方式是通过代理框架（agentic harness）。您可以将其链接到 Claude Code 或 Codex，或者像我一样使用他们原生的框架，称为 Kimmy Code。

通过这种方式，您可以基本上将 Kimmy 用作代理，同时处理多个项目。如您所见，每个项目可以包含多个文件和文件夹，并且这些数据会本地持久保存。通过这种方式，您可以让一支代理大军同时处理不同的项目。目前，您可以通过终端使用 Kimmy Code，界面看起来像这样，但这并不是我喜欢的。

所以我更喜欢通过 IDE（集成开发环境）如 VS Code 来使用它。安装非常简单，您只需要进入 VS Code，点击扩展，然后在顶部输入“Kimiko”，您应该能看到 Kimiko。只需点击它，然后点击这里的安装按钮。之后，您应该会看到这个 Kimiko 按钮。一旦点击它，您可以打开任何文件夹，然后在下方这里与 Kimiko 聊天。

如果觉得聊天窗口太窄，您也可以像这样展开它，或者点击这个按钮将其扩展到全宽。在下方这里，您可以选择 K3 模型，然后在旁边这里选择思维模式。您还可以点击这个按钮进入计划模式。这将仅规划其策略，而不执行任何操作。基本上，这就是 Kimiko 的工作原理。让我们从一个非常棘手的提示开始。

让我们让它模拟液体飞溅，并允许调整重力和光照设置。为了增加难度，请允许我通过摄像头进行手部追踪来控制运动。将所有内容放在一个独立的 HTML 文件中，最重要的是，不要使用 3.js 或任何外部库。我想测试它的物理理解能力。它能从零开始编写飞溅物理代码吗？让我们按下运行。

作为前沿模型之一，它的速度相当慢。它运行了 30 分钟。它首先规划了如何执行此任务，然后渲染这个液体飞溅游乐场。它知道要检查该功能是否有效，例如，通过打开我的 Chrome 浏览器并截取界面截图。如果无效，它将继续排查并修复问题，直到您获得一个完全可用的应用程序。

它确实发现了一些问题，并 proceeded to 修复它们，然后找到了显著的改进。接着，它使用完整测试再次验证应用程序。之后，它给了我这个最终的 splash.html 文件。基本上就是这样。让我们看看它在一个提示中构建了什么。好吧，首先您可以看到，我们确实有一个完全从零开始构建的液体飞溅模拟器。让我降低重力，看看我们得到什么。

由于重力是负值，它现在向上漂浮。让我们将其增加到接近零，然后我们还可以调整粘度。这里是非常高的粘度，然后是粘稠度和凝聚力。如果我增加它，看起来就像这样。非常好。这是表面细节，看起来像这样。我甚至可以在这里添加雨。让我们点击雨，哇，这真的很酷。现在我应该能够通过摄像头用手来控制这个。

让我们点击这个手部按钮以打开我的网络摄像头。确实，现在我可以用手来制造这些液体飞溅。在我这样做的时候，让我也尝试调整光线角度。如果我调整光线角度，看起来就像这样。还有光照强度，看起来像这样。非常好。还有发光效果，这是一种非常微妙的效果。以及色调。我们也可以改变水的颜色。

总之，这里有一个功能齐全的液体飞溅模拟器，具有可调节的液体设置，如粘度和凝聚力，以及可调节的光照设置，一切都能正常工作。我甚至可以通过手部运动来控制它，并且我是完全从零开始编写代码的，没有任何外部库。对于一个开源模型来说，这简直太疯狂了。

作为前沿模型，Kimi Cat 3 真的很慢。它似乎思考很长时间并且格外小心。以下是这一部分的详细信息。它使用了超过 200 万个输入标记和 46K 个输出标记。好吧，接下来让我们看看它是否真的能自动帮助我在 Blender 中构建东西，如果您不熟悉这个，它是一种 3D 建模工具。首先，在 Blender 中我已经安装并启用了 Blender MCP。

首先，我只是点击连接到 MCP 服务器，以便它在本地 URL 上运行，在我的情况下是 9876。然后回到 Kimi code，我写道：使用此地址 localhost:9876 的 Blender MCP，为我制作一个逼真的动画 V8 发动机。让我们按下运行，它应该自动打开 Blender 并开始创建这个 3D V8 发动机。

