GPT-5.6 Sol. Согласно отчёту Artificial Analysis, на их частной оценке «долгосрочные знания» K3 набрала Elo 1547, что на 732 пункта выше Kimi K2.6 и уступает только Claude Fable 5. Стоимость задачи ($0,94) близка к GPT-5.6 Sol ($1,04), примерно вдвое дешевле Opus 4.8 ($1,80), но выше, чем у открытых аналогов. Использование токенов K3 снизилось на 21% по сравнению с K2.6. Модель также лидирует на арене Frontend Code от Arena.ai, обойдя даже Claude Fable 5. Цены на API: $3 за миллион входных и $15 за миллион выходных токенов — на уровне серии Claude Sonnet от Anthropic, что делает K3 самой дорогой моделью среди китайских AI-лабораторий. Это значительный рост по сравнению с Kimi K2.6 ($0,95/$4). Параметров 2,8 трлн — более чем вдвое больше предыдущей 1T-модели. Автор протестировал K3 через OpenRouter, сгенерировав SVG пеликана на велосипеде. Запрос потребовал 95 входных токенов и 16 658 выходных (из них 13 241 — токены рассуждений), стоимость — 25 центов. При повторной обработке сгенерированного SVG модель верно описала изображение (за 0,6 цента). Автор отмечает, что тест «пеликан» за 21 месяц потерял корреляцию с общим качеством модели — сейчас лучшие результаты у GLM-5.2, хотя он не дотягивает до класса Fable. Тем не менее, тест остаётся полезным как «hello world»: он заставляет попробовать модель, даёт грубую оценку стоимости и времени рассуждений, проверяет базовое понимание геометрии и способность генерировать корректный SVG. Для K3 тест выявил, что модель пока использует только один уровень усилий рассуждений («max»), потребляет много токенов рассуждений, а также указал на возможный скрытый системный промпт (85 токенов). Визуальное описание от модели весьма качественное.