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kimik3 贴吧
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雪佬今天用KIMI K3做了一款FPS游戏,KIMI K3这次真的惊到我了,可玩性很高,细节不错。#kimi# #kimik3生万物#@Kimi_Moonshot
Kimi K3 和 Qwen3.8 前后发新模型,都说自己仅落后 Fable5,K3 套餐现在抢都抢不到,千问还是随便买,我干脆买来测一测到底有没有那么强!!! 结果让我很震惊,某些情况下国产模型做的比 Fable5 还好,并且 Qwen3.8 同一个任务比 Fable5、K3便宜5-10倍,详细聊一聊: 第一个活,让 Qwen3.8、KimiK3、Fable5 复刻 macOS,同样一条一条 prompt(具体对比参考视频): Qwen 3.8 做的最好,一口气写1500 多行代码,菜单栏、Dock 弹性动画、可拖拽窗口等基础的不说,Spotlight、终端、通知中心全都真的能用。这是三板中能做得最全的,UI 也是最舒服的。 第二个活,让它写一个植物大战僵尸那样的塔防游戏。植物、僵尸、阳光经济、10 波进攻,最后一波有僵王坐镇,每条路还配了救场小推车。点开就能玩,同样一句话完成。 中间还顺手让它搓了个黄金矿工,像素怀旧风,放钩抓金块、炸药、道具商店、关卡倒计时全有,一次成型零报错。 然后计算了一下Token消耗和价格,这几个活加起来,Qwen3.8 花 4 毛钱,我以为自己少数了俩零,Fable 5 折算 5块4,K3 收了我 3块4。。。 同样的题三个模型的测试下来都能交货,但测完我的结论是: 国产这俩说仅落后 Fable 5,还真不算吹,差距已经缩小。但价格上 Qwen3.8 确实香,限时优惠+39 块上车不限购,烧 token 多但还是最便宜,而且这还只是预览版,2.4T 参数的正式版说是很快开源。 所以说,国产模型现在都很不错,兄弟们,你会选哪家呢🤔
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Kimi-K3 全方位实测! 我竟然打游戏输给了她?! 给大家带来Kimi-K3全方位编程能力实测! 包含前端, 后端, Agent能力. 并且包含现有SOTA级别模型横评! 这次 Kimi-K3 交了一个让我都意想不到的成绩, 甚至让我怀疑Scaling Law还远未结束! 下一个是不是要出10T参数量的模型! 本次测试直接把我几个测试集都要打到头了, 前端测试是淘汰的最快的, 我还以为这几个能撑下半年, 结果现在就撑了2个月. 后端的向量数据库测试大概还有几个算法变种可以优化, 然后就到头了, 除非未来的模型能自己发明新算法(那这妥妥AGI了). 测试唯一还需要提升的是Agent能力, 当然不是说Agent能力不行, 而是距离榜首还有一些提升空间. 总之, 现在唯一需要考虑的是, 完了, 又一个 CodingPlan 套餐要断货抢不到了.... #kimik3# #月之暗面# #AIAgent# #多模态大模型# #VibeCoding# #VibeGaming#
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🚀Kimi K3强的有点离谱! 我让Kimi K3生成科幻小说《极光》里的世代飞船,当Kimi生成完成之后,我被震惊到了! #KimiK3# #Kimi#
kimi-k3 测试速报! 前端这效果太猛了! Kimi-K3 刚刚发布! 赶紧给大家带来测试速报! 效果巨好! 无论是建模精确度还是粒子效果, 甚至复杂的shader内联代码都能one-pass, 相当猛! 稍后给大家带来详细测试! 记得点关注不迷路! 测试prompt在这里, 开源的: #kimik3#
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📣 Kimi K3 is now available in GitHub Copilot for @code! Try Kimi Moonshot's latest open-weight model for agentic coding, now hosted by @FireworksAI_HQ. 📖 Learn more:
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今天用 Kimi K3 给 CatReader 增加一广场的功能呢,其实改动量不少,包括前端后端和设计,差不多折腾了一天,上线了。Token 消耗比网传的少太多了。K3 的表现相当出色。 我觉得 Kimi 犯了一个宣传上的大问题,导致很多用户直接用 做 Coding 的事,但 Kimi App 做的是 Work 的事,用 Work 做 Coding,Token 消耗是急剧增加的。 我的 Vibe 群一堆用户用 Kimi App 而不是 Kimi Code cli 工具做编程,不烧 Token 才怪。
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herdr 真棒,自从之前推友介绍 agent skills 以后, 可以在 harness 之间可以互相召唤 互相指挥以后,很多场景都顺了。 如图是我用我的 review-forge 流程 做 code-review, 可以让 codex 先 review,然后它自动创建两个 agent panel,kimi k3 和 opencode 的 deepseek v4,去 review。然后主 codex 接收到两个 review 结果以后,生成 summary,我汇总 check 以后,再让 kimi 去修 bug,修好以后自动通知让 codex 去 verify, verify 后,kimi 再去读结果来回反复直到所有问题都解决,整个流程除了中间必须让我去 check 哪个 bug 要修之外,其他全都是自动化的,非常非常好用!
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BREAKING: MiniMax H3 by @MiniMax_AI is 1st across 3 Video categories (Multi-Image to Video, Image to Video, and Video Editing) on Design Arena. MiniMax H3’s performance in Video Arena puts it ahead of other top performing models like Seedance 2.0 by @BytePlusGlobal, Grok Imagine Video 1.5 Preview by @SpaceXAI, and Gemini Omni Flash by @GoogleDeepMind. This marks another category to be led by open-weight models, following Kimi K3’s first place in our coding categories. Congratulations to the @MiniMax_AI team for establishing a new SOTA in video generation!
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