说在前面：ber，额度太少了吧 ^-^ 额度相较gpt拉完了，但是也就这个缺点了

但是K3的能力还是巨强的！说实话如果没有gpt这个亏本百亿补贴王在这块比较其实这个价格还真的挺值的，不用担心封号，还能有Fable80%的性能，真的值得搞一套下来玩玩

我说她有Fable的灵性有没有懂得 ^-^ 仅限于前400k上下文

咳咳，接下来我们即将见到的是：

• “小杨”的封圣之作


• Gemini 想象中的自己


• 开启国模进入三幻神时代的起始者


• 引发牢美人反思杨为何回国不留美，甚至到“这果怎定体问”的转风水大师


• 开启时光机回到4月蒸Fable的人类顶尖科技（懂我意思 ）


• 和GPT一起暴捶A畜，致使Fable又双叒叕延期的始作俑者 (哎呀这老K怎么这么坏啊) ^-^


• 诱发人类科技减速的神秘开源模


• 牢美国家安全的又一个重大问题

KIMI K3 !

一、前端能力的神

K3的前端没得说，各位佬也都看过好多相当惊人的案例，全球第一是实至名归。（只能说这是Gemini想象中的自己 ^-^ ）

在我的体验上来看，K3是个真正理解什么是设计氛围和美感的模型，仅靠简单的提示和说明就能构建出巨美巨强的前端，而且交互和动效也都相当让人满意。

用最近很流行的ego概念来说，k3就是个ego很小但是自己的能力很强的助手，基本指哪里打哪里而且特别带劲 ^-^ 感觉一切前端效果和氛围甚至是设计都被他拿捏在股掌之间

• 如果你是独立开发者没有美工，那么一个月花700来弄个这个是一点不亏，真的。（199的应该也够用，不过得精打细算了）

但是请注意，如果你之前的前端巨屎（比如某神秘Readme大卡片风格），这边还是建议先用个其他的模型把源程序的前端彻底删掉只留下功能文档，然后再让K3自己去看文档完全重新设计，不然K3容易在屎上雕花，产物巨难绷 （为啥用其他的模型？KIMI太贵了QAQ）

二、后端能力也属于世界第一梯队水平（叠甲：个人体感上）（主观感觉可能受到前端狂喜的干扰，故仅作参考）

由于我不是科班出身的开发者，对于后端具体的代码能力的理解远远比不上各位大佬。故而对于后端能力的评测就根据我这一天狂蹬好几亿GPT5.6SOL和glm-5.2来写程序培养出来的感觉来聊聊K3的给我感觉吧。

在这里推荐一下trellis！！！！

AI写的具体的代码我不会看（学过OI，硬看看得懂局部，但是脑子里面建立不起来更大的感觉和系统的理解），

所以我会关注AI写程序的信息流的逻辑是如何实现的，各个功能之间的职责是否清晰，边界是否明确，以及架构和规划的纪律看着舒不舒服（就是有一种有序和优雅的感觉，该抽象提取共同点的时候能提，该具体的时候也能够具体）

KIMI K3写出来的后端，在他给我讲了之后 （偏见提醒，仅为个人体感，也有可能是模型花言巧语只是我太菜分辨不出来），我看着感觉有一种安排的很优雅的感觉，实现逻辑的抽象和具体的搭配，以及各种情况的边界想得很清楚，几乎不用我再去让他自己重新反思设计，而且交给gpt sol max去挑刺结果也都很不错，gpt的评价为“这是个很细心和完整全面的模型” （不是AIGC啊是我的大概意思的转述，不用截图吧//doge）

至于具体的效果也基本都是一遍过，我还让他做了个生物进化模拟的带基因的康威生命游戏，实现也都很完善，甚至有的地方的理解比GPT还带劲 ^-^

代码的安全质量这块还有待提高，写出来的登录系统让gpt一查查出好几个漏洞来（不过问题不大，也没招，gpt sol写出来的该有洞还是有，而且K3在看到报告之后也都做了很完善的安全加固，也没有引入新的漏洞，至少是gpt没有看出来）

唯一可能的问题是上下文长了之后就不太聪明了（？我自己的体感也印证了一点，上下文长了之后就有点力不从心了，而且感觉kimicode的compact方法还有待提高啊，偶尔会出现遗忘东西的情况不过问题不大。

总的来说，她的后端规划能力我感觉也达到了世界第一梯队的水平，某些场景下对任务的理解甚至能干翻那个不说人话也不干人事的GPT ^-^ （大多数时候觉得打平吧）一些细节的处理以及整体程序目的的理解和Fable有差距，但是已经没多大了，我们启发她几下就能出很好结果的。

