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在 Tabbit 中使用 Kimi K3

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Kimi K3 · 模型速览

先看资源与证据,再决定怎么用

这里集中放置已审核的任务指南、公开测评和证据边界。客户端是否开放模型,仍以当前账户为准。

官方来源
任务指南12
测评来源17
来源已核对19
编辑精选8

Tabbit 模型与权限需以当前账户核实。

模型深度阅读

定价 · 简体中文

Kimi K3 价格:API 成本、会员方案与预算计算

用官方费率解释 Kimi K3 的 API 价格、缓存写入、会员方案和三种实际预算场景。

阅读全文

按任务找指南

把资料整理成结构化结果,制作视觉原型,或开始一个编码任务。

全部提示词与工作流
API 配置 · 写作来源已核对

把 Kimi API 请求写成可验收任务

将官方提示词建议落成角色、背景、约束、格式和验收条件的执行清单。来源没有提供一条可直接复制的完整通用 prompt。

准备输入
任务目标、角色与背景、约束与格式、验收标准
运行环境
Kimi API;固定输入版本并保留原始输出。
查看步骤
Agent 工作流 · API 配置来源已核对

把 Kimi K3 的 Agent loop 拆成可控步骤

依据 Kimi API 指南,将任务拆解、工具 schema、循环控制、权限和终检串成可复查流程;不会在 Tabbit 中自动配置工具。

准备输入
任务拆解、工具 schema、权限范围、停止/终检规则
运行环境
Kimi API `kimi-k3`;需自行实现工具执行器和权限隔离。
查看步骤
编程 · Agent 工作流来源已核对

用九步流程把需求转成可审查代码变更

Kimi AI 的编码工作流强调先计划、再实现、再验证;适用于有仓库和验收标准的变更,不等于模型已替你运行测试。

准备输入
需求规格、仓库上下文、技术约束、测试与验收标准
运行环境
Kimi Code 或具备仓库读写权限的编码 Agent;建议隔离分支并人工审查 diff。
查看步骤
Agent 工作流 · API 配置来源已核对

让 Kimi K3 在 OpenCode 中调用 Firecrawl 获取网页资料

把 Kimi K3、OpenCode 与 Firecrawl MCP 连接成可引用的网页研究流程;要求先限定域名、权限和停止条件。

准备输入
研究问题、允许访问的域名、MCP 工具配置、停止与引用规则
运行环境
OpenCode + Firecrawl MCP/CLI + Kimi K3 路由;Windows 可能需要 WSL,需按来源环境重新核对。
查看步骤

阅读证据与选型边界

公开结果来自不同版本、档位和测试方法;未知值保持未知。

全部测评与来源
Google / Semgrep独立测量

Kimi K3 代码安全评估:基准强不等于精度够

Semgrep 的 IDOR 代码安全基准;可区分 precision、recall 和 F1。

证据类型
独立测量
边界
限制:不是所有漏洞类型
Google / MindStudio独立测量

实战编码:简单任务接近,陷阱任务暴露可靠性差距

相同 GitHub issue、规划—实现—验证三阶段与 70 分量表的编码 Agent 观察。

证据类型
独立测量
边界
不支持把简单任务约 64/70、复杂任务略高于 60 或陷阱任务约 36% 失败率外推为普遍编码成功率;OpenRouter 价格只是来源快照。
Google / NxCode编辑分析

Coding Agent 证据足够严肃,但不支持“通用最佳”

NxCode 对 Kimi K3 公开 coding-agent 基准的口径、配置和可比性整理。

证据类型
编辑分析
边界
边界:有证据支持编码评估,但不等于同 harness 独立复现

Moonshot AI

在 Tabbit 中使用 Kimi K3

汇总 Kimi K3 的独立基准、真实编码任务与长周期知识工作测评,帮助你从不同来源理解模型表现。