好吧，这是一个非常困难的任务，所以花了它相当长的时间，大约 40 分钟，但它设法完成了工作。它确实打开了 Blender，并在我的 Blender 界面中开始制作东西，构建 V8 发动机的不同组件，然后规划剖面、灯光、相机等等。经过大量的思考和构建后，这是结果。

确实，它能够在 Blender 中制作出一个完全动画化的 V8 发动机。事实上，让我播放这段视频，让你们看看这个 V8 发动机是如何运转的。这有多疯狂？它实际上能够动画化所有内容，包括活塞，而且一切看起来都非常精美。我的意思是，如果你看看它所做的扩展工作，它构建了大量不同的组件，正如你从这份列表中看到的那样。这非常复杂，但它仅通过一个提示词就构建了所有这些内容。这有多荒谬？如果我点击其中的每一项，这些都是单独的组件。它编码的细节量简直令人难以置信。作为参考，这是最终的渲染效果。正如我之前所说，这需要大量的时间和工作，大约花费了 40 分钟，而且正如你在这里看到的，它消耗了大约 1700 万输入标记和 15.2 万输出标记。它确实很慢，并且计划很长时间，但它能完成任务。所以，给我的感觉与 Claude Fable 和 GPT 5.6 Soul 非常相似。

现在，Kimi K3 在利用多个工具和平台以及执行超长智能体工作流方面非常出色。所以，这里有一个非常复杂的提示词来测试这一点。从最新的英伟达季度财务报告中，我甚至没有给它任何链接，它需要自己搜索并找到报告。创建一个视频来总结其财务状况和未来展望。使用 Gemini TTS 制作旁白。使用 HyperFrames 创建动画。我链接了它的 GitHub 仓库，如果你不熟悉的话，HyperFrames 基本上是一个开源工具，用于编写代码并创建动画。它应该是 16:9 的比例，大约一分钟长。包括图表、图形和其他视觉效果。使用这个 MP3 作为背景音乐，然后降低音量，以便清楚地听到旁白。之后，我还粘贴了一些关于如何使用 Gemini TTS 的文档。之后，我还给了它我的 API 密钥，以便它实际生成语音。基本上就是这样。

好吧。所以，它思考了很长时间。它必须下载最新的英伟达收益报告，还要查看如何下载 HyperFrames。它还必须规划一切，然后使用 Gemini TTS 生成旁白。但之后，仅通过一个提示词，它就完成了并给了我这个结果。所以，让我们打开这个视频。>> 英伟达刚刚发布了创纪录的季度业绩，收入为 816 亿美元，较去年增长 85%。收入已连续八个季度攀升，从 440 亿美元增至近 820 亿美元，且增长率正在重新加速，而非放缓。引擎是数据中心，收入为 752 亿美元，增长 92%。其中，网络收入 >> [音乐] >> 几乎翻了三倍。在数据中心之外，边缘计算、游戏、机器人技术和汽车业务增加了 64 亿美元，[音乐] 增长 29%。

盈利能力同样引人注目。毛利率恢复至 75% [音乐]，调整后每股收益为 1.87 美元，增长 140%。[音乐] 现金机器是真实的，自由现金流近 490 亿美元。200 亿美元回馈给股东，另有 800 亿美元获得授权用于回购。前景如何？>> [音乐] >> 下季度的指引为 910 亿美元，高于华尔街的预期，[音乐] 并且假设对中国的计算中心销售为零。要点是什么？创纪录的季度，需求仍在加速，[音乐] 英伟达表示 AI 建设才刚刚开始。>> 这几乎完美。绝对美丽。所以，你可以插入任何文档，让 Kimi K3 不仅生成一些演示幻灯片，甚至生成一个完整的演示视频，带有旁白、动画图表和其他视觉效果。非常，非常令人印象深刻。

如果我点击这一部分，请注意这花费了很长时间。它消耗了大量的标记。所以，1600 万输入标记和 25.6 万输出标记。好吧，接下来让我们测试它生成 3D 模型和动画的能力。所以，我要写这个。创建一个精美的大钢琴 3D 动画模型，包括一个滑块，以展示从完全组装的钢琴到爆炸视图的平滑过渡，爆炸视图展示了内部结构，如琴弦、琴槌、制音器等。允许按下钢琴键实际播放正确的音符。使用单个 HTML 文件。让我们按下运行。好吧，这就是我们得到的结果。所以，它再次思考了很长时间，但最终它给了我一个功能齐全的 88 键大钢琴 3D 渲染。

