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Kimi K3 真实体验求证？是我拉了还是 kimi 拉了？

Belope 2026-07-18 06:02 1

我的项目偏医学生物信息学分析、临床的语义筛选的算法开发。医院给所有博士以上免费配了 199 档的 kimi，但之前由于对模型的信任度不够高，一直扔给 openclaw 在当媒体模型用，基本没接入工作流。


K3 发布后我也马上试了下，我感觉和以前一样，在做我方向的项目时候，思维链“直觉”还是不太聪明的样子，和社区、网络上“王朝”的差距有点大不敢多说。


体感就是巨大消耗量和雷霆大思考，我只是例行给了一个从5个公共数据里按照原本脚本查基因表达这种超级基础任务，我一周给科室医生、学生手动或者接机器人自动查起码千余次，宿主机就算慢得出奇的 5.6sol 最多 10 分钟就能完成一个指标检查并出报告，kimi 雷霆大思考了 45 分钟花费超 20% 的额度，让我实在是觉得有点夸张。。。


下午和本方向一个脚手架工具的著名开发者交流，也跟我吐槽说 k3 接入效果真的又慢又耗token，所以想找社区的佬交流下到底是心理成见还是说没用对。

最新回复 (8)
  • 惊鱼 07-18 06:12
    1楼

    训练数据没覆盖这个方向吧，领域特定知识不足

  • Belope 楼主 07-18 06:16
    2楼

    行业都在做 science 风味特调，像 scVI 这类 skill claude都集成了，我觉得 kimi 这种也是第一梯队的公司 2.8T 的参数不至于会漏这种方向哦

  • 惊鱼 07-18 06:18
    3楼

    那就不知道了，可以试试提提 feedback。毕竟第一次炼这么大的模型。至于行业内，我不是生信领域的相关人员，不太了解，比较出名的，御三家里好像只有 Claude 专门针对开发了相关产品？

  • cvb 07-18 06:22
    4楼

    询问，请问Claude对佬友的专业是否帮助会更多一点？

  • 惊鱼 07-18 06:22
    5楼

    另外 Kimi 目前主要问题的确是又贵又慢，思维链还奇长， 社区内说王朝更多是说前端领域吧，既然佬的场景 5.6sol 已经是经过验证效果比较好的模型，一般不建议轻易更换吧，不涉及敏感数据继续用挺好的

  • Belope 楼主 07-18 06:23
    6楼

    哈哈哈从学术灌水角度 claude 那个也不行，gpt 反而严谨性和效果不错，配基本 skill grok、glm 的基础任务完成度也极高，本来 kimi 也算单位送的，也可以在单位固定资产上部署 cli 环境，我是真的想搞个替换掉现在那堆走钢丝的国外agent。。。

  • 惊鱼 07-18 06:25
    7楼

    想法挺好的，但是目前看来短时间可能比较难。特别是现在 Kimi 还没有放出权重，所有用户集中在 Kimi 官方渠道使用，Kimi 自身卡又不够多，所以又慢又贵^-^


    感觉佬想指望某个具体的模型实现比较好的结果怕是很难，还是得根据场景定制化开发框架，喂数据

  • Belope 楼主 07-18 06:33
    8楼

    claude science 的设计思路太偏商业化软件，感觉就是专业专业不精，又放不下普适的基本功能。通用 agent 软件我自己用的 codex 比较多，可能 gpt 严谨、怕事、杠精的路数很适合我。

    专业方向的脚手架我本来 pantheon 跑得多，同流派的 omicos 由于走的国内小公司创业的路径，现在我们课题组基本切后者了。但这俩接 kimi 的表现都不能说不太行，应该说很差，pantheon 当时是接的 2.7，k3 还没试。

    我那天发布凌晨是看 kimi 官方文档，接 kimi cli 里测试的，说第二天跟 pi 反馈下，下午也是和斯坦福那边的团队沟通了想让他们兼容下 k3 试试，刚群里在和我吐槽嗨

* 帖子来源Linux.do
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