开源模型这么多，为什么选Kimi K3？
Kimi K3出来后，AI工程师的面试题也该换了过去招聘AI工程师，经常问：“做过RAG吗？”“会不会调Prompt？”“接过哪些大模型API？”这些问题越来越难区分候选人的真实能力。Kimi K3这类开放权重、长上下文、Agent型模型出现以后，更应该考察的是选型和落地能力：什么任务值得使用100万token上下文？什么情况下应该选择K3，而不是更小、更便宜的模型？如何设计一组真实业务评测，而不是只看厂商榜单？如何记录正确率、延迟、token成本和人工返工量？模型输出不稳定时，有没有降级、重试和人工接管机制？开放权重模型的部署成本、许可证和数据风险怎么评估？真正优秀的AI工程师，不是知道最多模型名称的人，而是能够回答：在什么任务、什么成本和什么风险下，这个模型值得用？K3的价值不只是增加了一个模型选项，也让“会调用API”和“会搭建可靠AI系统”之间的差距变得更明显。
发布于 上海
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