一切正常。爆炸视图有效。我也可以点击音符来播放，滑奏也有效。就像我稍后展示的那样，只需点击并拖动琴键。真正酷的是，它甚至添加了一个演示按钮，可以演奏《致爱丽丝》。不过，它确实给了我一个错误，即琴盖的位置不对。它只是掉在地上，而不是被支撑杆支撑起来。所以，这就是我所做的。仅仅通过一个后续的提示词，它就修复了这个问题。所以，这是最终渲染的样子。你看，这绝对很美，让我只是在琴键上滑动。琴键工作得很好。如果我放大看看里面的内部结构，然后弹奏钢琴。

注意，一切动画都正常，包括琴槌、制音器和琴弦。现在，真正酷的是，就像我说的，有一个演示按钮让我演奏《致爱丽丝》。所以，让我们点击这个演示，听听声音怎么样。>> [音乐] >> 有多酷？最后，让我们也把这个钢琴爆炸开来。所以，如果我按下爆炸，它确实将钢琴爆炸成这些单独的部分。事实上，我甚至可以拖动滑块，让你们看看这看起来是什么样。非常酷。所以，仅通过两个提示词，它就生成了一个完全可演奏的大钢琴，甚至生成了一个《致爱丽丝》的演示。>> [音乐] >> 真的令人印象深刻。现在，让我为你们打开这个会话。

这实际上相当轻量。它只使用了大约 400 个输入标记和 5,000 个输出标记。如果你经常重复进行相同的工作流，一定要查看 Luma AI 赞助的 Luma Agents。它将为你节省大量时间，并让你 productivity 更高。将 Luma Agents 想象成一个协作自主执行创意过程的 AI 团队。你只需上传参考文件，并用自然语言提示它去做任何你想做的事情。例如，我可以上传这张图片，并在几分钟内让它创建一个完整的品牌套件和调色板。最酷的部分是他们最新的功能，称为 Luma Skills。把它想象成一种将你最好的创意工作流转化为可重复运行的可重用 AI 工具的方法。我只需提示智能体将此工作流转化为技能。

比如，我们可以给这个品牌套件命名，以后我可以上传另一张图片，并使用该技能应用之前完全相同的工作流，以重现完全相同的结果。或者，这里还有另一个例子。我可以上传一张穿着连衣裙的女士照片，让 Luma Agent 创建一段视频，展示这个人穿着这件连衣裙在时装秀的T台上走秀。如果我想复用之前完全相同的工作流，我只需提示它将此保存为技能。例如，我们可以将其命名为“时装秀”。之后，我可以上传另一位模特或另一件服装，然后使用该技能轻松生成另一段时装秀视频。

真正酷的是，你甚至不需要自己构建这些技能。你只需简单地告诉代理你想要什么，它会自动为你生成整个技能。我对分享功能印象尤为深刻。一旦你创建了一个效果良好的工作流，就可以通过一个简单的链接立即与团队成员分享。整个团队都可以安装该技能，并获得完全相同的结果，而无需自己重新创建工作流。你甚至可以将多个技能捆绑成一个包，并通过单击一次分发整个创意工具包。

无论你是创建营销活动、编辑视频、生成图像，还是构建可重复的创意工作流，Luma Skills 和 Luma Agents 都是绝对的颠覆性创新。立即通过下方的二维码或描述中的链接尝试。好了，接下来让我们看看它在编写射击游戏方面的表现如何。使用 3.js 创建一个 3D 游戏。它应该是一个未来主义战场，我控制一个机甲战士，射杀从天空和地面袭击的外星生物。采用第三人称射击视角，使用公开可用的 3D 资产。

这是大多数其他前沿 AI 模型容易出错的地方。出于某种原因，它们实际上无法将 3D 资产导入到我的游戏中。让它看起来像专业的 AAA 电子游戏一样精彩。好了，它首先进入规划模式，然后规划如何编写这个游戏。之后，经过大量的思考和编码，它完成了游戏。好处是，它还会调出浏览器截图，以检查一切是否正常。例如，这里它实际上正在检查帧并验证一切是否正常。然后这里它还在验证机甲是否运行、喷气机是否发光、枪口闪光以及战斗效果是否正常。

