周三跟大家说的一些模型可能要发布，结果今天 Kimi 就炸场了。

周三跟大家说的一些模型可能要发布，结果昨天 Kimi 就炸场了。

Kimi 今天正式祭出了最强模型 Kimi K3，2.8 万亿参数，全球首个开源 3 万亿级别模型，100 万 token 上下文窗口，原生支持视觉理解。

今天互联网上充斥着对 Kimi K3 的追捧，似乎大家并不认为 Kimi K3 自己官方承认的还和 Fable 5 ，GPT-5.6-Sol 存在差距。

在大众的潜意识里，似乎认为 K3 前端拿了个第一，就已经吊打一切了。

不知道这是不是金钱的力量。

不过通过 Kimi K3 的官方的博客，可以看到两个细节。

K3 对思考历史极度敏感。

和 Claude、OpenAI 那种把 thinking 当一次性草稿纸的推理模型不同，K3 的训练假设是每一轮都能看到之前所有轮次的完整 thinking 。

这导致两个非常规的约束：

思考内容几乎不能裁剪，大多数模型裁掉 thinking 只会慢一点，但 K3 裁掉之后，丢的是推理过程中的探索、排除、纠错链条。

模型下一轮拿不到自己之前想过什么、排除过什么，质量会很不稳定。

而且不能从别的模型切过来，哪怕把 thinking 原文传过去，K3 也接不上，因为训练时看到的历史思考全是自己生成的风格，换成其他模型的推理模式，续写时会严重脱节。

这两个条件直接锁死了许多 Agent 的上下文压缩和模型路由（简单任务切便宜模型，复杂任务换强模型）。

官方的态度也很明确：如果 harness 没有完整回传历史思考，或者中途从其他模型切过来，生成质量不做保证。

所以，以后官方的 Harness 绑定模型可能要成为一个趋势了。

这也是为啥 cc 做的好的原因，把 Harness 直接内化到模型中了。

虽然 K3 开源了权重，但想把它用好，第三方 Harness 要么大改，要么放弃了。

Harness 很有可能会成为生态护城河。

还有一个很现实的问题，是 K3 的 1M 上下文并没有普惠到所有用户。

在 Kimi 网页和 App 里，完整 1M 目前放在每月 699 元的 Allegro 档。Kimi Code 稍微宽松一些：99 元档可以使用 K3，但只有 256K；199 元档才开始开放 1M。

Kimi 最大的问题，还是太贵了。

至于金钱的力量，那又是另一个话题了。