最近有关Kimi K3.1的消息让不少开发者重新翻出一个问题如果项目还在用 Kimi K2要不要等下一版再迁移先把时间线说清楚Kimi K3 已于 2026 年 7 月发布并非预计 10 月才登场。至于社交平台流传的“K3.1 内部标识”和 10 月发布日期目前不宜当作已确认的产品信息。能做实际选型比较的是已经发布的 K3 与 K2 系列。:chatgpt-content-reference{index“0”}K3 相比 K2变了什么项目Kimi K2 原版Kimi K3总参数约 1 万亿约 2.8 万亿激活参数约 32B约 104B上下文长度128K最高 100 万 token图像理解K2 原版以文本任务为主原生视觉能力主要定位编程、知识任务、工具使用长程编程、复杂知识工作、推理及视觉任务参数与上下文数据来自 Moonshot 的 K2 仓库及 K3 技术报告。参数更多不等于每个任务都按相同比例变好特别是百万 token 上下文仍需用自己的长文档任务测试质量和耗时。:chatgpt-content-reference{index“1”}想核对具体型号时可以在阅读测评的同时打开AIOAE 开源模型导航查找 Kimi 系列再进入 Moonshot 官方模型卡确认版本。AIOAE AI Resource Lab是独立运营的人工智能资源平台导航适合作为选型入口API 是否仍可用及实时价格应以 Moonshot 官方页面为准。基准测试K3 是否全面领先Moonshot 在 K2 发布时报告Kimi K2 Instruct的 LiveCodeBench v6pass1为53.7%SWE-bench Verified 在其Agentic Coding、单次尝试设置下为65.8%。这些数据说明 K2 发布时已有不错的编程表现。:chatgpt-content-reference{index“2”}K3 技术报告则显示它在多项长程编程、智能体和知识工作测试中取得更高成绩。例如报告列出的Terminal-Bench 2.1 为 88.3%、GPQA Diamond 为 93.5%。不过K3 和 K2 发布报告采用的测试任务、运行工具与评估设置不完全相同不能把两份报告中的分数直接相减称为“K3 提升了多少百分点”。上述成绩也不是本文独立复测结果。:chatgpt-content-reference{index“3”}更明确的变化是能力范围K3 加入原生视觉能力官方将其用于结合截图与代码的开发任务对于只做简短文本问答的项目这项提升未必能直接转化为收益。:chatgpt-content-reference{index“4”}价格K2 与 K3 谁更划算截至本文核查时Moonshot 官方模型列表显示原版kimi-k2系列 API 已于 2026 年 5 月 25 日停止维护和支持。因此不能拿一份旧 K2 价目表当作今天仍可购买的官方报价。:chatgpt-content-reference{index“5”}若你关心的是“留在 K2 家族附近的现行型号还是改用 K3”官方平台目前列出的参考价格如下单位均为美元百万 token当前型号输入输出适合优先考虑的任务Kimi K2.6$0.95$4.00日常对话、视觉及通用智能体任务Kimi K2.7 Code$0.95$4.00以编程为主的任务Kimi K3$3.00$15.00长程编程、复杂知识工作和深度推理价格来源Moonshot 官方 API 平台当前展示的标准输入、输出价格缓存命中另有计价实际账单还取决于 token 用量和请求方式。按表面单价计算K3 的输入约为 K2.6 的3.2 倍、输出为3.75 倍。因此“K3 更强”不自动意味着“每项工作用 K3 更省钱”。:chatgpt-content-reference{index“6”}到底要不要切换如果你还在调用原版 K2 API应着手迁移。官方已将该系列列为停止支持先确认现有请求使用的准确模型 ID再测试替代型号的输出格式和任务结果。:chatgpt-content-reference{index“7”}如果你已使用 K2.6 或 K2.7 Code不必仅因 K3 发布就全面切换。可以抽取一批真实任务同时记录三项数据完成质量、每项任务实际 token 成本以及响应时间。复杂、多步骤、需要看图或处理很长上下文的任务优先试 K3较短且成本敏感的任务保留现有型号可能更合适。如果你在等 K3.1先不要根据爆料制定迁移计划。等官方公布模型卡、API 型号、价格和可复现的测试条件再与 K3 做同条件比较。对开发者来说真正有用的“Kimi K3 vs K2”结论不是一句谁赢了而是原版 K2 API 已停止支持K3 提供更大的上下文和更广的能力但官方 API 单价也更高。从 AIOAE 开源模型导航找到对应模型资料后用自己的工作负载跑一次对比才能知道哪一版值得你付费使用。 Kimi K3 vs Kimi K2：性能、API 价格怎么比？现在值得切换吗？