最后，它完成了。所以，让我启动游戏。好了，它说我用这些键移动，用鼠标瞄准，用这个发射等离子加农炮，空格键使用喷射跳跃，Shift 键冲刺。让我们按下部署。好了，我们开始了，我已经在天空中看到了一些敌人，你知道，这看起来确实像是一个机甲战士。这比我之前从 Claude Fable 或开源 JLM 5.2 得到的结果要好得多。而且它仅用一个提示就编写了所有这些代码。我可能可以添加进一步的后续提示，使其看起来更好或添加更多选项或功能。

再次强调，实际编码所有内容花费了相当长的时间。它需要搜索现有的 3D 模型以供使用。它需要规划所有的游戏动态，这大约消耗了 1200 万输入 token 和 13.5 万输出 token。好了，接下来让我们看看 Kimmy 在制作音乐方面的表现如何。我对它有较高的期望，因为团队在音乐方面很有造诣。事实上，在他们的设计和付费计划的名称中，都有很多音乐影响。所以，希望这个 Kimmy K3 在制作音乐方面也很出色。

对于我的提示，我将让它制作一个具有这些乐器的 DAW 界面：钢琴、合成器拨弦、弦乐、鼓和贝斯。对于每种乐器，都应该有一个钢琴卷帘窗口，我可以在时间线上拖拽和绘制音符。默认情况下，展示一首强大且富有表现力的 32 小节歌曲，其复杂性足以赢得格莱美奖。包括效果自动化、声像定位，并确保一切混音良好。好了，这就是我得到的结果，仅用一个提示，它就已经编写出一首不错的歌曲，但在细节和复杂性方面有点欠缺。

所以我写了“增加更多变化和创意”。如有必要，可以添加更多乐器。添加上升音和drop（低潮）。为音轨添加音量和效果自动化。增加立体声宽度。让它听起来很棒。之后，它又工作了几分钟，这是我们的结果。嗯。

[音乐]

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它不像一首专业歌曲，也不会赢得格莱美奖，但对于一个从头开始编码的 AI 来说，这已经相当不错了。它甚至没有使用任何虚拟乐器之类的东西。请注意，它包含了我指定的所有设置，包括混响和延迟。它甚至在这里添加了音轨自动化。它甚至添加了上升音和撞击声等效果。仅用两个提示，这已经相当不错了。现在，让我在这里扩展会话，以便你可以看到它消耗了多少 token，比如 150 万输入 token 和 3.5 万输出 token。好了。

这些是使用 Kimiko 的一些例子。你可以利用它的代理能力。当然，你也可以直接在他们的原生在线聊天平台上使用它。所以，我要在这里展示一些例子。只需访问 kimmi.com，我会在描述中提供链接，你可以在这里与它聊天。这是一个非常简单的聊天界面，就像 ChatGPT 一样。所以，接下来，让我们看看我们能否让它识别癌症。我将上传这张包含六种不同扫描图像的图片。每张扫描图像实际上都包含一种类型的肿瘤。我将把它粘贴到 Kimmi 中，然后问它：“识别这六张图片中的肿瘤类型，如果有的话。”

好了，它思考了大约 10 分钟。它自主运行了一些 Python 代码，单独放大每个面板，甚至在每个面板内进一步放大，以真正弄清楚哪些特定区域包含肿瘤。之后，这是它的答案。第一，它识别出脑膜瘤，这是正确的。第二，它说是可能的软脑膜转移，这是错误的。第三，它也说是脑膜瘤，这是错误的。第四，没有肿瘤，这是错误的。第五，颅咽管瘤，这也是错误的。第六，它说没有肿瘤，这也是错误的。

所以，它六张中只答对了一张。这仍然比目前领先的模型 GPT 5.6 要好，后者一个都没答对，只是说没有肿瘤。这也比 Claude Fable 要好，后者简单地拒绝回答任何生物学或医学问题。所以，它并不完美。你目前还不能真正让它通过扫描图像来识别癌症。但是，它确实给了我迄今为止所有前沿模型中最好的答案。好了，到了你最喜欢的测试环节：找青蛙。所以，我将上传这张图片。那里有一只

