Kimi K3 上线之后反响很大。我自己的判断用一句话说：这是第一个真正达到 Claude Opus 级别的国产模型。这篇分享一下我的实际使用感受。
参数和排名
按官方文档的介绍，Kimi K3 拥有 2.8 万亿参数，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差技术构建，原生支持视觉理解，拥有 100 万 token 的上下文窗口，是全球首个开源的 3 万亿级模型。对比一下，GLM 的参数量是 744B，K3 的参数量确实非常大。
它的定位对标 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol，这也是国产模型第一次能和这些海外顶级模型同台竞争。在 LM Arena 的 WebDev 榜单上，Kimi K3 以 1679 分排到第一，也就是前端开发能力的第一名，说明它有很强的设计能力和前端开发能力。
我觉得前端开发能力不只意味着设计能力强，还意味着 debug 能力强：模型能够主动使用各种浏览器工具，调试前端的元素问题和设计问题。
UI 设计能力实测
我先实测了它内置的 UI 设计能力，让它按照我喜欢的风格生成一个 HTML 页面。提示词很简单，主要想看这个模型内置的设计能力如何。
生成的页面确实是很顶级的水平，有一些小光效的设计，hover 的时候有一道光划过去的效果。
API 定价
先看纯 API 的定价。OpenRouter 上 Kimi K3 的输入价格是每百万 token 3 美金，输出 15 美金，输出价格大约是 Claude Sonnet 的级别。作为对比，GLM 的输出是每百万 token 1 美金，Claude Opus 4.8 是输入 5 美金、输出 25 美金。
相较之下，Kimi K3 以比 Opus 4.8 更低的价格拿到了更好的效果，它的能力绝对是超越 Opus 4.8 的。
在 Kimi Code 里的实际体验
我自己是在 Kimi Code 里使用 K3 的，先买了一个 99 元的套餐体验，但 99 元的额度基本不太够用。
实际使用的体感上，它不只设计能力强，整体感受和 GPT-5.6 Sol 给我带来的一样：它自己写完页面之后，会非常积极地调用浏览器工具，检查页面实际实现出来的效果，而不是仅仅依赖代码，后验能力更强。比如它修正一处布局问题之后，自己调用 Chrome 的无头模式给页面截图，验证修复结果。
我还用它处理过日常工作里复杂代码仓库的功能调整和功能开发，它也完成得很好。我之前的感受是，如果没有达到 Claude Fable 5 或者 GPT-5.6 Sol 这个级别，模型很少会主动把整个链路走完，比如 GLM-5.2 和 Grok 4.5 就没有这样的表现。
官方订阅套餐
Kimi 官方的定价目前有四档：Andante 49 元、Moderato 99 元、Allegretto 199 元、Allegro 699 元。我买的 99 元这档完全不够用——按 API 定价算，K3 一百万 token 的输出就要一百块人民币左右。
日常使用它至少需要 699 元这个订阅，它是 10 倍 Agent 额度、60 倍 Kimi Code 额度。我甚至觉得 699 元可能都不太够，而它上面没有更高的档位了，需要更多额度只能订阅按美金计算的海外版。
Agent 软件本身的差距
现在对我来说，使用一个 AI 模型，除了模型本身能力强以外，很重要的还有相关 Agent 的设计。我现在经常使用 Codex，一个原因就是 Codex 这个软件的体验好：浏览器自动化操作会有一个小窗口展示过程。再回到 Kimi Code，面对黑漆漆的终端，我实在没有太强的使用欲望。
所以后续国产模型的 Agent 能力上去之后，我们也应该更重视 Agent 软件本身的开发。不过无论如何，Kimi 这次带了一个很好的头：国产模型在很短的时间里达到了国际顶尖的水准，价格还更便宜。只是这次的性价比没有过往那么夸张，以前价格可能低十倍二十倍，现在大概是便宜一半，但效果是真正一样的顶级效果，我认为这个价格是值得的。
在 Codex 里调用 Kimi Code
为了方便大家在 Codex 里也能使用 Kimi Code，我写了一个叫 Kimi 的 Skill，放在我的仓库 oil-oil/kimi 里。
在 Codex 里输入 /Kimi，就可以调用本地的 Kimi Code 来执行任务。我在 Skill 里提前写好了说明，告诉 Codex 它是一个前端设计能力很强的 AI Agent，设计相关的任务可以交给 Kimi Code 完成。