至于大家说的K3的 One Shot 很惊艳但是后续拉胯的情况我还没遇到过，可能是Trellis给拉回来了？也有可能是我自己的使用场景以及我自己敏感度的问题？个人感觉问题不大。

三、Kimi K3的食用方式（三个号蹬完周限总结出来的血泪教训

一定是牢马和Tibo搞砸了一切！！！

都怪他们培养出来了我的坏习惯5555，让我产生了顶级订阅是用不完的错觉

当我买了我的第一个699的时候，

我尚且不懂得怜香惜玉。

潇洒的开启了 k3 max，

潇洒的开启了 swarm，

潇洒的开启了我的许愿的旅程，

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殊不知，这里是另外一个世界。。。

这里没有那么多的周限，

没有注册机，

更没有Tibo的重置。。。

这里是Token的葬身之地

更是我钱包的

牢花！你的超节点呢！！！快端上来啊！！！我要受不了了啊！！！

咳咳，话归正题

既然短期内K3就是贵，那我们该咋办呢？从我这三个号用下来的经验来说，最重要的就是善于指挥不同模型，让各个层次的模型分别干不同任务。然后针对不同的开发场景选择不同的严肃程度，再搭配上不同的开发组合。

我自己用下来的感觉是：

• Fable：全能的神，优雅的神，一切问题的终结者。缺点是巨贵且"Too **** to use Fable" ^-^


• KIMI K3: Fable幼年版，前端是当前的神，后端也很好第一梯队，且是可以开发票的SOTA，功德无量XD 。缺点是贵且额度少。


• gpt 5.6 sol: 稳，太稳了，巨稳当，几乎没错误，而且额度巨多天天重置，前端也有一定改善，但是还是推荐先用image2来干一波之后再临摹比较好。缺点是当前的低价被砍死性价比略低（不过按照这么个重置的节奏，拼车用正价的pro20还是最优性价比的）


• grok 4.5: 当前版本的性价比之王，不是特别强但是也比较的稳，免费的无限说人话版opus 4.8谁不爱呢？


• Ds v4 GA : 如果发出来真的有传闻灰测的那么神，就算是有峰谷差价也愿意直接冲爆啊，加油啊！各家的codingplan也要跟上啊！


• glm-5.2 ：挺稳的，是第一个可以放心放手的国模，现在看来中规中矩，不过考虑到他的模型参数和发布时间，在llm的世界里这已经是前代遗老了，期待一手5.5 。


• gemini？谁？美国大豆包？不认识，下一个 ^-^

模型该咋搭配没啥说的，该干啥的就干啥。倒是那个多模型该如何真的放到一起干活有点说头。

我自己用的方法是超级经典的古法：

开几个终端，一个规划好了之后手动操控各个模型在自己的harness里面干事。

搭配git食用效果更佳。

从我自己的使用和看别人的使用方法来看，对于大部分的开发者来说，自己去设计和定制harness还是太超标了。而且说实话，也用过好多的多模型协同开发的框架，效果也都不是特别好，甚至有的还会因为缓存处理稀烂从而导致成本剧增（）而且各家模型还是在自家harness的发挥最稳定，现在的模型甚至都和harness协同进化了，有的时候水土不服的问题也挺要命的。

我的感觉是，每轮开发的时候都规定好要干啥，写好文档，明确写代码的边界，然后直接让两个agent分开写即可，比如前端+规划用KIMIcode，后端实现用cursor或者是codex，测试用免费的grok上 （说实话测试的token消耗才是最大的），效果比许多的多代理协同开发的集群好得多。（说个暴论，大部分的多模型的agent集群都是扯淡）

甚至我们还可以更极端一些，前端也不用kimi自己写了，我们让kimi自己做个前端的超级完整的规划和任务安排，具体实现就算丢给gpt他也能干的很好。

在最后，期待一波deepseek v4 pro GA、glm5.5、以及可能的minimax m3.1，

当有能力的国模（某心一言除外）也能够拥有大参数和算力集群之后，openai和A\，你们的好日子，就要结束了。

质疑是正常的，我们欢迎质疑，但质疑者也要实事求是。大家都是自己人，目的都是好的，才会有好的结果。

至于那些嘲笑的，抹黑的，用假信息糊弄是非的，只是为了与众不同而去“独立思考”的，我们不必理会。

愿中国青年都摆脱冷气，只是向上走。

不要听自暴自弃者的话。

犯其至难而图其至远者，发之以勇，守之以专，达之以强。

「不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。」