青蛙隐藏在这张图片的某个地方。我甚至不会说这张图片里有一只青蛙。我会问它：“这张图片里有动物吗？如果有，请识别并圈出来。”所以，它再次自主调用了Python工具来放大图片的特定部分，然后进一步放大。它拍摄了图片不同部分的所有快照，然后非常仔细地思考。它在查看大量的不同位置。它甚至使用了一些增强技术。例如，它使用一些锐度和对比度来稍微强调边缘，然后继续查看不同的部分，现在它甚至在做一些非常复杂的事情，比如光谱残差显著性，不管那是什么。最后，经过所有这些分析，它说：“我在这张图片中找不到任何动物。据我所知，它只包含枯叶等。”这是不正确的。所以，它没有通过青蛙测试。

好的，接下来，让我们测试它进行深度研究的能力。事实上，在这个在线网页界面上，你可以选择这个深度研究选项，使用Kimi Chat 3 Max。所以，让我们尝试一个非常复杂的医学例子。分析阿尔茨海默病中这种传播的机制。对比靶向每种蛋白的单克隆抗体疗法等。包括相关的表格和可视化图表。让我们按下运行。所以，它需要在科学文献中进行非常深入的搜索，提取并综合相关信息，还要使用工具来绘制图表、表格，并给我一份关于这个特定问题的非常全面的报告。

现在，这不像其他前沿模型能做到这一点。所以，这更多的是一个测试，向你展示它的写作风格、深度研究风格，以及它的整体氛围。例如，GPT-5.6往往非常简短和简洁，而Gemini似乎要冗长得多。好的，所以这花了很长时间，因为我启用了深度研究选项。它花了大约20分钟，但这是完整的报告。所以，它首先给我一个执行摘要，然后讨论淀粉样蛋白β传播的机制，这正是我在提示中指定的。它充满了信息。每个数据点都有正确的引用。然后之后，它给我一个很好的流程图，展示一切是如何运作的。

之后，这里是tau蛋白传播的机制。同样，非常彻底且充满信息，所有都有相关的引用。然后是第三部分。它给了我一个很好的简洁表格，列出所有这些抗体。然后之后，这里是另一个很好的图表，显示所有这些试验的结果。然后这里是另一个表格。我非常喜欢这份研究报告中输出的彻底性和细节量。很难像客观地量化它的性能，但至少对我来说，我非常喜欢它的输出，比GPT-5.6 Soul和尤其是Claude Fable好得多，后者甚至不允许我进行任何生物医学研究。

然后是下一部分，三期证据的关键评估等。它给了我一些很好的图表，将一切绘制出来。最后，它以综合和展望结束。一份非常彻底的深度研究报告，包含大量信息。人类需要几周时间来汇编所有这些信息和绘制一切，但Kimi Chat 3能够在几分钟内完成。好的，所以这些是我对Kimi Chat 3的一些测试。使用它绝对是一种享受，我希望你能感受到这里的智能和性能。仅从最初的感觉来看，这绝对与GPT-5.6或甚至Claude Fable一样好，而且肯定比之前的Claude Opus 4.8更好。它在创建内容和处理这些长跨度任务方面非常出色。它知道如何检查一切并以极少的错误进行验证。

接下来，让我们看看规格、成本和性能。首先，这将是开源的。他们将在本月晚些时候发布模型权重。这是一个庞大的2.8万亿参数模型。它是基于他们的Kimi Delta意图和注意力残差构建的，这实际上是一个非常迷人的概念。我已经在视频中介绍过它，所以看这个视频了解更多关于注意力残差的知识。无论如何，回到这里，它也有原生视觉能力，并且拥有100万token的上下文窗口，这与大多数其他前沿模型类似。它们也有100万token的上下文窗口。这基本上是你一次可以放入提示中的信息量，100万token大约是70万个单词或一个中小型代码库。

所以，特别是如果你处理大量文档和大量文本，或者如果你处理包含大量文件的代码库，那么这基本上能够将大量你的信息存储到其上下文中进行处理。现在，像所有现有的前沿模型一样，这是专为长跨度编码、知识工作和推理任务设计的。看看这些基准测试。这绝对令人疯狂。就DeepSWE而言，这是目前衡量AI模型在软件工程任务中表现的最准确指标，你可以看到Kimi Chat 3非常接近Fable 5和GPT-5.6。与之前的Opus 4.8以及下一个最好的开源模型GLM 4.2相比，这是一个巨大的领先优势。领先超过20分，这太疯狂了。

