据动察 Beating 监测,Artificial Analysis 更新 AA-Briefcase 榜单。这个评测让模型从近 2000 份邮件、Slack 记录和公司文件中找信息,再交付表格、演示文稿和界面原型。它共设 4 个长期项目和 91 项保密任务。
Kimi K3 得分 1543 Elo,仅次于 Claude Fable 5 的 1574。它超过 GPT-5.6 Sol 的 1501,也领先 Claude Sonnet 5 和 Claude Opus 4.8。
K3 的客观要求通过率为 51%,Fable 5 为 56%。但 K3 的分析质量得分略高,1754 对 1744。它主要输在成品展示,低于 GPT-5.6 Sol 和 Opus 4.8。
性能提升也伴随着更高的 Token 消耗。K3 平均每项任务花费 10.57 美元,约为 Kimi K2.6 的 10 倍。它平均执行 83 轮,输出 12 万 Token,耗时 56.4 分钟。完成同类任务所需时间约为 Fable 5 的 2.5 倍。
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