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数据显示，7月16日Kimi正式发布K3模型，参数规模达到2.8万亿，支持100万Token超长上下文，并新增原生视觉理解能力。公司动态显示，该模型在实际应用中单任务调用超过2800次网页搜索、1100次终端数据调用，处理超1.1万页内容，展现出从单次问答向长链路Agent工作流的显著转变。
一份研报观点认为，K3模型采用高效稀疏架构，实现约2.5倍整体缩放效率提升。研报指出，长时程编程、知识工作与复杂推理场景的渗透，将显著增加每个任务的Token消耗、工具调用次数和并行宽度，这才是Agent时代的核心增量。研报认为，模型智能提升直接推动Token定价中枢上移，K3的输入输出价格已明显高于此前版本，逐步接近海外高端模型水平。
研报指出，随着国产模型在长上下文、多模态和复杂工作流上的持续进步，其与海外前沿模型的能力差距正在快速收窄。这种能力跨越不仅强化了国产大模型的商业化竞争力，更有望提升客户付费意愿，推动API调用量和整体商业化空间同步扩张。相关AI产业链公司有望从中受益，迎来估值重估机会。
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