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最近有关Kimi K3.1的消息，让不少开发者重新翻出一个问题：如果项目还在用 Kimi K2，要不要等下一版再迁移？

先把时间线说清楚：Kimi K3 已于 2026 年 7 月发布，并非预计 10 月才登场。至于社交平台流传的“K3.1 内部标识”和 10 月发布日期，目前不宜当作已确认的产品信息。能做实际选型比较的，是已经发布的 K3 与 K2 系列。:chatgpt-content-reference{index=“0”}

K3 相比 K2，变了什么？

参数与上下文数据来自 Moonshot 的 K2 仓库及 K3 技术报告。参数更多不等于每个任务都按相同比例变好；特别是百万 token 上下文，仍需用自己的长文档任务测试质量和耗时。:chatgpt-content-reference{index=“1”}

想核对具体型号时，可以在阅读测评的同时打开AIOAE 开源模型导航，查找 Kimi 系列，再进入 Moonshot 官方模型卡确认版本。AIOAE AI Resource Lab是独立运营的人工智能资源平台；导航适合作为选型入口，API 是否仍可用及实时价格应以 Moonshot 官方页面为准。

基准测试：K3 是否全面领先？

Moonshot 在 K2 发布时报告，Kimi K2 Instruct的 LiveCodeBench v6pass@1为53.7%，SWE-bench Verified 在其Agentic Coding、单次尝试设置下为65.8%。这些数据说明 K2 发布时已有不错的编程表现。:chatgpt-content-reference{index=“2”}

K3 技术报告则显示，它在多项长程编程、智能体和知识工作测试中取得更高成绩。例如报告列出的Terminal-Bench 2.1 为 88.3%、GPQA Diamond 为 93.5%。不过，K3 和 K2 发布报告采用的测试任务、运行工具与评估设置不完全相同，不能把两份报告中的分数直接相减，称为“K3 提升了多少百分点”。上述成绩也不是本文独立复测结果。:chatgpt-content-reference{index=“3”}

更明确的变化是能力范围：K3 加入原生视觉能力，官方将其用于结合截图与代码的开发任务；对于只做简短文本问答的项目，这项提升未必能直接转化为收益。:chatgpt-content-reference{index=“4”}

价格：K2 与 K3 谁更划算？

截至本文核查时，Moonshot 官方模型列表显示：原版kimi-k2系列 API 已于 2026 年 5 月 25 日停止维护和支持。因此，不能拿一份旧 K2 价目表，当作今天仍可购买的官方报价。:chatgpt-content-reference{index=“5”}

若你关心的是“留在 K2 家族附近的现行型号，还是改用 K3”，官方平台目前列出的参考价格如下，单位均为美元／百万 token：

价格来源：Moonshot 官方 API 平台当前展示的标准输入、输出价格；缓存命中另有计价，实际账单还取决于 token 用量和请求方式。按表面单价计算，K3 的输入约为 K2.6 的3.2 倍、输出为3.75 倍。因此，“K3 更强”不自动意味着“每项工作用 K3 更省钱”。:chatgpt-content-reference{index=“6”}

到底要不要切换？

如果你还在调用原版 K2 API，应着手迁移。官方已将该系列列为停止支持；先确认现有请求使用的准确模型 ID，再测试替代型号的输出格式和任务结果。:chatgpt-content-reference{index=“7”}

如果你已使用 K2.6 或 K2.7 Code，不必仅因 K3 发布就全面切换。可以抽取一批真实任务，同时记录三项数据：完成质量、每项任务实际 token 成本，以及响应时间。复杂、多步骤、需要看图或处理很长上下文的任务，优先试 K3；较短且成本敏感的任务，保留现有型号可能更合适。

如果你在等 K3.1，先不要根据爆料制定迁移计划。等官方公布模型卡、API 型号、价格和可复现的测试条件，再与 K3 做同条件比较。

对开发者来说，真正有用的“Kimi K3 vs K2”结论不是一句谁赢了，而是：原版 K2 API 已停止支持；K3 提供更大的上下文和更广的能力，但官方 API 单价也更高。从 AIOAE 开源模型导航找到对应模型资料后，用自己的工作负载跑一次对比，才能知道哪一版值得你付费使用。