Kimi 系列怎么选？K3 / K2.6 / K2 实测对比
月之暗面（Moonshot）刚发了新旗舰 K3——AA Intelligence 57，全球第 3，仅次于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。 产品线现在是三档：K3 旗舰（AA 全球第 3）、K2.6 主力（API 开发性价比之选）、K2 轻量入门。 直接看数据。
一句话结论
追求最强能力选 K3。 AA Intelligence 57，全球第 3（仅次于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol），国产模型第 1。1M 上下文，速度 62 t/s。但输出价 $15/M，是 K2.6 的 4 倍——贵，但能力确实强。
API 跑量用 K2.6。 Intelligence 44 和 DeepSeek V4 Pro 持平，$0.68/$3.42 在国内旗舰里不算最便宜但也不贵。网页端读 PDF/Excel/PPT 体验国内最好。7 月价格过山车：先涨到 $0.95/$4.00，7-21 又跌回 $0.68/$3.42。
预算极紧选 K2。 $0.57/$2.30、128K 上下文，做分类和短问答够用。但 128K 在 2026 年已经算小了，长文档别用它。
全系参数对照
| 型号 | Intelligence | 速度 t/s | 上下文 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|
Kimi K3 新旗舰 · 全球第 3 | — | — | 1M | $15.00 |
Kimi K2.6 API 主力 | — | — | 262K | $3.42 |
Kimi K2 轻量入门 | — | — | 131K | $2.30 |
数据来源：Artificial Analysis（2026-07-21）、OpenRouter 定价。K2 不在 AA 主 leaderboard 评测范围内。
Kimi K3：国产首个全球 Top 3
K3 是月之暗面 7 月发布的新旗舰。AA Intelligence 57，全球第 3——仅次于 Claude Fable 5（60）和 GPT-5.6 Sol（59），超过 Claude Opus 4.8（56）和 Grok 4.5（54）。 这是国产模型首次在 AA 主榜上进入全球前三。
1M 上下文、62 t/s 速度。 上下文窗口和 GPT-5.6 Sol 持平（1M），速度 62 t/s 在旗舰级里算中上——比 Claude Fable 5（66 t/s）稍慢，但比 Claude Opus 4.8（56 t/s）和 GPT-5.6 Sol（53 t/s）都快。
Arena Text 1486±11，排第 10。 目前是 Preliminary 状态（仅 27 票），排名可能波动。但 Elo 1486 已经接近 Claude Opus 4.7（1494）和 Grok 4.5 的水准，说明 K3 在真实用户对话中的表现也不错。
价格不便宜：$3/$15 per M。 输出价是 K2.6 的 3.75 倍，是 DeepSeek V4 Flash（$0.72）的 20 倍。这个价格定位是旗舰级的——对标 Claude Opus 4.8（$15/M 输出）和 GPT-5.6 Sol。如果追求极致能力不差钱，K3 是当前国产最强选项。
Kimi K2.6：API 跑量 + 网页端体验天花板
K2.6 是 Kimi 上一代旗舰，AA Intelligence 44。和 DeepSeek V4 Pro 并列国产第二梯队——现在有了 K3（57）在上面，K2.6 的定位变成了「性价比主力」。 7-21 又跌回：输入 $0.68（原 $0.95，-28%），输出 $3.42（原 $4.00，-14%）。一个月内三变价，Kimi 的定价策略像在试探市场底线。
Kimi 的真正护城河不是这些数字，是网页端的长文本体验。 甩一份 80 页的 PDF 给 Kimi 网页端，它能直接定位到第三章的赔偿条款；丢一个 Excel 进去，它能按列做统计汇总；传一个 PPT，它能提取每页的要点。 这种「即传即读」的体验在国内没有对手。
速度 47 t/s 偏慢。 Qwen3.7 Max 的 200 t/s 是它的 4.4 倍。如果场景对延迟敏感（实时对话、批量处理），K2.6 不是最优选择。
Kimi K2：轻量但有限
K2 是 Kimi 的入门档：$0.57/$2.30、128K 上下文。价格确实便宜，但 128K 上下文在 2026 年已经算是「短」的了。 大部分竞品（DeepSeek、Qwen、GLM）都已经上到 1M 或 200K+。
K2 适合什么： 短问答、分类、摘要、简单对话。这些场景对上下文要求不高，K2 的价格优势能发挥出来。
K2 不适合什么： 长文档处理（128K 装不下百页 PDF）、复杂代码任务（上下文不够做跨文件分析）、需要高 Intelligence 的推理任务。 这些场景上 K2.6 或 DeepSeek V4 Flash 都比 K2 值。
Kimi vs 国产竞品
K3 vs GLM-5.2（国产旗舰对决）
K3 Intelligence 57 vs GLM-5.2 Intelligence 51，K3 高 6 分。价格上 K3 输出 $15 是 GLM-5.2（$2.87）的 5 倍多。 GLM-5.2 的优势是便宜 5 倍且速度更快（155 t/s vs 62 t/s），K3 的优势是能力断层领先。 不差钱要最强选 K3，性价比优先选 GLM-5.2。
K2.6 vs DeepSeek V4 Pro（API 性价比对决）
V4 Pro Intelligence 44 和 K2.6 持平（7 月 AA），但 API 输出价 $0.87 比 K2.6 的 $3.42 便宜 75%。7 月 Kimi 价格过山车后这个价差仍然悬殊。 走 API 调用 V4 Pro 性价比碾压。K2.6 的网页端体验和长文本处理明显更好，但 API 端只是贵。
K2.6 vs Qwen3.7 Max（长文本 vs 全能）
Qwen3.7 Max Intelligence 46 比 K2.6 高 2 分，速度 200 t/s 是 K2.6 的 4.4 倍。 但 Kimi 的网页端读文档体验比 Qwen 好——这是产品层面的差异，不是模型能力能补的。 如果主要用网页端处理文档，K2.6 更顺手；如果主要用 API 做开发，Qwen3.7 Max 更强。
决策树
首选：Kimi K3（AA 全球第 3、1M 上下文）
备选：GLM-5.2（便宜 5 倍，Intelligence 51 国产第 2）
国际备选：Claude Fable 5 / GPT-5.6 Sol（需要代理）
首选：Kimi K2.6（国内网页端体验天花板）
备选：Kimi 网页端免费额度先用完再说
首选：DeepSeek V4 Pro（Intelligence 44、$0.87/M）
速度优先：Qwen3.7 Max（Intelligence 46、200 t/s）
Kimi K2.6 排第三（网页端体验好但 API 性价比一般）
首选：DeepSeek V4 Flash（$0.18/M、1M 上下文）
备选：Kimi K2（$2.30/M、128K 上下文）
注意：K2 的 128K 上下文限制较多
几个注意事项
- Kimi 网页端和 API 是两套体验。网页端的长文本处理做了很多产品层优化（分段加载、引用高亮），API 端没有这些。别用网页端的体验来预期 API 的表现。
- K3 刚发布，Arena 投票还很少。AA Intelligence 57 来自标准评测，比较可靠；Arena 1486 分只有 27 票，排名可能波动。建议等 1-2 周投票充分后再看 Arena 排名。
- Kimi 定价波动大。K2.6 一个月内三变价（7-3 涨、7-17 再涨、7-21 跌回），K3 的 $15/M 输出价对标国际旗舰。如果价格敏感，建议关注 DeepSeek / Qwen 作为备选。
- 国内直连稳定。月之暗面在国内有节点，API 延迟和稳定性比国际模型好。