然后在Terminal Bench、Frontier Swee、Program Bench以及所有这些其他代理编码和软件工程基准测试方面，同样，你可以看到Kimi Chat 3在某些情况下甚至比目前最好的模型GPT-5.6 Soul以及Claude的最佳模型Fable 5还要好。绝对荒谬，特别是因为这是来自一个开源模型。就像一般的代理任务一样，总体而言，它与Fable 5和GPT-5.6 Soul相当。比如在某些实例中，如AI Briefcase分数，它甚至击败了GPT-5.6。就像Automation Bench、Spreadsheet Bench、Browse Comp一样，它甚至击败了GPT-5.6和Fable 5。就像视觉代理一样，特别是对于Chart Archive，即分析科学图表和图形，同样，它也是目前最好的模型之一。

而且，不仅它是最智能的之一，而且它也要便宜得多。所以，这里有一些图表显示成本与性能。x轴是每项任务的成本，越低越好。理想情况下，你希望位于左上角，正如你所见，Kimi Chat 3确实位于这个角落，使其比Claude Mythos或Opus更具成本效益。Kimi Chat 3也拥有

从我的钢琴和 Blender 演示中你可以看到，它拥有令人难以置信的 3D 推理能力。所以，这里有一些它编写的游戏或互动体验的额外示例。我得说，在视频游戏开发方面，这是目前最好的模型，没有之一。我发现它的视觉品味甚至比 Claude 或 GPT 还要好。如果你看看 Artificial Analysis 的这个独立排行榜，你会发现 Kimiko 3 非常接近最好的 GPT 和最好的 Claude。它仅落后于最好的 GPT 大约两个百分点，而且其性能远远优于之前的最佳开源模型 GLM 5.2。

如果查看每个任务的成本，Kimiko 3 再次成为最具成本效益的模型。它比 GPT 5.6 更便宜，而且比 Claude Fable 5 便宜得多。现在，如果你看看这个幻觉率排行榜，你会发现 Kimiko 3 的得分为 51%。这意味着它比 Claude Fable 5（55%）和 GPT 5.6 Soul（情况更糟，测试中 89% 的时间都在产生幻觉）产生的幻觉要少。因此，与 Claude 和 GPT 相比，Kimiko 3 产生幻觉的可能性更低。

如果你看看这个由 Arena 制作的排行榜，人们可以在那里对不同的 AI 模型进行盲测，在测试 AI 模型前端 Web 开发的 Code Arena 中，你会发现 Kimiko 3 甚至击败了 Claude Fable 和 GPT 5.6，并且以巨大的优势领先。不仅如此，再次查看价格，它比 Claude 或 GPT 便宜得多。最后，让我们也回顾一下你可以在哪里使用它。你可以在他们的在线聊天界面使用它，网址是 kemi.com，或者你也可以通过他们的新桌面应用程序 Kimiko Work 使用它。

这基本上让你能够使用 Kimiko 处理本地文件。它非常类似于新的 ChatGPT Work，或者你也可以像我在本教程中展示的那样，通过 Kimiko 使用它。你可以轻松地将它作为扩展添加到 VS Code 中。如果你是开发者，它已经通过他们的 API 提供。正如我所说的，这将是开源的，所以这里说完整的模型权重将在 7 月 27 日发布。

这就总结了我对 Kimi K3 的评测。这不仅是最顶尖的模型之一，而且也是最具成本效益的，此外他们还将开源这一模型，这简直太疯狂了。你知道，这有点滑稽，过去美国政府曾担心前沿模型如 GPT 5.6 和 Fable 过于危险而暂停了访问权限，但 Kimi K3 完全颠覆了一切。他们发布了一个具有相同智能的模型，而且它将是开放权重的，所以每个人都可以使用它。

感谢 Kimi 团队和其他开源 AI 实验室。总之，如果你有机会试玩 Kimi 3，请在评论中告诉我你的想法。一如既往，我会继续寻找顶级的 AI 新闻和工具与你分享。所以，如果你喜欢这个视频，记得点赞、分享、订阅，并继续关注更多内容。

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