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智能涌现· 智能涌现·· 2026-08-04AI 评分51

Kimi K3 与 DeepSeek V4-Flash 在原生多模态路线上的时间差与资源取舍分析

Kimi K3与DeepSeek V4之间,隔着原生多模态的时间差

AI 导读

Kimi K3 通过原生多模态增强视觉反馈能力,与仅优化后训练的 DeepSeek V4-Flash 形成路线对比。K3 总参数 2.8 万亿,能识别截图偏差实现视觉迭代;V4-Flash 参数仅为 K3 十分之一,在 Coding 与 Agent 评测中表现接近 GLM-5.2。业内观点指出,多模态虽重要,但 Coding 仍是核心门槛,资源分配因成本考量存在分歧。

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来源:智能涌现 · mp.weixin.qq.com