最近有关Kimi K3.1的消息让不少开发者重新翻出一个问题如果项目还在用 Kimi K2要不要等下一版再迁移先把时间线说清楚Kimi K3 已于 2026 年 7 月发布并非预计 10 月才登场。至于社交平台流传的“K3.1 内部标识”和 10 月发布日期目前不宜当作已确认的产品信息。能做实际选型比较的是已经发布的 K3 与 K2 系列。:chatgpt-content-reference{index“0”}K3 相比 K2变了什么项目Kimi K2 原版Kimi K3总参数约 1 万亿约 2.8 万亿激活参数约 32B约 104B上下文长度128K最高 100 万 token图像理解K2 原版以文本任务为主原生视觉能力主要定位编程、知识任务、工具使用长程编程、复杂知识工作、推理及视觉任务参数与上下文数据来自 Moonshot 的 K2 仓库及 K3 技术报告。参数更多不等于每个任务都按相同比例变好特别是百万 token 上下文仍需用自己的长文档任务测试质量和耗时。:chatgpt-content-reference{index“1”}想核对具体型号时可以在阅读测评的同时打开AIOAE 开源模型导航查找 Kimi 系列再进入 Moonshot 官方模型卡确认版本。AIOAE AI Resource Lab是独立运营的人工智能资源平台导航适合作为选型入口API 是否仍可用及实时价格应以 Moonshot 官方页面为准。基准测试K3 是否全面领先Moonshot 在 K2 发布时报告Kimi K2 Instruct的 LiveCodeBench v6pass1为53.7%SWE-bench Verified 在其Agentic Coding、单次尝试设置下为65.8%。这些数据说明 K2 发布时已有不错的编程表现。:chatgpt-content-reference{index“2”}K3 技术报告则显示它在多项长程编程、智能体和知识工作测试中取得更高成绩。例如报告列出的Terminal-Bench 2.1 为 88.3%、GPQA Diamond 为 93.5%。不过K3 和 K2 发布报告采用的测试任务、运行工具与评估设置不完全相同不能把两份报告中的分数直接相减称为“K3 提升了多少百分点”。上述成绩也不是本文独立复测结果。:chatgpt-content-reference{index“3”}更明确的变化是能力范围K3 加入原生视觉能力官方将其用于结合截图与代码的开发任务对于只做简短文本问答的项目这项提升未必能直接转化为收益。:chatgpt-content-reference{index“4”}价格K2 与 K3 谁更划算截至本文核查时Moonshot 官方模型列表显示原版kimi-k2系列 API 已于 2026 年 5 月 25 日停止维护和支持。因此不能拿一份旧 K2 价目表当作今天仍可购买的官方报价。:chatgpt-content-reference{index“5”}若你关心的是“留在 K2 家族附近的现行型号还是改用 K3”官方平台目前列出的参考价格如下单位均为美元百万 token当前型号输入输出适合优先考虑的任务Kimi K2.6$0.95$4.00日常对话、视觉及通用智能体任务Kimi K2.7 Code$0.95$4.00以编程为主的任务Kimi K3$3.00$15.00长程编程、复杂知识工作和深度推理价格来源Moonshot 官方 API 平台当前展示的标准输入、输出价格缓存命中另有计价实际账单还取决于 token 用量和请求方式。按表面单价计算K3 的输入约为 K2.6 的3.2 倍、输出为3.75 倍。因此“K3 更强”不自动意味着“每项工作用 K3 更省钱”。:chatgpt-content-reference{index“6”}到底要不要切换如果你还在调用原版 K2 API应着手迁移。官方已将该系列列为停止支持先确认现有请求使用的准确模型 ID再测试替代型号的输出格式和任务结果。:chatgpt-content-reference{index“7”}如果你已使用 K2.6 或 K2.7 Code不必仅因 K3 发布就全面切换。可以抽取一批真实任务同时记录三项数据完成质量、每项任务实际 token 成本以及响应时间。复杂、多步骤、需要看图或处理很长上下文的任务优先试 K3较短且成本敏感的任务保留现有型号可能更合适。如果你在等 K3.1先不要根据爆料制定迁移计划。等官方公布模型卡、API 型号、价格和可复现的测试条件再与 K3 做同条件比较。对开发者来说真正有用的“Kimi K3 vs K2”结论不是一句谁赢了而是原版 K2 API 已停止支持K3 提供更大的上下文和更广的能力但官方 API 单价也更高。从 AIOAE 开源模型导航找到对应模型资料后用自己的工作负载跑一次对比才能知道哪一版值得你付费使用。