Kimi K3 并不便宜
英文标题：🔶 Kimi K3 is not cheap
Moonshot AI 发布的开源权重模型 Kimi K3 虽然性能强劲，但其成本并不像部分评论人士所称的那样低廉。根据 Artificial Analysis 的 Intelligence Index，K3 单任务成本仅略低于 OpenAI 的顶级模型，却约为 GLM-5.2 的两倍、DeepSeek V4 的约 20 倍。K3 在编程任务上的成本较低，但在办公任务上更贵，且因输出冗长而需要更长时间完成问题。文章认为，K3 对中国 LLM 和开源权重生态是重要进步，也反映出中国实验室正以较低资本开支快速追赶 OpenAI 与 Anthropic，但它并非“又一个 DeepSeek 时刻”。
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Kimi K3 并不便宜
这款新的中国 LLM 并不像（某些）人认为的那样。
中国实验室 Moonshot AI 新近发布的开源权重 LLM——Kimi K3——于上周推出。这是一款强大的模型，并且几乎不可避免地引发了争论——其中包括指责它开启了减速主义式的「AI 共产主义」（不管这到底是什么意思）。
在这些喧嚣之中，一些 AI 评论人士（包括 Hard Fork 的主持人和 Scott Galloway）声称，K3 的突出之处在于：它几乎与美国模型一样好，但成本只是后者的一小部分。
遗憾的是，他们错了。仅仅因为一个模型来自中国，并不会让它神奇地变得便宜。事实上，K3 并不便宜。在 Artificial Analysis 的「Intelligence Index」基准测试中，它的单任务成本仅略低于 OpenAI 的顶级模型。与其他中国模型相比，它的价格更是明显偏高——成本是 GLM-5.2 的两倍，也是 DeepSeek V4 的约 20 倍。
当然，其中存在细微差别。Kimi 在编程任务上的成本更低，但在办公工作任务上的成本更高。它的输出较为冗长，因此解决问题需要更长时间。它采用开源权重，因此你可以（借助几张 GPU）针对自己的用途对其进行微调。但这里讨论的不是这些细微差别，而只是一个我已经看过、听过太多次，以至于觉得有点烦人的说法。
总结而言：K3 是否是中国 LLM（以及开源权重阵营）向前迈出的重要一步？是的。中国实验室以远低于 OpenAI 和 Anthropic 的资本开支快速跟进，并且可能得到了蒸馏技术的帮助，这是否会令美国市场感到担忧？也是的。它便宜吗？ 不，不便宜。请不要再这么说了。也请不要再说这是又一个「DeepSeek 时刻」。
发布于 2026 年 7 月 26 日
English / 原文
Kimi K3 Is Not Cheap
The new Chinese LLM is not what (some) people think.
Kimi K3, the new open-weights LLM from Chinese lab Moonshot AI , dropped last week. It’s a powerful model that, perhaps inevitably, sparked debate — including accusations of ushering in decelerationist ‘AI communism’ (whatever that means).
Amidst the noise, a number of AI commentators (including the Hard Fork guys and Scott Galloway) have asserted that K3 is noteworthy because it’s nearly as good as US models, at a fraction of the cost.
Unfortunately, they are wrong. Just because a model is Chinese, it is not magically cheap. And in fact, K3 isn’t cheap. Across Artificial Analysis’s ‘Intelligence Index’ benchmark, it cost slightly less per task than OpenAI’s top model. Compared to other Chinese models, it’s positively expensive - double the cost of GLM-5.2, and ~20x more than DeepSeek V4.
There’s nuance, of course. Kimi costs less for coding, but more for office work. It’s verbose, so it takes longer to solve problems. It’s open-weights, so you could (with a few GPUs) finetune it for your own purposes. But we’re not talking nuance here, this is just about one claim that I’ve seen/heard enough to find slightly annoying.
In summary: Is K3 a big step forwards for Chinese LLMs (and the open-weights people)? Yes. Is it concerning for the US market that a Chinese lab have fast-followed OpenAI and Anthropic with much less capex, possibly aided by distillation? Also yes. Is it cheap? No. No it isn’t. Please stop saying that. And please stop saying it’s another ‘DeepSeek moment’ too.
Posted on July 26, 2026