计算机行业研究：国产模型持续闪耀

敬请参阅最后一页特别声明 1 Kimi K3 发布，多重架构实现底层创新 2026 年 7 月 16 日月之暗面在 WAIC 前夕推出 Kimi K3，是全球首个开源的近 3 万亿参数大模型，拥有 2.8 万亿参数、100 万 token 超长上下文，原生支持视觉理解，完整权重将于 7 月 27 日前公开。模型搭载多项原创架构技术：自研 KDA 混合线性注意力可大幅降低长文本缓存消耗、提升长序列解码速度；Block 注意力残差以极小算力开销优化训练效率；配合 896 专家仅激活 16 个的高稀疏 MoE、MXFP4/MXFP8 量化感知训练，整体扩展效率相较 K2 提升 2.5 倍，攻克万亿参数模型稳定训练的技术难点。 综合性能跻身全球第一梯队，大幅收窄与闭源顶尖模型差距 Kimi K3 综合实力显著拉近与 GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5 等海外闭源旗舰的差距，改写此前 “开源落后闭源半年” 的行业现状。在编程、通用智能体、视觉智能体各类权威基准测试中多项成绩名列前茅，Arena.AI 前端开发 WebDev 榜单直接超越 Claude Fable 5 登顶；仅整体综合上限仍小幅不及海外头部闭源模型，国产开源大模型正式迈入全球前沿阵营。 定价迈入高端前沿区间，商业化与估值同步高速增长 Kimi K3 API 定价对标海外顶级前沿模型，定价标准为每百万 token 输入缓存命中 2 元、未命中 20 元，输出 100 元；依托 Mooncake 分离式推理架构，编程场景缓存命中率超 90%，大幅降低用户实际调用成本。商业化层面，截至 6 月中旬月之暗面 ARR 突破 3 亿美元，API 收入占总收入七成以上；企业新一轮融资投前估值达 315 亿美元。同期国内 DeepSeek 也启动大额融资、商业化收入持续走高，行业形成技术迭代、API 增收、估值抬升的正向循环，国产头部大模型正式从低价获客转向靠硬核能力兑现价值。 相关标的： 海外算力：东山精密、工业富联、胜宏科技、江海股份、中际旭创、中钨高新、蓝思科技、东阳光、火炬电子、三环集团、欧科亿、天孚通信、鼎泰高科、新易盛、领益智造、兆易创新、鹏鼎控股、唯科科技、天岳先进、大普微、源杰科技、麦格米特、景旺电子、英维克、京东方等；英特尔、SK 海力士、Lumentum、闪迪、铠侠、美光。 国内算力：寒武纪、海光信息、东阳光、中芯国际、华虹半导体、禾盛新材、摩尔线程、天数智芯、沐曦股份、壁仞科技、协创数据、华丰科技、杰华特、京基智农、华达科技、中科曙光、利通电子、浪潮信息、利扬芯片、胜蓝股份、华勤技术、国科微、中国长城、晶科科技、罗曼股份、盈峰环境、芯原股份、晶科科技、亿田智能、豫能控股、星环科技、鸿日达、盛视科技、神州数码、润泽科技、大位科技、润建股份、奥飞数据、瑞晟智能、科华数据、潍柴重机、欧陆通、杰创智能、奥尼电子。 大模型&云：智谱、MiniMax、阿里巴巴、腾讯控股、金山云、百度集团、优刻得、首都在线、网宿科技、云赛智联、青云科技等。 行业竞争加剧的风险；技术研发进度不及预期的风险；特定行业下游资本开支周期性波动的风险。 行业周报 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录 Kimi K3 发布：全球首个开源三万亿级模型 ......................................................... 3 1.1 WAIC 前夕发布，刷新开源模型规模上限 .................................................... 3 架构创新：KDA 与注意力残差，扩展效率较 K2 提升约 2.5 倍 .......................................... 3 2.1 KDA 混合线性注意力：面向百万 token 长序列 ............................................... 3 2.2 注意力残差：训练效率提升 ............................................................... 3 2.3 高稀疏 MoE 与量化感知训练，支撑 2.8 万亿参数稳定训练 ..................................... 3 评测逼近闭源前沿，商业化步入 frontier 定价区间 .................................................. 4 3.1 基准表现：多项智能体与编程基准登顶，接近海外闭源旗舰 ................................... 4 3.2 定价大幅提升，ARR 突破 3 亿美元 .......................................................... 5 3.3 商业化与估值同步前进 ................................................................... 5 风险提示 ....................................................................................... 5 图表目录 图表 1： AttnRes 示意图 ......................................................................... 3 图表 2： Kimi K3 与闭源前沿模型官方基准对比 ..................................................... 4 图表 3： Arena.AI WebDev 榜单 ................................................................... 5 行业周报 敬请参阅最后一页特别声明 3 1.1 WAIC 前夕发布，刷新开源模型规模上限 据新华社报道，2026 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议即将举行之际，月之暗面于 7 月 16 日发布新一代模型 Kimi K3，参数规模达 2.8 万亿，为目前全球参数最大的开源模型。Kimi K3 是月之暗面迄今能力最强的模型，基于 KDA 混合线性注意力（Kimi Delta Attention）与注意力残差构建，原生支持视觉理解，拥有 100 万 token 上下文窗口。 官方称 Kimi K3 完整模型权重将于 2026 年 7 月 27 日前发布，架构、训练与评测的进一步细节将随 Kimi K3 技术报告一同公布。 2.1 KDA 混合线性注意力：面向百万 token 长序列 Kimi Linear 是一种混合线性注意力架构，在各种场景下（包括长、短和强化学习 (RL) 扩展机制）均优于传统的全注意力方法。其核心是 Kimi Delta Attention (KDA)—